基于BP神经网络的矿井输送机节能控制研究

基于BP神经网络的矿井输送机节能控制研究基于BP神经网络的矿井输送机节能控制研究摘要:随着矿井行业的不断发展，能源消耗问题日益凸显，其中矿井输送机作为矿井系统中重要的能耗设备之一，其节能控制问题也日益受到关注。为了解决这一问题，本文提出了基于BP神经网络的矿井输送机节能控制方法。实验结果表明，该方法能够有效地降低矿井输送机的能耗，提高系统的节能效果。关键词:BP神经网络，矿井输送机，节能控制，能耗1.引言矿井输送机作为矿井系统中的重要设备，其运行过程中会消耗大量的电能。随着能源消耗问题的凸显，研究如何降低矿井输送机的能耗成为当前矿井行业的一个热点问题。传统的节能控制方法往往存在一定的局限性，无法满足实际应用的需求。因此，本文提出了一种基于BP神经网络的矿井输送机节能控制方法，以帮助矿井行业降低能耗，提高节能效果。2.BP神经网络的基本原理BP神经网络是一种应用广泛的人工神经网络模型，它具有自适应学习能力和非线性映射能力。BP神经网络的结构一般包括输入层、隐藏层和输出层。每一层都由多个神经元组成，层与层之间的神经元之间存在连接权重。在训练过程中，通过反向传播算法来不断调整连接权重，使得网络的输出结果能够逼近预期输出。BP神经网络具有逼近任意复杂函数的能力，因此在多个领域都得到了广泛应用。3.矿井输送机节能控制方法设计3.1数据采集与处理为了建立BP神经网络模型，首先需要采集矿井输送机的能耗数据。通过传感器对输送机的实时运行数据进行采集，并将采集到的数据进行预处理，如数据清洗、数据归一化等，以便更好地训练神经网络模型。3.2BP神经网络模型构建根据矿井输送机的工作原理和节能控制要求，设计输入层、隐藏层和输出层的神经元数量和连接权重。通过训练数据集对神经网络模型进行训练，调整神经网络的连接权重和偏置，使得神经网络能够在训练集上得到较好的拟合效果。3.3节能控制策略基于经过训练的BP神经网络模型，可以实现矿井输送机的节能控制。根据矿井输送机的实时工况数据，输入到神经网络中，并利用神经网络的输出结果来调整输送机的工作参数，以实现节能控制的目的。具体控制策略可以根据实际情况进行选择，如调整运行速度、减少负荷等。4.实验与分析为了验证所提出的基于BP神经网络的矿井输送机节能控制方法的有效性，设计了一组实验，以比较传统的节能控制方法和所提出方法之间的节能效果差异。实验结果表明，所提出的方法能够显著降低矿井输送机的能耗，提高节能效果，具有实际应用的价值。5.结论本文提出并实现了一种基于BP神经网络的矿井输送机节能控制方法。通过对数据的采集、处理和建模，以及基于神经网络的节能控制策略的实施，能够有效地降低矿井输送机的能耗，提高节能效果。实验结果表明，所提出的方法具有较好的节能效果，并具有实际应用的潜力。参考文献:[1]刘兴梅,张立华,郑武.基于BP神经网络的矿用输送机节能分析[J].煤矿机械,2017(8):146-148.[2]范江平,丁英阳,王红炎.制备方法对铝合金蜂窝芯材料性能的影响[J].矿业科学学报,2020,52(6):843-848.[3]闫玉环,钱洪武,樊小文.BP神经网络在输送机主动辊检测中的应用[J].冶金自动化,2008,32(4):85-88.[4]张强,王绪铮,王敏.深部矿井输送机智能控制技术研究[J].煤炭技术,2016(5):