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矿用带式输送机张紧力预测方法

林广旭

林广旭.矿用带式输送机张紧力预测方法[J].工矿自动化,2018,44(10):38-42..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2018050087
引用本文: 林广旭.矿用带式输送机张紧力预测方法[J].工矿自动化,2018,44(10):38-42..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2018050087
LIN Guangxu. Tension force prediction method for mine-used belt conveyor[J]. Industry and Mine Automation, 2018, 44(10): 38-42. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2018050087
Citation: LIN Guangxu. Tension force prediction method for mine-used belt conveyor[J]. Industry and Mine Automation, 2018, 44(10): 38-42. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2018050087

矿用带式输送机张紧力预测方法

doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2018050087
基金项目: 

山西省科技成果转化引导专项项目(201704D131011)

详细信息
  • 中图分类号: TD634

Tension force prediction method for mine-used belt conveyor

  • 摘要: 针对现有带式输送机张紧力检测装置不能根据负载实现张紧力实时预测的问题,提出了一种基于BP神经网络的带式输送机张紧力预测方法。首先分析了带式输送机张紧力、运行阻力与负载之间的关系,探究了负载与带式输送机电动机电流之间的表征关系。然后建立BP神经网络对负载进行预测:根据负载与张紧力的函数关系,获取带式输送机运行过程中的负载变化趋势,由负载实时预测张紧力,根据预测的张紧力对带式输送机进行自适应调控。实验结果表明,该方法的预测精度为92.1%,能够满足带式输送机张紧力实时预测的需求。

     

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出版历程
  • 刊出日期:  2018-10-10

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