基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的水力旋流器工作參數(shù)的預測研究.pdf

1、水力旋流器是一種用途非常廣泛的分離設備，它可以完成固體顆粒的分級與分選、液體的澄清、料漿的濃縮、固體顆粒的洗滌、液相除砂等作業(yè)。水力旋流器分離過程非常復雜，影響因數(shù)和指標參數(shù)之間的關系是一個典型的多維非線性系統(tǒng)，很難用簡單的線形數(shù)學工具來描述。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡是一類模擬人類神經(jīng)系統(tǒng)的結構，它揭示數(shù)據(jù)樣本中蘊涵的、非線性關系，大量處理單元組成非線形自適應動態(tài)系統(tǒng)，具有良好的自適應性、自組織及很強的學習、聯(lián)想、容錯和抗干擾能力，可靈活

2、方便的對多成因的復雜未知系數(shù)進行建模。鑒于此，論文采用神經(jīng)網(wǎng)絡這一新技術來實現(xiàn)水力旋流器性能指標的綜合預測。 論文以Φ150水力旋流器為研究對象，從某水力旋流器有限公司采集了鐵礦分離現(xiàn)場實驗數(shù)據(jù)，將來料物性和要達到的工業(yè)指標作為輸入?yún)?shù)，將需要控制的工業(yè)參數(shù)作為待預測的參數(shù)，建立神經(jīng)網(wǎng)絡數(shù)學模型，來實現(xiàn)參數(shù)預測。將原始數(shù)據(jù)進行預處理，并通過對不同網(wǎng)絡結構、不同算法條件下建立的神經(jīng)網(wǎng)絡模型的綜合比較，確定神經(jīng)網(wǎng)絡結構為5-11-5

3、型，網(wǎng)絡算法為traingdm。在該條件下得到的預測效果較好，并能保證網(wǎng)絡的良好的推廣(泛化)能力。并提供了應用MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱編寫的主要程序代碼。 為了實現(xiàn)較好的用戶交互功能，為用戶提供一個直觀、便捷的操作平臺，論文應用matlab的自動化服務技術和delphi技術，實現(xiàn)了delphi對matlab的調用，建立了方便、直觀的水力旋流器參數(shù)預測窗口，并通過程序示例闡明了調用的過程。為了驗證該預測系統(tǒng)的準確性和實用性，論