一种多级胶带调速系统研究

发布时间：2018-10-30 07:18

【摘要】：针对现有多级胶带调速系统采用二维模糊控制算法存在调节速度与期望速度误差较大的问题,建立了自适应神经模糊推理系统模型,设计了一种基于自适应神经模糊推理系统模型的多级胶带调速系统。该调速系统以第1条胶带的瞬时流量和实时速度为输入量,以变频器的调节频率为输出量实现调速。Matlab仿真结果表明,引入自适应神经模糊推理系统模型的多级胶带调速系统的速度误差可控制在2%以下,运量与带速匹配率得到了优化,对现今煤矿企业的节能减排具有一定的应用价值。
[Abstract]:In order to solve the problem that the error between adjusting speed and expected speed is large by using two-dimensional fuzzy control algorithm, an adaptive neural fuzzy inference system model is established. A multistage belt speed regulation system based on adaptive neural fuzzy inference system model is designed. The speed regulation system takes the instantaneous flow rate and real time speed of the first belt as the input and the frequency of the converter as the output. The Matlab simulation results show that, The speed error of multistage belt speed regulating system with adaptive neural fuzzy inference system model can be controlled below 2%, and the matching rate of transport volume and belt speed is optimized, which has certain application value for energy saving and emission reduction of coal mining enterprises.
【作者单位】： 太原理工大学信息工程学院;
【分类号】：TD634

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6 陈q谔，

本文编号：2299322