Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Research on the mill feeding system of an elastic variable universe fuzzy control based on particle swarm optimization algorithm

Tytuł:
Research on the mill feeding system of an elastic variable universe fuzzy control based on particle swarm optimization algorithm
Autorzy:
Tian, Niu
Huang, Songwei
He, Lifang
Du, Lingpan
Yang, Sheping
Huang, Bin
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/24085898.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Tematy:
fuzzy control
contraction-expansion factor
particle swarm optimization
Źródło:
Physicochemical Problems of Mineral Processing; 2023, 59, 3; art. no. 169942
1643-1049
2084-4735
Język:
angielski
Prawa:
Wszystkie prawa zastrzeżone. Swoboda użytkownika ograniczona do ustawowego zakresu dozwolonego użytku
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
The grinding process in the concentrator is a part of the largest energy consumption, but also the most likely to cause a waste of resources, so the optimization of the grinding process is a very important link.The traditional fuzzy controller relies solely on the expert knowledge summary to construct control rules, which can cause significant steady-state errors in the model. In order to solve the above problem, this paper proposes an elastic variable universe fuzzy control based on Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm. The elastic universe fuzzy control model does not need precise fuzzy rules, but only needs to input the general trend of the rules, and the division of the universe is performed by the contraction-expansionfactor. The control performance is directly related to the contraction-expansionfactor, so this article also proposes using particle swarm optimization to optimize the scaling factor to achieve the optimal value. Finally, simulation models of traditional fuzzy control and elastic universe fuzzy control of feeding system of mill were built using Python to verify the control effect. Itssimulation results show that the time of the reaction of the fuzzy control system in the elastic variable theory universe based on particle swarm optimization was shorter by 34.48% comparing to the traditional one. Elastic variable universe fuzzy control based on particle swarm optimization (PSO) effectively improved the control accuracy of the mill feeding system and improved the response speed of the system to a certain extent.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies