经过长期的应用实践，我们发现传统球磨机的控制方法有很多的缺点，每一种方法都有着固定的适用范围，固定适用的生产方式，同时优化的程度也是局限于湿式球磨机生产的某一个环节，在宏观上来说对于湿式球磨机的磨矿效果不是很好。造成这种现象的原因有很多，不仅归结于传统方法的技术的滞后性，湿式球磨机内部结构的复杂性也是影响方法使用效果的重要因素，同时这种复杂的内部结构也在一定程度上阻碍了更新的方法的研究。更新的方法一定是能更适应湿式球磨机的生产活动，同时生产的范围扩大，能较大程度上提高球磨机的效率，同时也能更加的控制它的生产，有非常强的准确性和精确度，而这样的要求让我们想到了科学技术，想到了更多的科学学科，想到了更加的智能，使我们想到了前面所说的数学模型。
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随着科技的不断的进步，多学科之间相互带动发展，学科知识之间的转移和嫁接越来越多，这使得湿式球磨机的更新的智能控制方法的诸多条件都非常的成熟，推动了这一进程的研究和开发。对于湿式球磨机这种复杂的生产，控制系统的准确性和全面性很重要，同时能对出现的问题进行及时的调整，那么对于智能性的要求也很高。因此根据湿式球磨机的现实的生产情况以及现在科技学科之间的融合，我们提出了根据数据的融合的技术来改造制定控制方案，具体的来说有下面的几个方面：
1、以信息技术中的神经网络技术为基础，通过这种信息的融合来加强系统的适应性和学习能力，这就解决了诸多的数据变化中建模问题，能使湿式球磨机根据具体的情况来调整生产。
2、以知识表达技术为基础，通过这种技术来建立知识库和知识的模型，同时通过知识推理来制定控制方案。
3、以知识模型、控制理论和数学模型为基础，通过三者的融合来衍化出智能控制系统，对湿式球磨机分级的过程进行控制。
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上述的三点都需要我们大量的收集数据，同时需要凭借生产经验来记录更好的的生产状态，然后和一些理论知识进行结合，这样才能将上述三项进行下去，才能总结出较好的生产法则和控制规则。