简介:
本发明属于粉体粒度控制领域,具体涉及一种盘磨系统的粉体粒度分布形状估计方法及其系统,包括以下步骤:1)通过采集盘磨系统的进料量、磨盘压力、磨盘转速、磨盘间隙和粉体粒度分布形状的PDF;2)采用RBF神经网络对权值进行解耦计算;3)采用BP神经网络构建权值的非线性动态模型,由此获得权值向量的估计值;4)对粉体粒度分布形状的PDF进行估计。本发明应用于食品加工行业的粉体粒度分布形状的估计,同时也可用于冶金行业选矿过程的矿粉粒度、水泥生产过程的水泥粒度等复杂工业过程的粉体粒度分布形状的估计。
本发明属于粉体粒度控制领域,具体涉及一种盘磨系统的粉体粒度分布形状估计方法及其系统,包括以下步骤:1)通过采集盘磨系统的进料量、磨盘压力、磨盘转速、磨盘间隙和粉体粒度分布形状的PDF;2)采用RBF神经网络对权值进行解耦计算;3)采用BP神经网络构建权值的非线性动态模型,由此获得权值向量的估计值;4)对粉体粒度分布形状的PDF进行估计。本发明应用于食品加工行业的粉体粒度分布形状的估计,同时也可用于冶金行业选矿过程的矿粉粒度、水泥生产过程的水泥粒度等复杂工业过程的粉体粒度分布形状的估计。