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提出了一种基于遗传算法的模糊一神经元控制系统实现水泥厂球磨机自控的设计方案。将遗传算法与模糊逻辑、神经元控制相结合，可以较好地解决球磨机现场控制系统被控参数的祸合问题，为解决球磨机的控制难题提供了一个新的思路。详细描述了系统的算法学习训练过程，仿真结果表明，该系统能够提高控制过程的稳定性和可靠性。
球磨机控制系统(生料磨、水泥磨)是水泥厂重要的主机控制系统。针对被控对象强祸合、大迟延、大惯性的特性，采用基于遗传算法的神经元一模糊控制系统对其进行控制。给料机将料块送人球磨机，球磨机将其磨细送人选粉机将其分级。PLC采集球磨机出口流速、入口负压及出口温度等参数，系统由时钟控制与PLC进行通信，完成数据的自动采集、显示、查询以及分析工作，实现模糊一神经元控制[1-21。由于球磨机系统是在负压方式下工作，当输入球磨机的物料量与出磨的物料量相同时，球磨机工作在动态稳定状态。但在实际运行中，当入磨量与出磨量不同时，阶跃扰动特性曲线呈现不平衡状态，这给控制系统的参数整定带来很大的困难，所以本文提出一种基于遗传算法的模糊一神经元控制系统，采用遗传算法决定神经元模糊控制器的模糊推理规则及模糊变量的隶属函数，提高了系统对复杂环境的适应能力，从而实现对整个球磨机系统的实时控制。
球磨机控制系统(生料磨、水泥磨)是水泥厂重要的主机控制系统。针对被控对象强祸合、大迟延、大惯性的特性，采用基于遗传算法的神经元一模糊控制系统对其进行控制。给料机将料块送人球磨机，球磨机将其磨细送人选粉机将其分级。PLC采集球磨机出口流速、入口负压及出口温度等参数，系统由时钟控制与PLC进行通信，完成数据的自动采集、显示、查询以及分析工作，实现模糊一神经元控制[1-21。由于球磨机系统是在负压方式下工作，当输入球磨机的物料量与出磨的物料量相同时，球磨机工作在动态稳定状态。但在实际运行中，当入磨量与出磨量不同时，阶跃扰动特性曲线呈现不平衡状态，这给控制系统的参数整定带来很大的困难，所以本文提出一种基于遗传算法的模糊一神经元控制系统，采用遗传算法决定神经元模糊控制器的模糊推理规则及模糊变量的隶属函数，提高了系统对复杂环境的适应能力，从而实现对整个球磨机系统的实时控制。
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