【摘要】：帶式輸送機(jī)皮帶的張緊力控制系統(tǒng)中,液壓控制系統(tǒng)所占的比例很高。該系統(tǒng)受其機(jī)械結(jié)構(gòu)的特點(diǎn),存在響應(yīng)速度慢,調(diào)節(jié)速度慢的問(wèn)題,在帶式輸送機(jī)皮帶所需張緊力快速變化的場(chǎng)合,液壓控制系統(tǒng)無(wú)法快速響應(yīng)外界的變化。針對(duì)上述問(wèn)題,本文提出了一種基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的帶式輸送機(jī)皮帶張緊力前饋控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠提前預(yù)測(cè)帶式輸送機(jī)皮帶上需要施加的張緊力大小,提前控制液壓系統(tǒng)。為了提升預(yù)測(cè)效果,本文對(duì)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做了一系列優(yōu)化,選用兩組電機(jī)的電流值表征皮帶負(fù)載強(qiáng)度,并對(duì)電流值進(jìn)行離群值檢驗(yàn)和歸一化預(yù)處理,采用差分進(jìn)化算法(Differential Evolution Algorithm,DE)對(duì)RBF初始權(quán)值預(yù)尋優(yōu),網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程中引入動(dòng)量因子(momentum factor)和隨機(jī)優(yōu)化算法(random optimization algorithm,ROA)優(yōu)化模型迭代過(guò)程,采用bagging集成學(xué)習(xí)算法對(duì)子模型進(jìn)行集成,最終得到ER-DEMRBF集成模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該模型相比于其他預(yù)測(cè)模型有更好的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率和預(yù)測(cè)時(shí)效性,能實(shí)現(xiàn)對(duì)皮帶張緊力的精確預(yù)測(cè),適合解決帶式輸送機(jī)液壓控制系統(tǒng)響應(yīng)速度慢的問(wèn)題。
【學(xué)位授予單位】：太原理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：TH222;TP183

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本文編號(hào)：2692882