Development of a <scp>MIMO</scp> fuzzy inference system— <scp>PI</scp> controller for a closed‐circuit grinding ball mill circuit
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article aims to study the implementation of classical proportional‐integrative (PI) controllers and their coupling with the fuzzy inference systems (FISs) in the act of closed‐circuit grinding (CCG) ball mill system. The system was formed for a multiple‐input multiple‐output (MIMO) system, with two inputs, the feed rate ( W F ) and speed classifier rotor ( V R ), and two outputs, a sieve fraction 45 μm (P 45 ) and the amount of material by a weight inside the drum (hold up [HU]). The model was simulated based on experimental processes and control strategies. The fuzzy‐PI controllers were developed on the software, and the data from this process were used to build the database and the necessary knowledge to construct the FIS controllers (with fuzzy rules base 3 × 3 and 5 × 5). Their implementation decreases the error criteria integral of time multiplied by the absolute error (ITAE) and integral of the absolute magnitude of the error (IAE) by 35% and 65%, respectively. Although, applying fuzzy‐PI systems with a smaller rule‐based outcome gives the benefits of implementing the fuzzy logic (FL) but with a smaller oscillatory performance and a minor negative effect on HU control.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».