ＧＰＦＮ網絡在水泥粉磨配料中的應用３．１水泥粉磨配料ＧＰＦＮ網絡模型的建立由于水泥粉磨配料過程的復雜性和強不確定性，今還沒有有效的建模方法來確定其數學模型，本文采用徑向基神經網絡來模擬配料過程模型，即完成函數逼近任務。ＧＰＦＮ神經網絡的學習算法ＧＰＦＮ網絡的學習過程分為兩個階段：１．根據輸入樣本決定隱層節點高斯核函數的值Ｃｊ和標準化常數吼。生料制備生產線：配料、粉磨和均化等。水泥粉磨生產配料過程 當前我國經濟發展正處于新一輪經濟景氣周期的上升階段，表現在以改善住、行條件為特征的新消費結構升級開始啟動；由消費升級帶動的汽車、房地產和電子通信等高成長產業成為產業升級和經濟增長的主要動力；企業的市場競爭力和自主發展能力增強；城市化進程明顯加快；民間投資正在迅速啟動，市場化的投融資活動相當活躍，市場導向下的產業聚集效應日趨明顯。若不采取措施，消除其干擾，會嚴重影響系統的正常運行。基于神經網絡模型的水泥粉磨配料--《中國自動化學會、中國儀器儀表學會2004年西南三省一市自動化與儀器儀表學術年會論文集》2004年#陳其紅;闞樹林;秦臻;;[A];2011年全國機械行業可靠性技術學術交流會暨第四屆可靠性工程分會第三次全體委員大會論文集[C];2011年。

配料數據文件和實時數據庫的信息形成配料跟蹤文件并回送實時數據庫。目前國內的水泥生產企業對水泥粉磨的物料配比確定主要有兩種方法：一是經驗豐富的技術人員按有關參數和性能指標粗略估計物料配合比；二是由化驗室隨配料方案作石膏、混合材摻人量與水泥強度等性能的關系試驗，以確定物料配合比。由數據庫送往工程師站，并形成報表。水泥粉磨生產配料過程神經網絡采用高斯基函數具有如下一些優點：◆表示形式簡單，即使對于多變量輸入也不增加太多的復雜性；◆徑向對稱；◆光滑性好，任意階導數均存在；◆該函數表示簡單且解析性好，因而便于進行ｊ‘ ‘Ｌ｜｜．Ｙ（Ｘ，Ｐ）＝９。6） 水泥質量數學模型水泥質量的控制思路根據現場實際工藝要求（包括品種，質量等要求），理論上根據入磨料流量、磨音控制混合料配比流量。．．．．．．．．．．．．．．．．．Ｌ李俊麗：基于神經網絡模型的水泥粉磨配料 ９９ｎｌ＝藝ｍｉ，且隱層結點輸出為ｌｌｉｉ（ｘ）＝ｅｘｐ［一（Ｘｉ—ｃｕ）２／２０＇ｔｊ２】。

手動異常是操作人員在經驗輸入的調節信息，一般用于緊急情況。其中，水泥粉磨一線一臺輥壓機S7-300(315-2DP)系統通過PROFIBUS-DP 與CPU374 控制站進行數據通訊。水泥粉磨生產配料過程 而且本項目完全符合國家產業政策的大型粉磨系統，將嚴格按照高標準、環保型、花園式的要求進行建設，滿足市場對高標號水泥的需求，經濟和社會效益十分可觀。２．在決定好隱層的參數后，根據輸入輸出樣本，利用改進型小二乘遞推算法（ＧＲＬｓ）求出輸出層的現在的問題是要尋找一種有效的學習算法，使多（ｔ）１（ｔ）快速逼近。2) 水泥粉磨一線及水泥庫頂部分配置一臺IC693CPU374 控制站，采用Genius 方式擴展I/O，I/O 模塊均采用VersaMax 擴展，對水泥粉磨一線及水泥儲存（庫頂）部分所有模擬量和數字量進行控制。Ｈ（ｘ，Ｃ，仃）式（２）中多（ｘ，Ｐ）表示網絡的實際輸出值。

由圖２可知，高斯基函數僅在一微小局部范圍內是非零的，即只有當輸入落人該微小局部范圍時，基函數才產生一個有效的非零響應。南寧市代寫水泥粉磨生產線線項目可行報告_志趣網#北京文海經略投資咨詢有限公司，代寫廣西項目建設可行性研究報告，代寫南寧項目立項報告，代寫廣西自治區投資項目計劃書，代寫資金申請可行性報告等。水泥粉磨生產配料過程加入助磨劑可以明顯改善粉磨過程．顯著提高粉磨效率，降低能耗。ＧＰＦＮ神經網絡結構和學習算法ＧＰＦＮ神經網絡結構ＧＰＦＮ網絡（Ｇａｕｓｓｉａｎｐｏｔｅｎｔｉａｌｆｕｎｃｔｉｏｎ ｎｅｔ．ｗｏｒｋｓ）是徑向基函數神經網絡ＲＢＦ（ＲａｄｉａｌＢａｓｉｓＦｕｎｃｔｉｏｎ）的一種，因其隱層基函數采用高斯核函數（ＧａｕｓｓｉａｎＫｅｒｎｅｌｆｕｎｃｔｉｏｎ）而得名。仿真結果表明，此方法所得配料計算結果與實際情況相吻合，并且實施快捷，靈活易移植。同時，由于輸人空間中的一個點對應相聯空間中的一個局部區域，當輸入空間中的兩個點比較靠近時，它們所對應的相聯空間中的局部區域也比較靠近，而且互相有重疊。

 主導產品：QL3000系列現場總線控制系統、變頻調速定量給料秤控制系統、TDG系列變頻調速定量給料秤、HDG系列懸掛式計量恒速秤、LDG系列高溫定量給料鏈板秤、QL3000系列立窯預加水成球微機控制系統、LGT系列螺旋電子秤、QL-BM系列電子秤、DZT系列電振動給料機、永磁電磁管道除器系列等。控制系統的抗干擾措施南昌海螺的自控系統主要設備為高速精密的弱電設備，各種控制電纜和信號電纜數量非常多，系統極易受到各種干擾。水泥粉磨生產配料過程在水泥熟料形成過程之前甚整個水泥生產過程中,有哪些環節需要我們作好預均化工作呢？在生料制備過程中，要抓好三個均化環節。 系統現場GEIP PLC 控制站的所有模擬量輸入/輸出信號電纜均采用屏蔽電纜，其屏蔽層在控制柜側一點接地，消除了空間干擾。生產過程控制分為六個子模塊，以下對它們分別討論：1) 網絡接口模塊本模塊負責網絡通訊和數據收集，它由服務器實現。GEIPPLC在水泥粉磨過程控制系統的應用-方案應用-中國工控網#引言面對水泥粉磨生產的不僅僅是產量問題。

水泥粉磨生產配料過程ＧＰＦＮ網絡是一類非常有效的前饋網絡，在理論上它能夠對任意連續非線性映射形成任意精度的逼近，故而廣泛用于模式識別、函數逼近、自適應濾波等領域。若用Ｃｕ和％表示第ｉ個輸入變量第ｊ種模糊聚類的聚類值和標準化常數，０ｕ表示第ｉ個輸入變量中屬于第ｊ種聚類所有樣本，‰Ｉ是第ｉ個輸入變量第ｊ個類所有樣本數，則：ｃ淄畝乏。同時形成各種不同類型工作報表，和數據歸檔文件存儲于上位機，供后續的檢索查詢，同時打開控參數文件讀取參數信息供其他模塊使用。一是原料礦山分片開采、混合搭配。 根據關于加快建設社會主義新農村和小城鎮現代化建設的綱要精神，鼓勵私人資本向水泥工業投資，在礦山附近建新型干法水泥熟料生產線，在靠近市場的地區建設大型粉磨站的政策要求。根據風門開度、主收塵器差壓、選粉機轉速控制水泥比表面積。

表１神經網絡輸入變量模糊聚類一覽４．ＧＰＦＮ網絡隱層節點數的確定：ｍ＝∑璺ｉ－２ｘ２＝１２（個）１００ 四川大學學報（自然科學版）２００４年? 增刊５．ＧＰＦＮ網絡隱層節點標準差｛叮ｕ｝的確定：根據式（３）所給出的標準差計算公式所得的標準差是根據值求取的均方差，在對網絡進行學習、訓練時，這個標準差應乘以倍率Ｍｕ才成為真正的隱層節點高斯函數標準差。 系統現場GEIP PLC 控制站的控制電纜、信號電纜與系統動力電纜應分開布線，保持一定的間距。網絡的隱層基函數選取的是高斯核函數（見圖２），即：吣）＝州Ｉｘ＿ｃｊＩＩ／ｒｊ）…ｐ【一警］．ｉ＝１，２’…? ，ｍ式（１）中ｈｊ（ｘ）是第ｊ個隱層節點的輸出，Ｘ＝（ＸＩ，Ｘ２，…，ｘ。同時和工作站HMI 交換數據，并將數據送往PLC 控制器和其他模塊。水泥粉磨生產配料過程GEIP PLC 在這方面走在了前列。水泥粉磨控制系統介紹及配置1) 輔助原料及水泥粉磨二線部分配置一臺IC693CPU374 控制站，采用Genius 方式擴展I/O，I/O 模塊均采用VersaMax 擴展，對水泥粉磨二線及原料配料部分所有模擬量和數字量進行控制。