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摘要：空气分级装置与其他用于分离材料的系统相比具有明显的优势。它们最大限度地提高了磨机的产能，因此构成了降低破碎和研磨操作能耗的有效方法。由于其性能的改进具有挑战性，因此开发一种有效的建模系统具有重要的实际意义。本文介绍了一种新颖的基于知识的散装材料分类 (FLClass) 系统。研究中考虑了广泛的操作参数：进料材料的平均质量和 Sauter 平均直径、分级机转子速度、工作气压和测试进行时间。输出变量是 Sauter 平均直径和分类产品的切割尺寸，以及工艺性能。该模型已根据实验数据成功验证。测量数据和预测数据之间的最大相对误差低于 9%。所提出的基于模糊逻辑的方法允许对要进行的过程进行优化研究。对于考虑的输入参数范围，分类过程的最高性能几乎等于 362 g/min。据我们所知，本文是公开文献中第一篇涉及模糊逻辑方法对散装材料空气分类过程进行建模的论文。
文章 综合知识驱动的空气分类过程人工智能系统
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