【摘 要】
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针对立磨生料粉磨过程中生料细度指标无法在线检测,以及因粉磨工况不断变化而导致的不能对关键变量给予较准确设定值的问题,本文采用小波神经网络建立了立磨生料粉磨过程的生产指标预测模型,并与BP神经网络模型进行对比,验证了模型的有效性;然后,将案例推理技术与粒子群优化算法以及指标预测模型相结合,实现了对粉磨过程中关键变量的优化设定。仿真结果证明,本文提出的优化设定方法对于立磨生料粉磨过程的变量设定是有效的
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针对立磨生料粉磨过程中生料细度指标无法在线检测,以及因粉磨工况不断变化而导致的不能对关键变量给予较准确设定值的问题,本文采用小波神经网络建立了立磨生料粉磨过程的生产指标预测模型,并与BP神经网络模型进行对比,验证了模型的有效性;然后,将案例推理技术与粒子群优化算法以及指标预测模型相结合,实现了对粉磨过程中关键变量的优化设定。仿真结果证明,本文提出的优化设定方法对于立磨生料粉磨过程的变量设定是有效的。
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