球磨机RBF神经网络模型的训练

发布时间:2012-06-28 11:18:48作者:红星机器

球磨机在进行神经网络训练时,必须要有进行训练的样本数据。通过在实验球磨机上做实验,得到了大量的实验数据,选取其中的部分作为样本数据来训练神经网络。

球磨机

按照RBF神经网络训练步骤和算法,对现有的球磨机系统逆模型的RBF神经网络模型进行训练。神经网络的训练和仿真是在MATLAB6.5 环境下,编制了相应的程序实现。训练后返回神经网络的权值、偏置值。比较两种检测方法的预测误差曲线可知,三因素检测法建立的神经网络模型能够根据球磨机的三个外部响应信号,较精确地预测出球磨机的内部负荷参数。比采用两因素检测法进行神经网络建模的预测精度得到了提高。系统通过RBF神经网络建立模型并在PC机上训练好后,得到了RBF模型的权值和阈值。根据RBF神经网络的权值、偏置值和算法原理,按照适当的数据组织方式就可以将该模型移植到具体的处理器硬件上实现。

球磨机

在河南红星机械设计的球磨机负荷检测系统中,采用的是双核处理器,将RBF神经网络模型移植到的DSP核的存储器中进行在线计算。其具体移植是通过编制应用程序来实现的。欢迎有需要的用户来红星机器订购设备,联系热线:0371——67772626!

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