一种基于神经网络的高压辊磨机的智能调优方法

一种基于神经网络的高压辊磨机的智能调优方法，利用高压辊磨机的运行数据，分别得到长期基准模型、短期预测模型和智能调优模型，通过短期预测模型预测高压辊磨机的未来运行状态，并根据数据波动范围是否在正常区间内进行自动调优，当需要进行调优时，通过智能调优模型得到被控变量与操作变量的相关性系数，从而选出相关性最大的操作变量，通过对该操作变量的调节进行高压辊磨机的调试，直到预测波动范围不超出正常波动范围时，调优过程结束。本发明能应对高压辊磨机复杂的运行环境，能持续、高效的进行高压辊磨机的自动调优。