【摘 要】
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为了解决磨矿过程这一典型的复杂工业过程的优化控制问题,基于某选矿厂的两段全闭路磨矿流程展开研究,提出了基于模糊规则和案例推理相结合的磨矿专家系统控制方法,解决了实
【机 构】
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东北大学资源与土木工程学院,辽宁沈阳110819;矿冶科技集团有限公司,北京100160;矿冶过程自动控制技术国家重点实验室,北京100160;矿冶过程自动控制技术北京市重点实验室,北京100160
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为了解决磨矿过程这一典型的复杂工业过程的优化控制问题,基于某选矿厂的两段全闭路磨矿流程展开研究,提出了基于模糊规则和案例推理相结合的磨矿专家系统控制方法,解决了实际应用中案例检索相似度较低,无法求解的问题.同时,为了进一步提高模型的准确性,解决由于检索到的案例与当前工况之间的差异导致的案例解之间存在差别的问题,采用RBF神经网络方法建立了增量补偿模型对检索到的案例解进行补偿.并最终将这一方法应用到实际生产中,实现了实际磨矿过程中生产关键控制参数的实时优化.
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