基于多傳感器信息融合的球磨機負荷檢測系統

　　通過(guò)在實(shí)驗球磨機上做實(shí)驗，得到了大量的實(shí)驗數據，選取其中的部分作為樣本數據(見(jiàn)表1)，來(lái)訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。

　　表1 部分樣本數據

　　按照RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )訓練步驟和算法，對本文的球磨機系統逆模型的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型進(jìn)行訓練。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的訓練和仿真是在MATLAB7環(huán)境下，編制了相應的程序實(shí)現。訓練后返回神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的權值、偏置值。網(wǎng)絡(luò )訓練過(guò)程的誤差曲線(xiàn)如圖3所示。

　　對實(shí)驗樣本數據進(jìn)行仿真，得到預測誤差曲線(xiàn)(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )輸出值與樣本目標值之差的曲線(xiàn))，如圖3所示。

　　圖3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )訓練誤差曲線(xiàn) 圖4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )預測誤差曲線(xiàn)

　　4 結束語(yǔ)

　　實(shí)驗結果表明，該系統能夠充分獲取并融合球磨機工作環(huán)境所提供的外部響應信息，從而準確地檢測出球磨機的負荷參數，為整個(gè)磨礦過(guò)程的自動(dòng)控制提供了重要的技術(shù)支持。