河北某选矿厂磨机负荷的优化控制策略研究及实现

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借鉴生物界的遗传算法(GA)及原理,利用模糊控制可以有效地实现对非线性、纯滞后及复杂的对象进行控制的优点,并结合自寻优方法,设计出一种新的磨机负荷控制器。控制器运用GA对模糊控制器的隶属度函数和模糊控制规则进行优化,并且应用变步长自寻优算法对球磨机负荷进行实时动态优化控制。试验结果表明,提出的控制策略能够很好地跟踪被控对象的参数变化,且控制品质良好,在存在干扰的情况下也能有较强的自适应能力,能够提高磨机的台时产量,并提高矿厂的经济效益。 Drawing on the genetic algorithm (GA) and its principle in the biological world, the fuzzy control can effectively realize the control of nonlinear, purely lagged and complex objects. Combining with the self-optimization method, a new mill load Controller. The controller uses GA to optimize membership function and fuzzy control rules of fuzzy controller, and uses variable step self-optimization algorithm to optimize and control the load of ball mill dynamically in real time. The experimental results show that the proposed control strategy can track the parameters of the controlled object well, and the control quality is good. In the presence of disturbance, the control strategy can also have strong self-adaptability, can improve the mill output, And improve the economic benefits of mines.
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