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基于多模型软测量的煤炭重选灰分在线测量方法
1
作者
高平小
温占稳
+4 位作者
陈万博
孙银辉
刘红梅
杨勇
郭志宾
《洁净煤技术》
2025年第S1期810-816,共7页
针对重介质分选过程中对象具有多变量耦合、非线性、多工况、时变性等复杂特征,且灰分难以在线检测、无法及时反馈给控制系统的问题,同时考虑到单一数据驱动模型难以处理涉及复杂工业生产过程的对象特征,导致模型预测精度和泛化性能不...
针对重介质分选过程中对象具有多变量耦合、非线性、多工况、时变性等复杂特征,且灰分难以在线检测、无法及时反馈给控制系统的问题,同时考虑到单一数据驱动模型难以处理涉及复杂工业生产过程的对象特征,导致模型预测精度和泛化性能不足的现状,提出一种基于加权K-means聚类的鲁棒随机配置网络(Robust stochastic configuration networks,RSCNs)的重介质灰分多模型软测量建模方法。首先,考虑到样本各维特征对聚类的影响差异,用加权K-means聚类算法划分数据集,得到样本子集;其次,将各个样本子集分别用RSCNs算法进行训练,建立重介质灰分预测子模型;最后,融合各个子模型的预测值得到最终输出。工业过程数据验证结果表明,该模型能够准确地预测灰分。
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关键词
多模型
重介质分选
灰分
加权K-means聚类
鲁棒随机配置网络
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职称材料
题名
基于多模型软测量的煤炭重选灰分在线测量方法
1
作者
高平小
温占稳
陈万博
孙银辉
刘红梅
杨勇
郭志宾
机构
国能包头能源有限责任公司煤炭洗选分公司
出处
《洁净煤技术》
2025年第S1期810-816,共7页
基金
国家自然科学基金-青年科学基金资助项目(51904298)
文摘
针对重介质分选过程中对象具有多变量耦合、非线性、多工况、时变性等复杂特征,且灰分难以在线检测、无法及时反馈给控制系统的问题,同时考虑到单一数据驱动模型难以处理涉及复杂工业生产过程的对象特征,导致模型预测精度和泛化性能不足的现状,提出一种基于加权K-means聚类的鲁棒随机配置网络(Robust stochastic configuration networks,RSCNs)的重介质灰分多模型软测量建模方法。首先,考虑到样本各维特征对聚类的影响差异,用加权K-means聚类算法划分数据集,得到样本子集;其次,将各个样本子集分别用RSCNs算法进行训练,建立重介质灰分预测子模型;最后,融合各个子模型的预测值得到最终输出。工业过程数据验证结果表明,该模型能够准确地预测灰分。
关键词
多模型
重介质分选
灰分
加权K-means聚类
鲁棒随机配置网络
Keywords
multi-model
dense medium separation
ash content
weighted K-means clustering
robust stochastic configuration networks
分类号
TD948.9 [矿业工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多模型软测量的煤炭重选灰分在线测量方法
高平小
温占稳
陈万博
孙银辉
刘红梅
杨勇
郭志宾
《洁净煤技术》
2025
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