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1 绪论1

1.1 跳汰选煤技术的发展及现状1

1.2 跳汰分选理论综述4

1.2.1 速度理论4

1.2.2 重悬浮液理论6

1.2.3 能量假说6

1.2.4 概率—统计假说6

1.3 跳汰分选过程自动化现状及发展8

1.3.1 跳汰机自动排料系统8

1.3.2 风阀控制系统8

1.3.3 给煤量控制8

1.3.4 精煤灰分在线检测9

1.4 智能控制11

1.5 模糊控制12

1.6 神经网络控制17

1.7 遗传算法19

1.8 集成智能控制21

2 跳汰分选过程25

2.1 跳汰机基本工作原理25

2.2 跳汰机简介26

2.2.1 跳汰机的分类26

2.2.2 跳汰机的基本结构28

2.3 跳汰机主要工艺参数30

2.3.1 原煤入料30

2.3.2 排料31

2.3.3 风耗量32

2.3.4 水耗量33

2.3.5 跳汰周期33

2.3.6 跳汰频率与振幅34

2.4 小结34

3 跳汰机智能控制结构36

3.1 原煤性质对跳汰分选效果的影响36

3.1.1 原煤密度组成及粒度组成对跳汰分选效果的影响36

3.1.2 原煤入料量对跳汰分选效果的影响39

3.2 排料对跳汰分选效果的影响40

3.2.1 产品分离与原煤分层的关系41

3.2.2 产品分离与跳汰机处理能力的关系42

3.3 风水操作制度对跳汰分选效果的影响43

3.3.1 风水操作制度对跳汰脉动水流特性的影响43

3.3.2 风水操作制度对跳汰床层松散状况的影响44

3.4 跳汰分选效果的评价44

3.4.1 跳汰分选效果评价指标44

3.4.2 跳汰床层的松散机理46

3.4.3 跳汰分选效果实时在线评价指标48

3.5 跳汰机智能控制结构51

3.6 小结54

4 给料和排矸系统的模糊PID控制56

4.1 给料、排矸系统控制结构56

4.1.1 跳汰机给煤量检测56

4.1.2 跳汰机床层厚度检测58

4.2 给料、排矸系统模糊PID控制60

4.2.1 模糊PID控制器60

4.2.2 给料、排矸系统模糊PID控制器设计65

4.3 仿真实验75

4.3.1 PID参数的预整定算法75

4.3.2 仿真实验77

4.4 小结81

5 跳汰机精煤灰分模糊递归神经网络控制82

5.1 改进的压缩映射遗传算法82

5.1.1 近亲交叉回避策略82

5.1.2 压缩映射原理84

5.1.3 压缩映射遗传算法85

5.1.4 改进的压缩映射遗传算法86

5.2 模糊递归神经网络拓扑结构及数学描述87

5.3 基于模糊递归神经网络的直接反馈控制89

5.3.1 直接反馈控制的结构89

5.3.2 基于遗传算法的模糊递归神经网络控制器的权值优化步骤89

5.4 跳汰机精煤灰分模糊递归神经网络控制90

5.4.1 跳汰机精煤灰分控制系统的结构90

5.4.2 仿真实验92

5.5 小结93

6 跳汰床层分选状况神经网络自适应内模控制96

6.1 床层松散状况神经网络软测量96

6.1.1 软测量96

6.1.2 床层松散状况神经网络结构及数学描述97

6.1.3 教师信号即期望值pd(k)的获取99

6.2 内模控制102

6.2.1 内模控制结构103

6.2.2 内模控制性质103

6.2.3 内模控制的鲁棒性104

6.3 基于神经网络的多变量非线性系统内模控制105

6.3.1 NNI的结构、数学描述及算法106

6.3.2 NNC的结构、数学描述及训练算法109

6.4 跳汰机松散状况神经网络自适应内模控制111

6.4.1 控制系统的结构111

6.4.2 学习机制113

6.5 仿真114

6.6 小结117

7 基于模糊Petri网的专家协调控制118

7.1 跳汰机智能控制功能组织结构118

7.1.1 功能组织结构118

7.1.2 协调控制层118

7.2 基于模糊Petri网跳汰机协调控制知识表示和推理机制122

7.2.1 模糊Petri网122

7.2.2 模糊Petri网的推理过程123

7.2.3 基于模糊Petri网的跳汰机智能协调模型125

7.3 跳汰机集成智能控制物理组织结构129

7.4 小结131

参考文献132