矿用带式输送机张紧力预测方法

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.

关键词：矿用带式输送机、张紧力预测、负载、自适应调控、BP神经网络

所属期刊栏目：44

分类号：TD634(矿山电工)

资助基金：山西省科技成果转化引导专项项目201704D131011

在线出版日期：2018-11-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：38-42