RBF神经网络在带式输送机张紧力控制系统的应用

发布时间：2020-06-02 08:27

【摘要】：带式输送机皮带的张紧力控制系统中,液压控制系统所占的比例很高。该系统受其机械结构的特点,存在响应速度慢,调节速度慢的问题,在带式输送机皮带所需张紧力快速变化的场合,液压控制系统无法快速响应外界的变化。针对上述问题,本文提出了一种基于RBF神经网络的带式输送机皮带张紧力前馈控制系统。该系统能够提前预测带式输送机皮带上需要施加的张紧力大小,提前控制液压系统。为了提升预测效果,本文对RBF神经网络做了一系列优化,选用两组电机的电流值表征皮带负载强度,并对电流值进行离群值检验和归一化预处理,采用差分进化算法(Differential Evolution Algorithm,DE)对RBF初始权值预寻优,网络训练过程中引入动量因子(momentum factor)和随机优化算法(random optimization algorithm,ROA)优化模型迭代过程,采用bagging集成学习算法对子模型进行集成,最终得到ER-DEMRBF集成模型。实验结果表明,该模型相比于其他预测模型有更好的预测准确率和预测时效性,能实现对皮带张紧力的精确预测,适合解决带式输送机液压控制系统响应速度慢的问题。
【学位授予单位】：太原理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TH222;TP183

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本文编号：2692882