从操作和控制的观点来看,对一台球磨机牵引功率的估算是非常重要的。影响牵引功率的因素很多,所以在生产厂,牵引功率的预测尤其困难,影响牵引功率的重要因素是磨机尺寸和运行参数,尽管对任何给定的磨机来说,磨机尺寸是保持不变的,但是例如象球荷、磨机充填率及磨机速度一类的操作因素可能发生变化,这就使得建模工作极其麻烦。正是这个原因,人们考虑用人工神经网络去开发用于预测牵引功率的黑箱式模型。在建立和训练神经网络的工程中,一共使用了四十八套选厂数据,训练后的网络所预测出的功率与很多环境中的实际运行的磨机功率十分吻合。此外,模拟的结果可与从基于离散元法的牵引功率模型得来的结果进行比较。