球磨機是一種電力、水泥、選礦、陶瓷、化工等行業(yè)中重要的研磨設備，同時也是一種高能耗設備。但是由于球磨機滾筒的密閉旋轉特性，筒內料位難以直接有效測量，工作人員為防止堵磨現象的發(fā)生，常常將球磨機工作在低料位狀態(tài)，使球磨機長期處于非經濟運行狀態(tài)。因此，要解決球磨機系統(tǒng)的優(yōu)化問題，必須確保球磨機料位的有效測量。傳統(tǒng)的軟測量方法如偏最小二乘法、主元回歸分析法、極限學習機等方法在處理球磨機信號的不確定性時，仍不能取得理想的效果。尋找一種能夠有效地處理隨機性與不確定性的方法對球磨機料位進行預測就顯得極其重要。在這樣的背景下，人們開始把注意力轉移到了灰色系統(tǒng)、人工神經網絡、小波理論以及模糊邏輯等人工智能方法上。其中，二型模糊邏輯具有更好的處理不確定性的能力，為球磨機料位預測提供了新的思路。本文對球磨機的軟測量建模問題進行了研究，并因為二型模糊系統(tǒng)在處理不確定性信息方面特有的優(yōu)勢，以二型模糊集合理論為基礎開展對球磨機料位預測的研究，主要工作內容如下：（1）對球磨機料位預測的現狀和發(fā)展趨勢以及球磨機的運行機理進行了分析，同時簡述了軟測量技術的基本原理和應用情況，對比了軟測量技術中的各種方法。并采用球磨機軸... 

【文章來源】：太原理工大學山西省211工程院校

【文章頁數】：80 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 選題背景與研究意義
    1.2 球磨機料位測量現狀及發(fā)展趨勢
    1.3 二型模糊邏輯理論的發(fā)展
    1.4 本文主要研究內容
第2章 研究基礎
    2.1 球磨機工作原理
    2.2 軟測量技術
    2.3 二型模糊集基本理論
        2.3.1 二型模糊集合
        2.3.2 區(qū)間二型模糊集合
    2.4 二型模糊系統(tǒng)
        2.4.1 模糊器
        2.4.2 規(guī)則庫與推理機
        2.4.3 降型與解模糊
    2.5 本章小結
第3章 基于 IT2-FLS 的球磨機料位軟測量模型
    3.1 引言
    3.2 區(qū)間二型 TS 模糊神經網絡模型
        3.2.1 模型描述
        3.2.2 模糊 C 均值算法
        3.2.3 最小二乘法
        3.2.4 系統(tǒng)辨識
    3.3 基于微粒群算法的 IT2-FLS 模型
        3.3.1 模型描述
        3.3.2 微粒群算法
        3.3.3 系統(tǒng)辨識
    3.4 實驗設計與分析
        3.4.1 數據采集及預處理
        3.4.2 誤差評價指標
        3.4.3 實驗仿真結果
    3.5 本章小結
第4章 深度模糊信念網絡在球磨機料位預測中的應用
    4.1 引言
    4.2 深度信念網絡
        4.2.1 受限玻爾茲曼機
        4.2.2 深度信念網絡
    4.3 深度模糊信念網絡
        4.3.1 模型描述
        4.3.2 DFBN 系統(tǒng)辨識
    4.4 實驗設計與分析
        4.4.1 實驗設置
        4.4.2 實驗結果
        4.4.3 對比試驗設置
    4.5 討論與分析
    4.6 本章小結
第5章 總結與展望
附錄 1 基于 IT2-FLS 的三種模型與 T1-FLS 預測結果對比
參考文獻
致謝
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【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3637871