聯(lián)系電話:13803857310在球磨機生產(chǎn)控制優(yōu)化方案中，料位是生產(chǎn)中重要的控制參數(shù)，而料位在線測量一直是工業(yè)控制現(xiàn)場中一個比較棘手的問題。傳統(tǒng)的測量手段采用磨出入口差壓來代替料位大小，雖然差壓的大小和料位的高低具有一定程度上的一致性，但由于料位會受到多個因素和參數(shù)的影響，因此傳統(tǒng)測量手段的誤差較大，以至于控制精度達不到理想的效果。
近幾年興起利用音頻或者振動測量法來測量球磨機料位，比傳統(tǒng)手段的精度有了很大的提高，但僅用一個相關(guān)參數(shù)去表征球磨機料位肯定是存在較大誤差的，因此可以利用多信息融合技術(shù)軟測量手段來測量球磨機料位的變化。因此，很多學者都利用反向傳播（BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來建立測量模型，即把和球磨機料位相關(guān)的各個量（風量、壓差、出入口溫度、振動量等）作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，球磨機料位作為輸出，建立測量模型。當然訓練和校驗網(wǎng)絡(luò)需要大量的樣本數(shù)據(jù)（要求樣本數(shù)據(jù)要全面而且準確），這給實驗者帶來了極大的工作量而且也會對工業(yè)現(xiàn)場生產(chǎn)帶來比較大的影響。由于BP網(wǎng)絡(luò)自身收斂速度慢，且訓練容易陷入局部小，導致模型精度差異較大。建議采用小波理論對輸入信號（如振動信號）作相應處理，提取特征參數(shù)后再建立模型，甚至用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代替神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提高軟測量模型的精度。
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