湖北农业科学 ›› 2022, Vol. 61 ›› Issue (14): 150-154.doi: 10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2022.14.027

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风筛式清选装置预测模型的构建与分析

李树兵1, 李清华2, 王成1   

  1. 1.滨州市农业科学院,山东 滨州 256600;
    2.东营市第二中学,山东 东营 257000
  • 收稿日期:2021-09-22 出版日期:2022-07-25 发布日期:2022-08-25
  • 通讯作者: 王成(1982-),男,山东惠民人,助理研究员,主要从事农业机械化研究,(电话)18266557160(电子信箱)bznjwangcheng@163.com。
  • 作者简介:李树兵(1987-),男,山东潍坊人,工程师,硕士,主要从事现代农业装备及其信息化技术研究,(电话)15725183961(电子信箱)904177515@qq.com。
  • 基金资助:
    山东省重点研发计划(2019GNC106114)

Construction and analysis of the prediction model of air-and-screen cleaning unit

LI Shu-bing1, LI Qing-hua2, WANG Cheng1   

  1. 1. Binzhou Academy of Agricultural Sciences, Binzhou 256600, Shandong, China;
    2. Dongying No. 2 Middle School, Dongying 257000, Shandong, China
  • Received:2021-09-22 Online:2022-07-25 Published:2022-08-25

摘要: 优化调节风筛式清选装置试验台曲柄转速、离心风机转速、贯流风机转速的运行参数,运用BP神经网络构建预测模型,实现由含杂率、损失率、功耗到曲柄转速、离心风机转速、贯流风机转速的逆向预测。该预测模型可有效解决传统分析方法上对于试验中出现的参数匹配复杂运算问题,为风筛式清选装置关键部件参数匹配及优化设计提供依据。

关键词: 风筛式清选装置, BP神经网络, 预测模型

Abstract: The operating parameters of crank speed, centrifugal fan speed and cross flow fan speed were adjusted. Using BP neural network to constructa prediction model, it could realize the reverse prediction from impurity content, loss rate and power consumption to crank speed, centrifugal fan speed and cross flow fan speed. This prediction model could effectively solve the complex operation problem of parameter matching when using traditional analysis methods in the test. It provided a basis for parameter matching and optimization design of the air-and-screen cleaning unit's key components.

Key words: air-and-screen cleaning unit, BP neural network, prediction mode

中图分类号: