基于FWA RFNN的散装物料智能装车系统 论文

针对煤矿散装物料装车过程中偏载严重、误差大等问题，提出了一种基于烟花算法（FWA）优化递归模糊神经网络（RFNN）的散装物料智能装车系统。将列车车厢速度的实测值与设定值进行比较，得到偏差作为RFNN控制器的输入，通过RFNN控制器对偏差进行模糊化、动态记忆调节、去模糊化等处理，并利用FWA对RFNN权重进行优化，使RFNN控制器自适应输出修正后的控制参数；依据散装物料装车计量模型，根据各传感器采集的物料质量、物料高度、车厢装载过程中的行驶距离及RFNN控制器输出的控制参数，求得所需调节的牵引电动机频率，进而改变牵引电动机转速，从而调整列车车厢速度，实现散装物料的无偏载装车。实际应用表明，经FWA优化后的RFNN控制器可快速调节车厢速度，且保持速度稳定，满足多车厢分布均衡装载的要求，同时提高了装车精度。本文主要探讨了在散装物料装车过程中遇到的偏载问题和精度问题，并提出了一个创新性的解决方案——基于FWA（烟花算法）优化的递归模糊神经网络（RFNN）智能装车系统。该系统旨在提高装车效率和准确性，确保煤炭等散装物料在车厢内的均匀分布。散装物料装车时经常出现车厢负载不均的问题，这不仅影响运输效率，还可能对铁路运输安全构成威胁。传统的装车方法往往无法精确控制物料的装载量，导致偏载严重。为解决这一问题，本研究引入了递归模糊神经网络（RFNN）作为控制器。RFNN是一种融合了模糊逻辑和神经网络特性的智能算法，能够处理非线性和复杂的控制任务。它通过将车厢速度的实测值与设定值的偏差作为输入，然后经过模糊化、动态记忆调节和去模糊化等步骤，对控制参数进行实时调整。进一步，为了提升RFNN的自适应能力和控制效果，文章采用了烟花算法（FWA）对其进行优化。FWA是一种全局优化算法，模拟了烟花爆炸和火花飞溅的过程，能有效地搜索解决方案空间，找到最优权重分配，使得RFNN控制器能够更好地适应环境变化，迅速调整车厢速度，实现无偏载装车。在实际应用中，装车系统根据物料质量、物料高度、车厢行驶距离等传感器数据，结合RFNN控制器输出的控制参数，计算出牵引电动机需要的频率调整值。通过改变牵引电动机的转速，可以精确控制车厢的速度，从而达到物料在车厢内均衡分布的目的。实验证明，FWA优化后的RFNN控制器不仅能够快速响应，保持车厢速度稳定，还能显著提高装车精度，满足多车厢均衡装载的需求。总结来说，本文提出的基于FWA-RFNN的散装物料智能装车系统，通过将先进的智能算法与实际工况相结合，成功解决了传统装车方式存在的偏载问题，提升了装车效率和精度，对于煤炭等散装物料的运输具有重要的实践意义。这一研究成果有望在未来被广泛应用于工业生产中，推动散装物料装车技术的进步。