磨矿分级过程模糊控制研究与仿真

发布时间：2018-08-11 14:49

【摘要】：选矿厂的磨矿分级系统具有大惯性、纯时滞长、非线性强及时变性等特点,应用传统自动控制方法较难使磨矿分级产品达到工艺要求。针对此问题,哈尔滨工业大学相关课题组提出了不依赖控制对象数学模型,仅使用生产数据进行建模的一阶TSK(Tagaki-Sugeno-Kang)模糊控制方法。该方法通过专家经验分析磨矿分级过程中各变量的耦合及影响关系,确定磨矿过程中需要控制的控制量,再利用大量的测量数据计算得到模糊规则库,规则库对论域范围内的输入值进行计算,并得到模糊输出值,即模糊控制器。此方法可以通过修改模糊规则数量来改变控制精度,实现对磨矿分级过程的高效控制。
[Abstract]:The grinding classification system of the concentrator has the characteristics of large inertia, long time delay, nonlinear and strong time-varying, etc. It is difficult to make the grinding classification products meet the technological requirements by using the traditional automatic control method. In order to solve this problem, a first-order TSK (Tagaki-Sugeno-Kang) fuzzy control method based on production data is proposed by the research group of Harbin University of Technology, which does not depend on the mathematical model of the control object and only uses the production data to model the model. In this method, the coupling and influence relation of each variable in grinding classification process are analyzed by expert experience, the control quantity to be controlled in grinding process is determined, and the fuzzy rule base is obtained by calculating a lot of measurement data. The rule base computes the input value in the domain and obtains the fuzzy output value, that is, the fuzzy controller. This method can change the control precision by modifying the number of fuzzy rules and realize the efficient control of grinding classification process.
【作者单位】： 哈尔滨工业大学控制科学与工程系;
【分类号】：TD921.4

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本文编号：2177310