【摘 要】
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针对煤矿散装物料装车过程中偏载严重、误差大等问题,提出了一种基于烟花算法(FWA)优化递归模糊神经网络(RFNN)的散装物料智能装车系统。将列车车厢速度的实测值与设定值进行
【机 构】
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安徽理工大学电气与信息工程学院,淮北矿业（集团）有限责任公司铁路运输处
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51874010,61170060),北京理工大学高精尖机器人开放性研究项目(2018IRS16),物联网关键技术研究创新团队项目(201950ZX003),淮北矿业集团国家级技术中心计划项目(2018ZDYF011)
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针对煤矿散装物料装车过程中偏载严重、误差大等问题,提出了一种基于烟花算法(FWA)优化递归模糊神经网络(RFNN)的散装物料智能装车系统。将列车车厢速度的实测值与设定值进行比较,得到偏差作为RFNN控制器的输入,通过RFNN控制器对偏差进行模糊化、动态记忆调节、去模糊化等处理,并利用FWA对RFNN权重进行优化,使RFNN控制器自适应输出修正后的控制参数;依据散装物料装车计量模型,根据各传感器采集的物料质量、物料高度、车厢装载过程中的行驶距离及RFNN控制器输出的控制参数,求得所需调节的牵引电动机频率,进
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