自动化应用2020，Issue(12) ：141-142,146.DOI:10.19769/j.zdhy.2020.12.052

基于RBF神经网络控制的刮板输送机动态负载特性仿真研究

许连丙
自动化应用2020，Issue(12) ：141-142,146.DOI:10.19769/j.zdhy.2020.12.052
✕
  • NETL
  • NSTL
  • 维普
  • 万方数据

基于RBF神经网络控制的刮板输送机动态负载特性仿真研究

许连丙1
扫码查看

作者信息

  • 1. 中国煤炭科工集团太原研究院有限公司,山西太原030021;山西天地煤机装备有限公司,山西太原030021
  • 折叠

摘要

针对煤矿井下用刮板输送机存在的带速与煤料负载不匹配的问题,研究基于RBF神经网络控制的煤料负载动态变化特性.在分析RBF神经网络控制原理的基础上,建立刮板输送机负载与输出电流预测控制模型,基于RBF神经网络对输出电流进行预测控制,进而为动态调节刮板输送机带速提供理论依据.仿真试验结果表明,与BP神经网络控制模型相比,RBF神经网络控制模型能够实时、快速、精确的逼近实际输出电流,平均预测误差率为3.13％.

关键词

RBF神经网络/动态负载/预测控制/刮板输送机

引用本文复制引用

基金项目

山西天地煤机装备有限公司自立项目(KY202021)

出版年

2020
自动化应用
重庆西南信息有限公司

自动化应用

影响因子：0.156
ISSN：1674-778X
被引量4
参考文献量14
段落导航相关论文