煤炭工程

作者：陈　岩,孙玉金,董宪姝,弓佩文

单位：太原理工大学 矿业工程学院，山西 太原 030024

关键词：矿物加工智能化,模糊控制,神经网络,模糊规则,多变量模糊控制系统,

随着矿物加工行业向智能化与高效化转型，模糊控制技术凭借其对非线性、多变量及不确定性系统的优越处理能力，成为该领域技术升级的核心研究方向。为了掌握模糊控制技术在矿物加工行业的应用研究进展，重点分析了其在磨矿分级、浮选、重介分选等关键工艺中的实践成效。研究表明，多变量模糊控制系统通过解耦建模、“双输入单输出”设计及模糊神经网络等方法，有效缓解了变量间耦合问题；与神经网络的结合（如模糊“前馈-反馈”策略、模糊神经网络控制器）显著提升了控制精度与鲁棒性；复合控制技术（如模糊PID、PLC 集成）则优化了系统的自适应性，解决了传统工业控制参数固化、滞后性强等瓶颈。此外，智能算法（如加权WM算法、案例推理结合RBF网络）在模糊规则提取中的应用，以及变论域控制、滑动窗口、APSO 算法等技术对系统稳定性的改进，进一步加强了模糊控制的工程适用性。未来，模糊控制系统将与浮选、重选、磁选等矿物加工过程全流程协同，助力矿物加工行业的智能化、高效化发展。

来源：2026年第1期

《煤炭工程》期刊编辑部

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