立磨磨輥軸神經網絡優(yōu)化設計及其編程實現.pdf

1、人工神經網絡是一種模仿人腦結構和智能行為的新型建模工具，它不需要事先建立知識庫，能夠模擬實現系統(tǒng)復雜的輸入輸出關系，并具有很強的容錯能力，所以在機械系統(tǒng)中的應用越來越廣泛。本文主要圍繞人工神經網絡在立式磨機磨輥軸的優(yōu)化設計中的應用，先以機械振動理論計算出磨輥軸振動的兩個關鍵變量：功率譜密度函數和均方值；然后介紹了人工神經網絡的理論及其在機械系統(tǒng)中的應用，著重介紹了BP算法，最后用MATLAB語言實現了從磨輥軸功率譜密度函數和均方值兩個變

2、量和磨輥軸各段直徑之間的映射，從而解決了由磨輥軸功率譜密度函數和均方值決定磨輥軸各段直徑的問題。 首先，本文在機械系統(tǒng)振動的相關理論的基礎上，指出計算磨輥軸振動的關鍵變量：磨輥軸功率譜密度函數和均方值。然后結合立磨實際計算出了立磨振動的關鍵參數(功率譜密度和均方值)。這為后面的神經網絡編程提供了基礎數據。 其次，本文在有關的人工神經網絡的相關理論的基礎上，著重介紹了BP網絡。但同時指出了BP算法的局限性。再由此引出了一種

3、克服了傳統(tǒng)BP算法局限性的新算法—全局尋優(yōu)自適應快速算法。然后在理論研究的基礎上，利用人工神經網絡單隱層BP算法計算磨輥軸不同直徑的優(yōu)化設計。 最后，本文著重于前述BP算法的計算機程序實現，主要是用MATLAB語言編寫了由磨輥軸功率譜密度函數和均方值到磨輥軸各直徑值之間的映射的實現程序。從而增強文章研究成果的可操作性。 本文得出了神經網絡可以用于立磨優(yōu)化設計的結論；對進一步對立磨其他問題進行優(yōu)化設計具有很強的指導意義。經