煤泥滤饼在压滤过程中,往往存在着结构的非均匀性,即不同部分的含水量可能存在差异,这会导致整个滤饼含水量的测量和预测有一定的误差,影响选煤厂煤泥压滤自动控制的准确性,为此提出一种基于卷积神经网络的自动控制技术。分析煤泥压滤机的自动控制流程和PLC控制单元,网络通过传感器获取煤泥的实时数据,并通过PLC控制单元对压滤机的操作进行控制。网络不断接收新数据,并根据先前训练得到的模型进行实时预测和决策,以实现对压滤过程的自动调节和优化。通过卷积神经网络模型识别评价煤泥滤饼含水比例,作为压滤自动控制依据;引入PID控制算法,基于煤泥含水率和入料泵、入料管路、过滤板的动态特性,通过PLC自动控制技术实现动压控制。由实验可知,所提方法能精准识别煤泥滤饼含水量,在相同滤水流量和压滤时间环境下,煤泥压滤后含水量的...