遗传算法和神经网络在跳汰状态识别中的应用  

Application of GA and ANN to Jig Status Identification

作　　者：符东旭[1] 熊小晋[1] 

机构地区：[1]太原理工大学机械电子研究所,太原030024

出　　处：《振动．测试与诊断》2007年第2期133-136,共4页Journal of Vibration,Measurement & Diagnosis

基　　金：国家自然科学基金资助项目(编号:50335030;50405043)

摘　　要：跳汰机是选煤的关键设备,对这样复杂的非线性、大滞后系统建立精确的数学模型极其困难,传统的控制方法很难达到良好的控制效果。针对这一问题,应用遗传算法和BP算法结合的方法建立了跳汰机矸石段系统模型,进而可以采用智能控制的方法对其进行控制。As a key equipment of coal preparation,it is difficult to get the satisfactory effect on the complicated,nonlinear and great lag system like a jig,for it is hard to find the precise mathematical model of the jig.In this paper GA and ANN are used to find the model of the first stage of jig,then an intelligent method is adopted to control it.

关 键 词：跳汰机 遗传算法 神经网络 状态识别 

分 类 号：TD455[矿业工程—矿山机电] TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]