碾金机的出力和单耗也是受钢球装载量和存煤量的共同影响。因此，料位这个概念比存煤量某一种信号的方法进行磨筒内料位的测量都还未在工程上取得广泛的成功。因此，本系统采用神经网络的软测量方法以寻求对这一难题的破解。神经网络的优势体现在通过各工况下大量典型样本的训练以实现对碾金机本身工作特性的复现，神经网络逆控制利用的也是这个特性。
碾金机料位的测量对于制粉系统的正常运行监测、控制和保护具有非常关键的作用，因此球磨机料位的软测量也是本系统承待解决的问题之一。碾金机的料位受钢球装载量和磨筒内存煤量的共同影响。有些文献中用的概念是存煤量而不是料位，这是片面的，因为存煤量只考虑了煤的影响而没有考虑钢球装载量的影响。——碾金机设备
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