基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的礦井輸送機節(jié)能控制研究

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的礦井輸送機節(jié)能控制研究基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的礦井輸送機節(jié)能控制研究摘要:隨著礦井行業(yè)的不斷發(fā)展，能源消耗問題日益凸顯，其中礦井輸送機作為礦井系統(tǒng)中重要的能耗設(shè)備之一，其節(jié)能控制問題也日益受到關(guān)注。為了解決這一問題，本文提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的礦井輸送機節(jié)能控制方法。實驗結(jié)果表明，該方法能夠有效地降低礦井輸送機的能耗，提高系統(tǒng)的節(jié)能效果。關(guān)鍵詞:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，礦井輸送機，節(jié)能控制，能耗1.引言礦井輸送機作為礦井系統(tǒng)中的重要設(shè)備，其運行過程中會消耗大量的電能。隨著能源消耗問題的凸顯，研究如何降低礦井輸送機的能耗成為當前礦井行業(yè)的一個熱點問題。傳統(tǒng)的節(jié)能控制方法往往存在一定的局限性，無法滿足實際應用的需求。因此，本文提出了一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的礦井輸送機節(jié)能控制方法，以幫助礦井行業(yè)降低能耗，提高節(jié)能效果。2.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種應用廣泛的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，它具有自適應學習能力和非線性映射能力。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)一般包括輸入層、隱藏層和輸出層。每一層都由多個神經(jīng)元組成，層與層之間的神經(jīng)元之間存在連接權(quán)重。在訓練過程中，通過反向傳播算法來不斷調(diào)整連接權(quán)重，使得網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果能夠逼近預期輸出。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有逼近任意復雜函數(shù)的能力，因此在多個領(lǐng)域都得到了廣泛應用。3.礦井輸送機節(jié)能控制方法設(shè)計3.1數(shù)據(jù)采集與處理為了建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，首先需要采集礦井輸送機的能耗數(shù)據(jù)。通過傳感器對輸送機的實時運行數(shù)據(jù)進行采集，并將采集到的數(shù)據(jù)進行預處理，如數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)歸一化等，以便更好地訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。3.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建根據(jù)礦井輸送機的工作原理和節(jié)能控制要求，設(shè)計輸入層、隱藏層和輸出層的神經(jīng)元數(shù)量和連接權(quán)重。通過訓練數(shù)據(jù)集對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓練，調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)重和偏置，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠在訓練集上得到較好的擬合效果。3.3節(jié)能控制策略基于經(jīng)過訓練的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可以實現(xiàn)礦井輸送機的節(jié)能控制。根據(jù)礦井輸送機的實時工況數(shù)據(jù)，輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，并利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果來調(diào)整輸送機的工作參數(shù)，以實現(xiàn)節(jié)能控制的目的。具體控制策略可以根據(jù)實際情況進行選擇，如調(diào)整運行速度、減少負荷等。4.實驗與分析為了驗證所提出的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的礦井輸送機節(jié)能控制方法的有效性，設(shè)計了一組實驗，以比較傳統(tǒng)的節(jié)能控制方法和所提出方法之間的節(jié)能效果差異。實驗結(jié)果表明，所提出的方法能夠顯著降低礦井輸送機的能耗，提高節(jié)能效果，具有實際應用的價值。5.結(jié)論本文提出并實現(xiàn)了一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的礦井輸送機節(jié)能控制方法。通過對數(shù)據(jù)的采集、處理和建模，以及基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)能控制策略的實施，能夠有效地降低礦井輸送機的能耗，提高節(jié)能效果。實驗結(jié)果表明，所提出的方法具有較好的節(jié)能效果，并具有實際應用的潛力。參考文獻:[1]劉興梅,張立華,鄭武.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的礦用輸送機節(jié)能分析[J].煤礦機械,2017(8):146-148.[2]范江平,丁英陽,王紅炎.制備方法對鋁合金蜂窩芯材料性能的影響[J].礦業(yè)科學學報,2020,52(6):843-848.[3]閆玉環(huán),錢洪武,樊小文.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在輸送機主動輥檢測中的應用[J].冶金自動化,2008,32(4):85-88.[4]張強,王緒錚,王敏.深部礦井輸送機智能控制技術(shù)研究[J].煤炭技術(shù),2016(5):