我国矿山机械企业在国际舞台站稳脚跟

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在设备的运转过程中，当“入料浓度”等浆液条件或过滤的指标要求发生变化时，由操作人员通过图5的操作界面及时修正主要控制参数，以保压滤脱水指标和作业效率。目前压滤脱水过程控制参数的设定和修正主要是由操作人员根据自身的经验和知识来进行的。由于不同的人经验不同，容易导致压滤脱水作业指标和效率的波动。而压滤过程主要控制参数的最优值是保持脱水作业高效运行的关键。显然，仅依靠操作人员的经验是不可能求得这组最优值的。

由于人工神经网络具有模拟人脑思维和自学习的功能，磨粉机价格本项目将人工神经网络模型建模技术应用到了压滤脱水过程控制的优化研究中，首先建立起神经网络的仿值模型实现指标的预测，在此基础上研究了一套“循序寻优”的压滤过程控制参数的寻优方法。建模及寻优程序在MATLAB软件环境中编制运行，选用RBF（径向基函数）神经网络进行建模，结果明模型仿真值能够很地逼近实际值，模型的逼近精度高。通过设计的寻优方法，可以相应得到不同入料条件下的最优控制参数值。