水泥粉磨生产配料过程
ＧＰＦＮ网络在水泥粉磨配料中的应用３．１水泥粉磨配料ＧＰＦＮ网络模型的建立由于水泥粉磨配料过程的复杂性和强不确定性，今还没有有效的建模方法来确定其数学模型，本文采用径向基神经网络来模拟配料过程模型，即完成函数逼近任务。ＧＰＦＮ神经网络的学习算法ＧＰＦＮ网络的学习过程分为两个阶段：１．根据输入样本决定隐层节点高斯核函数的值Ｃｊ和标准化常数吼。生料制备生产线：配料、粉磨和均化等。水泥粉磨生产配料过程 当前我国经济发展正处于新一轮经济景气周期的上升阶段，表现在以改善住、行条件为特征的新消费结构升级开始启动；由消费升级带动的汽车、房地产和电子通信等高成长产业成为产业升级和经济增长的主要动力；企业的市场竞争力和自主发展能力增强；城市化进程明显加快；民间投资正在迅速启动，市场化的投融资活动相当活跃，市场导向下的产业聚集效应日趋明显。若不采取措施，消除其干扰，会严重影响系统的正常运行。基于神经网络模型的水泥粉磨配料--《中国自动化学会、中国仪器仪表学会2004年西南三省一市自动化与仪器仪表学术年会论文集》2004年#陈其红;阚树林;秦臻;;[A];2011年全国机械行业可靠性技术学术交流会暨第四届可靠性工程分会第三次全体委员大会论文集[C];2011年。
配料数据文件和实时数据库的信息形成配料跟踪文件并回送实时数据库。目前国内的水泥生产企业对水泥粉磨的物料配比确定主要有两种方法：一是经验丰富的技术人员按有关参数和性能指标粗略估计物料配合比；二是由化验室随配料方案作石膏、混合材掺人量与水泥强度等性能的关系试验，以确定物料配合比。由数据库送往工程师站，并形成报表。水泥粉磨生产配料过程神经网络采用高斯基函数具有如下一些优点：◆表示形式简单，即使对于多变量输入也不增加太多的复杂性；◆径向对称；◆光滑性好，任意阶导数均存在；◆该函数表示简单且解析性好，因而便于进行ｊ‘ ‘Ｌ｜｜．Ｙ（Ｘ，Ｐ）＝９。6） 水泥质量数学模型水泥质量的控制思路根据现场实际工艺要求（包括品种，质量等要求），理论上根据入磨料流量、磨音控制混合料配比流量。．．．．．．．．．．．．．．．．．Ｌ李俊丽：基于神经网络模型的水泥粉磨配料 ９９ｎｌ＝艺ｍｉ，且隐层结点输出为ｌｌｉｉ（ｘ）＝ｅｘｐ［一（Ｘｉ—ｃｕ）２／２０＇ｔｊ２】。
手动异常是操作人员在经验输入的调节信息，一般用于紧急情况。其中，水泥粉磨一线一台辊压机S7-300(315-2DP)系统通过PROFIBUS-DP 与CPU374 控制站进行数据通讯。水泥粉磨生产配料过程 而且本项目完全符合国家产业政策的大型粉磨系统，将严格按照高标准、环保型、花园式的要求进行建设，满足市场对高标号水泥的需求，经济和社会效益十分可观。２．在决定好隐层的参数后，根据输入输出样本，利用改进型小二乘递推算法（ＧＲＬｓ）求出输出层的现在的问题是要寻找一种有效的学习算法，使多（ｔ）１（ｔ）快速逼近。2) 水泥粉磨一线及水泥库顶部分配置一台IC693CPU374 控制站，采用Genius 方式扩展I/O，I/O 模块均采用VersaMax 扩展，对水泥粉磨一线及水泥储存（库顶）部分所有模拟量和数字量进行控制。Ｈ（ｘ，Ｃ，仃）式（２）中多（ｘ，Ｐ）表示网络的实际输出值。
由图２可知，高斯基函数仅在一微小局部范围内是非零的，即只有当输入落人该微小局部范围时，基函数才产生一个有效的非零响应。南宁市代写水泥粉磨生产线线项目可行报告_志趣网#北京文海经略投资咨询有限公司，代写广西项目建设可行性研究报告，代写南宁项目立项报告，代写广西自治区投资项目计划书，代写资金申请可行性报告等。水泥粉磨生产配料过程加入助磨剂可以明显改善粉磨过程．显著提高粉磨效率，降低能耗。ＧＰＦＮ神经网络结构和学习算法ＧＰＦＮ神经网络结构ＧＰＦＮ网络（Ｇａｕｓｓｉａｎｐｏｔｅｎｔｉａｌｆｕｎｃｔｉｏｎ ｎｅｔ．ｗｏｒｋｓ）是径向基函数神经网络ＲＢＦ（ＲａｄｉａｌＢａｓｉｓＦｕｎｃｔｉｏｎ）的一种，因其隐层基函数采用高斯核函数（ＧａｕｓｓｉａｎＫｅｒｎｅｌｆｕｎｃｔｉｏｎ）而得名。仿真结果表明，此方法所得配料计算结果与实际情况相吻合，并且实施快捷，灵活易移植。同时，由于输人空间中的一个点对应相联空间中的一个局部区域，当输入空间中的两个点比较靠近时，它们所对应的相联空间中的局部区域也比较靠近，而且互相有重叠。
主导产品：QL3000系列现场总线控制系统、变频调速定量给料秤控制系统、TDG系列变频调速定量给料秤、HDG系列悬挂式计量恒速秤、LDG系列高温定量给料链板秤、QL3000系列立窑预加水成球微机控制系统、LGT系列螺旋电子秤、QL-BM系列电子秤、DZT系列电振动给料机、永磁电磁管道除器系列等。控制系统的抗干扰措施南昌海螺的自控系统主要设备为高速精密的弱电设备，各种控制电缆和信号电缆数量非常多，系统极易受到各种干扰。水泥粉磨生产配料过程在水泥熟料形成过程之前甚整个水泥生产过程中,有哪些环节需要我们作好预均化工作呢？在生料制备过程中，要抓好三个均化环节。 系统现场GEIP PLC 控制站的所有模拟量输入/输出信号电缆均采用屏蔽电缆，其屏蔽层在控制柜侧一点接地，消除了空间干扰。生产过程控制分为六个子模块，以下对它们分别讨论：1) 网络接口模块本模块负责网络通讯和数据收集，它由服务器实现。GEIPPLC在水泥粉磨过程控制系统的应用-方案应用-中国工控网#引言面对水泥粉磨生产的不仅仅是产量问题。
水泥粉磨生产配料过程ＧＰＦＮ网络是一类非常有效的前馈网络，在理论上它能够对任意连续非线性映射形成任意精度的逼近，故而广泛用于模式识别、函数逼近、自适应滤波等领域。若用Ｃｕ和％表示第ｉ个输入变量第ｊ种模糊聚类的聚类值和标准化常数，０ｕ表示第ｉ个输入变量中属于第ｊ种聚类所有样本，‰Ｉ是第ｉ个输入变量第ｊ个类所有样本数，则：ｃ淄亩乏。同时形成各种不同类型工作报表，和数据归档文件存储于上位机，供后续的检索查询，同时打开控参数文件读取参数信息供其他模块使用。一是原料矿山分片开采、混合搭配。 根据关于加快建设社会主义新农村和小城镇现代化建设的纲要精神，鼓励私人资本向水泥工业投资，在矿山附近建新型干法水泥熟料生产线，在靠近市场的地区建设大型粉磨站的政策要求。根据风门开度、主收尘器差压、选粉机转速控制水泥比表面积。
表１神经网络输入变量模糊聚类一览４．ＧＰＦＮ网络隐层节点数的确定：ｍ＝∑璺ｉ－２ｘ２＝１２（个）１００ 四川大学学报（自然科学版）２００４年・ 增刊５．ＧＰＦＮ网络隐层节点标准差｛叮ｕ｝的确定：根据式（３）所给出的标准差计算公式所得的标准差是根据值求取的均方差，在对网络进行学习、训练时，这个标准差应乘以倍率Ｍｕ才成为真正的隐层节点高斯函数标准差。 系统现场GEIP PLC 控制站的控制电缆、信号电缆与系统动力电缆应分开布线，保持一定的间距。网络的隐层基函数选取的是高斯核函数（见图２），即：吣）＝州Ｉｘ＿ｃｊＩＩ／ｒｊ）…ｐ【一警］．ｉ＝１，２’…・ ，ｍ式（１）中ｈｊ（ｘ）是第ｊ个隐层节点的输出，Ｘ＝（ＸＩ，Ｘ２，…，ｘ。同时和工作站HMI 交换数据，并将数据送往PLC 控制器和其他模块。水泥粉磨生产配料过程GEIP PLC 在这方面走在了前列。水泥粉磨控制系统介绍及配置1) 辅助原料及水泥粉磨二线部分配置一台IC693CPU374 控制站，采用Genius 方式扩展I/O，I/O 模块均采用VersaMax 扩展，对水泥粉磨二线及原料配料部分所有模拟量和数字量进行控制。