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针对磨机运行过程中的非线性、大惯性、随机干扰大，常规PID控制不能取得很好控制效果的问题，提出用改进的RBF神经网络智能控制方式来控制磨机负荷。根据磨矿工艺流程和操作经验，利用改进的RBF神经网络构建在线辨识的磨机控制系统模型，解决了磨机控制系统难以建模的问题。结合自寻优控制方法，自动寻找磨机最佳负荷，减少磨机负荷的扰动，使磨机负荷维持稳定。实验结果表明，该控制方法能够很好地适应外界因素的变化，消除运行过程中的干扰，增强磨机系统的鲁棒性，使磨机保持稳定运行，提高磨矿效率，改善磨矿分级效果。