基于小波神经网络和DEM试验的球磨机钢球动能预测

球磨机内存煤量是制粉系统里磨煤控制量中最重要的控制因素之一。为探索球磨机存煤量与钢球动能之间的重要关系,通过基于离散元素法的PFC3D软件平台模拟球磨机运行过程,随着球磨机内煤量的不断增加,考察固定球径时,钢球的实时动能和体现磨机效率的球荷摩擦损失能量与筒壁做功的对比变化规律,并得出实时数据。基于该实时数据,采用小波神经网络方法,通过球磨机内存煤量来预测钢球的运动动能。预测结果表明,小波神经网络用于预测球磨机内的钢球动能可行,预测的钢球动能与实际动能有着相似的变化规律和很小的预测误差,并且比BP神经网络的预测结果更加准确;证明了球磨机存煤量和钢球动能之间存在密切联系,为今后用钢球动能来控制球磨机内存煤量的研究提供了理论基础。