矿物表面粗糙度对浮选过程影响研究进展

1

作者 孙玉金 陈恒飞 +5 位作者 侯思恒 熊鹏 董宪姝 叶贵川 王梦彬 李书桓 《煤炭工程》 北大核心 2025年第3期180-188,共9页

矿物表面粗糙度的特征影响着液-固和气-固相互作用,从而影响矿物颗粒的疏水性以及气泡矿化过程。尽管已经有很多研究对矿物表面粗糙度与浮选过程的关系进行了探索,但仍然存在一些待解决的问题,如矿物表面粗糙度的准确表征方法以及粗糙... 矿物表面粗糙度的特征影响着液-固和气-固相互作用,从而影响矿物颗粒的疏水性以及气泡矿化过程。尽管已经有很多研究对矿物表面粗糙度与浮选过程的关系进行了探索,但仍然存在一些待解决的问题,如矿物表面粗糙度的准确表征方法以及粗糙度对不同疏水性矿物浮选过程的影响。针对上述问题,从矿物表面粗糙度的定义、测量方法和制备方法出发,深入分析了粗糙度对表面润湿性、浮选药剂吸附、气泡-矿物表面接触面积和粘附力、诱导时间以及浮选效果的影响,旨在探讨矿物表面粗糙度对浮选过程的影响,揭示不同粗糙度对液滴-矿物相互作用和气泡-矿物相互作用的影响机制,为提高矿物浮选效率提供理论支持。 展开更多

关键词 表面粗糙度 浮选过程 润湿性 气泡-矿物 相互作用

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基于混合模型的强化学习在浮选过程优化控制中的应用 被引量：2

2

作者 贾润达 张东豪 +1 位作者 郑君 李康 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期1386-1393,共8页

传统的优化控制方法很难在浮选过程状态发生变化时准确、快速做出决策,导致精矿品位和尾矿品位大幅度波动、出现产品质量不稳定.此外,浮选过程难以对精矿品位进行在线检测,导致其实用性下降.针对上述问题采用混合模型对浮选过程建模,并... 传统的优化控制方法很难在浮选过程状态发生变化时准确、快速做出决策,导致精矿品位和尾矿品位大幅度波动、出现产品质量不稳定.此外,浮选过程难以对精矿品位进行在线检测,导致其实用性下降.针对上述问题采用混合模型对浮选过程建模,并基于示例的安全增强值评估(safety augmented value estimation from demonstrations,SAVED)的强化学习算法,控制浮选溢出气泡的尺寸分布,从而间接实现对精矿品位和尾矿品位的控制.通过仿真实验验证了所提算法的有效性.与人工经验和数据驱动模型相比,基于混合模型的SAVED算法在保证安全约束的条件下能够实现更好的控制效果. 展开更多

关键词 浮选过程 强化学习 混合模型 安全约束 优化控制

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基于多源异构信息的浮选过程运行状态评价

3

作者 刘炎 卜齐杰 +1 位作者 赵红晨 郭鑫 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1217-1226,共10页

针对浮选过程中图像信息和过程数据信息共存且不同运行状态特征差异度小的问题,以深度学习技术为基础,提出了一种新的基于多源异构信息的浮选过程运行状态评价方法.首先,建立一种残差网络(residual network,ResNet),旨在从不同等级的原... 针对浮选过程中图像信息和过程数据信息共存且不同运行状态特征差异度小的问题,以深度学习技术为基础,提出了一种新的基于多源异构信息的浮选过程运行状态评价方法.首先,建立一种残差网络(residual network,ResNet),旨在从不同等级的原始图像中提取更具区分度的深层特征.其次,提出一种堆叠稀疏状态相关自编码器(stacked sparse performance‑relevant autoencoders,SSPAE)模型,将状态等级标签引入到模型训练中,克服传统自编码器忽视状态相关特性的问题.再次,建立基于注意力机制(attention mechanism,AM)的图像和数据特征融合模型,实现对多源异构信息的合理有效利用,并将融合后的特征输入SoftMax分类器建立运行状态评价模型.最后,利用浮选过程数据进行仿真验证.结果表明,基于本文提出的ResNet-SSPAE-AM模型的评价结果优于其他几种比较方法,说明所提方法在浮选过程运行状态评价中的优越性. 展开更多

关键词 运行状态评价 多源异构信息 深度学习 注意力机制 浮选过程

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煤泥浮选过程能量输入优化 被引量：17

4

作者 李延锋 张晓博 +3 位作者 桂夏辉 赵闻达 吴朝龙 谢彦君 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第8期1378-1384,共7页

为探究浮选过程与能量输入的关系,设计了在不同浮选时段(0.5,0.5,1.0,1.0,2.0 min)驱动电机转速为1 500,1 800,2 100,2 400,2 700 r/min的情况下,进行逐步增加输入功率的浮选过程优化试验,并通过能量测试系统对浮选功耗进行测定。结果表... 为探究浮选过程与能量输入的关系,设计了在不同浮选时段(0.5,0.5,1.0,1.0,2.0 min)驱动电机转速为1 500,1 800,2 100,2 400,2 700 r/min的情况下,进行逐步增加输入功率的浮选过程优化试验,并通过能量测试系统对浮选功耗进行测定。结果表明:在浮选初始阶段,转速越大,浮选速率越快,精煤可燃体回收率越高,精煤累积灰分也越高;在低能量输入的情况下精煤质量相对较高,但精煤可燃体回收率相对较低;在不同能量输入的浮选过程中,驱动电机转速按浮选时段设计为1 500,1 500,1 500,1 500,2 400 r/min时,其精煤累计灰分最低,且可燃体回收率较高;在总能量输入相同或相似的情况下,浮选前期阶段采用低能量输入,后期阶段采用高能量输入,有利于保证精煤质量以及提高精煤回收率。 展开更多

关键词 煤泥 能量输入 浮选过程 功率 转速

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基于预测模型的浮选过程pH值控制 被引量：8

5

作者 唐朝晖 刘金平 +2 位作者 陈青 桂卫华 杜金芳 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第7期885-890,共6页

矿浆pH值是泡沫浮选过程中的一个非常重要的被控量.目前,多数选厂的矿浆pH值控制基本是依靠现场工人定期对矿浆样本进行pH值测量,凭主观经验对pH调整剂进行调整.由于操作工人的主观性和随意性的影响以及矿浆样本pH值测量与药剂调整间存... 矿浆pH值是泡沫浮选过程中的一个非常重要的被控量.目前,多数选厂的矿浆pH值控制基本是依靠现场工人定期对矿浆样本进行pH值测量,凭主观经验对pH调整剂进行调整.由于操作工人的主观性和随意性的影响以及矿浆样本pH值测量与药剂调整间存在的较长的时间滞后,矿浆pH值波动频繁,很难使矿物浮选保持在一个稳定最优生产状态下运行.为了使矿浆pH值保持在一个期望的生产状态,基于浮选泡沫表面视觉信息提出了一种新的矿浆pH值控制方法,分别采用基于泡沫视觉信息的自适应遗传混合神经网络AG–HNN和自适应遗传PID(AG–PID)控制方法建立了矿浆pH值预测模型和pH值控制模型,基于所建立预测和控制模型对浮选药剂用量进行调整,解决了浮选矿浆pH值波动问题.工业浮选现场的实验结果表明该方法可以使矿浆pH值保持在一个期望的范围内,有效提高浮选性能. 展开更多

关键词 PH控制 浮选过程 预测模型

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基于案例推理的浮选过程智能优化设定 被引量：18

6

作者 耿增显 柴天佑 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期761-764,共4页

针对在浮选过程中表征关键工艺指标的精矿品位和尾矿品位难以建立精确数学模型,而常规控制方法又难以进行有效控制的难题,将案例推理和常规控制相结合,提出了基于案例推理技术的浮选过程工艺指标优化设定方法.该方法从浮选过程积累的大... 针对在浮选过程中表征关键工艺指标的精矿品位和尾矿品位难以建立精确数学模型,而常规控制方法又难以进行有效控制的难题,将案例推理和常规控制相结合,提出了基于案例推理技术的浮选过程工艺指标优化设定方法.该方法从浮选过程积累的大量过程历史数据中获取过程知识,将典型生产工况总结成案例的形式来构造案例库,并对案例检索、案例重用、案例修正及存储进行了论述.由智能优化设定模型自动更新基础控制回路的设定值,避免了人工手动设定的主观性和随意性.该方法应用于某选矿厂浮选过程,取得了显著的应用效果,表明了该方法的有效性. 展开更多

关键词 浮选过程 精矿品位 尾矿品位 案例推理 优化设定

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动态RBF神经网络在浮选过程模型失配中的应用 被引量：5

7

作者 王晓丽 黄蕾 +1 位作者 杨鹏 阳春华 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期897-902,共6页

铝土矿泡沫浮选过程中,因矿浆的快速沉淀等原因工艺参数在线检测困难,且入矿性质变化频繁,造成浮选过程参数随入矿的变化而不断改变。而通常建立的静态软测量模型利用固定样本集训练得到,当矿源变化时容易发生模型失配现象,使模型不能... 铝土矿泡沫浮选过程中,因矿浆的快速沉淀等原因工艺参数在线检测困难,且入矿性质变化频繁,造成浮选过程参数随入矿的变化而不断改变。而通常建立的静态软测量模型利用固定样本集训练得到,当矿源变化时容易发生模型失配现象,使模型不能跟踪当前对象。针对变矿源下的模型失配问题,本文提出基于隐层节点动态分配和模型参数动态修正策略的RBF神经网络建模方法,用于铝土矿浮选过程酸碱度的在线检测建模。实际生产数据仿真结果表明该方法能够有效解决模型失配的问题。 展开更多

关键词 泡沫浮选过程 动态RBF神经网络 模型失配 工况迁移

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基于PCA-RBF神经网络的浮选过程软测量建模 被引量：7

8

作者 张勇 王介生 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第B07期116-119,共4页

以浮选过程为研究对象,提出基于主元分析与RBF神经网络相结合的经济技术指标软测量模型,该模型依据工艺机理和经验知识对过程变量进行初选,采用主元分析方法对高维输入向量进行降维化简和辅助变量选择;采用新型混合递推算法对RBF神经网... 以浮选过程为研究对象,提出基于主元分析与RBF神经网络相结合的经济技术指标软测量模型,该模型依据工艺机理和经验知识对过程变量进行初选,采用主元分析方法对高维输入向量进行降维化简和辅助变量选择;采用新型混合递推算法对RBF神经网络参数进行优化。该算法包括修正网络中心的自适应聚类的简化型次胜者受罚竞争学习算法和修正网络权值的带遗忘因子的递推最小二乘算法。混合学习算法提高了网络参数辨识的收敛速度。仿真结果表明,软测量模型能很好地实现浮选过程经济技术指标的全局预测。 展开更多

关键词 浮选过程 软测量 主元分析 RBF神经网络

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凝灰岩矿泥影响氧化铜矿浮选过程的机理 被引量：2

9

作者 熊堃 左可胜 郑贵山 《中国矿业》 北大核心 2016年第1期135-138,共4页

凝灰岩型氧化铜矿浮选过程中,矿泥对浮选过程产生严重影响。采用SEM-EDS对矿泥、浮选精矿和尾矿的形貌及矿物组成进行表征,测量矿泥比表面积,药剂吸附量,研究矿泥对捕收剂的吸附特性。结果表明:凝灰岩矿泥表面为鳞片、薄片状,比表面积大... 凝灰岩型氧化铜矿浮选过程中,矿泥对浮选过程产生严重影响。采用SEM-EDS对矿泥、浮选精矿和尾矿的形貌及矿物组成进行表征,测量矿泥比表面积,药剂吸附量,研究矿泥对捕收剂的吸附特性。结果表明:凝灰岩矿泥表面为鳞片、薄片状,比表面积大,对捕收剂吸附活性高。提高矿浆温度,取消起泡剂,氧化铜矿浮选效果得到改善。一粗两精三扫、中矿顺序返回的闭路流程能够获得品位21.40%、回收率86.25%的铜精矿。 展开更多

关键词 氧化铜 凝灰岩 矿泥 浮选过程 机理

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德兴铜矿浮选过程中矿物学与地球化学特征

10

作者 高知睿 赵元艺 +1 位作者 常玉虎 曹冲 《地质论评》 CAS CSCD 北大核心 2016年第B11期263-264,共2页

德兴铜矿是典型的斑岩型铜矿床，伴生有Re、Co、Au、Ag等多种有用元素。本文通过对德兴铜矿大山和泗州两个选矿厂不同浮选阶段的粉末样品进行采集，利用室内岩矿鉴定、X射线衍射、扫描电子显微镜、化学分析测试等手段研究该矿主要的金... 德兴铜矿是典型的斑岩型铜矿床，伴生有Re、Co、Au、Ag等多种有用元素。本文通过对德兴铜矿大山和泗州两个选矿厂不同浮选阶段的粉末样品进行采集，利用室内岩矿鉴定、X射线衍射、扫描电子显微镜、化学分析测试等手段研究该矿主要的金属硫化物特征，以及重要伴生元素Re、Co、Au、Ag在不同浮选流程阶段产品中的含量特征、赋存状态与分布特征，对它们的综合利用情况进行评价。本文对浮选过程中的矿物学与地球化学特征进行研究，为矿山绿色发展提供科学指导。 展开更多

关键词 浮选过程 地球化学 综合评价 德兴铜矿

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数据驱动的浮选过程建模、控制与优化研究进展 被引量：5

11

作者 王康 徐航 +2 位作者 李晓理 樊尊冠 赵鑫 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期485-506,共22页

矿物浮选是存在动态性和不确定性的复杂过程,精矿品位、金属回收率等关键指标的精确软测量和优化控制是浮选过程急需解决的难题.随着技术的进步,针对矿物浮选过程中建模、控制及优化研究取得了重要进展,特别是数据驱动的智能方法.该文... 矿物浮选是存在动态性和不确定性的复杂过程,精矿品位、金属回收率等关键指标的精确软测量和优化控制是浮选过程急需解决的难题.随着技术的进步,针对矿物浮选过程中建模、控制及优化研究取得了重要进展,特别是数据驱动的智能方法.该文梳理了基于数据的浮选过程建模、控制和优化方面的研究进展.首先,介绍矿物浮选过程并描述相关控制问题;其次,分别概述基于运行数据和泡沫图像的浮选工况识别与指标预测方法;之后,从基于模型控制和无模型控制角度综述浮选过程的智能控制策略;然后,讨论浮选过程中针对单目标和多目标的设定值优化算法;最后,展望浮选过程智能控制的未来研究方向. 展开更多

关键词 浮选过程 数据驱动 工况识别 智能控制 软测量 优化控制

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锑浮选过程加药量自适应迭代学习控制 被引量：5

12

作者 李中美 黄梦哲 桂卫华 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第10期2123-2133,共11页

针对现有的加药量控制方法需要浮选过程动态模型或是鲁棒性不足的问题,提出一种数据驱动的浮选过程加药量自适应迭代学习控制方法.首先,将药剂量控制问题转化为两级优化问题(问题1和问题2).其中,基于前馈控制原理求解问题1得到前馈补偿... 针对现有的加药量控制方法需要浮选过程动态模型或是鲁棒性不足的问题,提出一种数据驱动的浮选过程加药量自适应迭代学习控制方法.首先,将药剂量控制问题转化为两级优化问题(问题1和问题2).其中,基于前馈控制原理求解问题1得到前馈补偿分量以抑制外界扰动.然后,采用基于值迭代的ADP算法,仅通过工业现场工业运行数据求解问题2以得到最优反馈增益,从而设计一个最优的加药量控制策略使最终的生产指标(精矿品位和尾矿品位)跟踪给定值,且药剂量消耗最少.最后,通过工业生产数据进行仿真验证,证明所提方法的收敛性和稳定性. 展开更多

关键词 浮选过程 自适应控制 最优控制 抑制扰动

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基于Gabor小波和LPP的浮选过程泡沫纹理特征提取及应用 被引量：10

13

作者 赵洪伟 谢永芳 +1 位作者 曹斌芳 蒋朝辉 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第7期942-947,共6页

针对Gabor小波进行特征提取时易造成维数灾难和识别效率不高的问题,提出一种基于Gabor小波滤波和局部保持投影(LPP)降维算法相结合的泡沫纹理特征提取方法.首先,利用Gabor滤波器获得原始泡沫图像5个尺度和8个方向的高维特征描述向量;然... 针对Gabor小波进行特征提取时易造成维数灾难和识别效率不高的问题,提出一种基于Gabor小波滤波和局部保持投影(LPP)降维算法相结合的泡沫纹理特征提取方法.首先,利用Gabor滤波器获得原始泡沫图像5个尺度和8个方向的高维特征描述向量;然后,利用LPP算法得到降维特征向量;最后,利用此降维特征向量通过反向传播(BP)神经网络进行不同工况下泡沫类别的识别,进而指导实际矿物浮选生产.实验结果表明,相对于传统的GLCM方法和Gabor小波纹理特征提取方法,该方法可有效降低泡沫纹理特征向量维数并具有更高的识别效率. 展开更多

关键词 浮选控制过程 纹理特征 GABOR小波 局部保持投影算法 反向传播神经网络识别

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数据驱动的浮选过程运行反馈解耦控制方法 被引量：9

14

作者 姜艺 范家璐 +1 位作者 贾瑶 柴天佑 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期759-770,共12页

浮选过程是利用矿物本身的亲水或疏气性质或经药剂处理得到的亲水或疏气性质进行矿物分离的物理过程.本文通过建立以矿浆液位和矿浆流量为输入,以浮选过程的精矿品位与尾矿品位为输出的多变量、强耦合、非线性、时变的运行过程模型,利... 浮选过程是利用矿物本身的亲水或疏气性质或经药剂处理得到的亲水或疏气性质进行矿物分离的物理过程.本文通过建立以矿浆液位和矿浆流量为输入,以浮选过程的精矿品位与尾矿品位为输出的多变量、强耦合、非线性、时变的运行过程模型,利用未建模动态前一拍可测的特点,提出了包括矿物品位运行过程控制器驱动模型、PID控制器、反馈解耦控制器、未建模动态补偿器的数据驱动的一步最优未建模动态补偿PID解耦控制方法,实现了消除稳态误差、静态解耦与未建模动态的补偿,通过浮选过程运行反馈控制仿真实验验证了本文所提方法的有效性. 展开更多

关键词 数据驱动 浮选过程 运行控制 解耦

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浮选过程液位检测系统的研究 被引量：8

15

作者 何胜春 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第5期538-541,共4页

通过现场试验研究 ,证明浮选机内矿浆、矿化泡沫和空气三者的电导率具有显著差异 .根据测量浮选机内不同介质的电导率的原理 ,研究新型液位检测器 .检测器由多电极传感器、传感器电路及 80 31单片机组成 .该检测器能够测量浮选机内矿浆... 通过现场试验研究 ,证明浮选机内矿浆、矿化泡沫和空气三者的电导率具有显著差异 .根据测量浮选机内不同介质的电导率的原理 ,研究新型液位检测器 .检测器由多电极传感器、传感器电路及 80 31单片机组成 .该检测器能够测量浮选机内矿浆与矿化泡沫层的分界点、矿化泡沫层的厚度 .液位检测器可用于煤泥浮选的自动控制中 . 展开更多

关键词 选煤 浮选过程控制 液位传感器 液位检测 浮选机

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基于无模型深度强化学习的煤泥浮选智能控制研究

16

作者 秦新凯 王然风 +2 位作者 付翔 窦治衡 李品钰 《工矿自动化》 北大核心 2025年第8期25-33,58,共10页

在煤泥浮选工业现场中,传统基于机理模型的控制方法因其依赖近似模型,存在控制精度受限与泛化能力不足的问题。而经典无模型深度强化学习算法如深度确定性策略梯度(DDPG),在处理高维时变状态时易受无关变量干扰,难以精准捕捉核心特征,... 在煤泥浮选工业现场中,传统基于机理模型的控制方法因其依赖近似模型,存在控制精度受限与泛化能力不足的问题。而经典无模型深度强化学习算法如深度确定性策略梯度(DDPG),在处理高维时变状态时易受无关变量干扰,难以精准捕捉核心特征,导致策略稳定性下降。针对上述问题,提出一种基于融合注意力机制(AS)的无模型深度强化学习(AS−DDPG)的煤泥浮选智能控制方法。该方法采用AS−DDPG算法构建浮选智能控制器:以尾煤灰分为控制目标,在Actor−Critic网络基础上引入AS以精准捕捉核心特征,通过在线学习优化控制策略,建立了包含矿浆浓度、灰分、流量等关键参数的多维状态空间,设计了兼顾产品质量与药剂回收率的多目标奖励函数,直接通过智能体与环境的实时交互学习控制策略,能自适应捕捉过程动态特性,在实际浮选过程中保持稳定的控制效果。采集浮选工业现场的实时数据,经预处理后进行仿真实验,结果表明:相较于DDPG算法,AS−DDPG算法的训练误差降低27%,其奖励曲线收敛更快且波动幅度更小,有效策略比例提升2倍以上,表明其对高效药剂组合的探索更具方向性。工业性试验结果表明:相较于模糊PID与DDPG算法,AS−DDPG算法控制下的灰分标准差降至0.66,有效降低了浮选产品质量波动;捕收剂与起泡剂消耗分别优化至0.56,0.25 kg/t,表明基于AS−DDPG算法的智能控制器能以更低的药剂投入达到稳定分选的效果。 展开更多

关键词 煤泥浮选过程控制 无模型深度强化学习 深度确定性策略梯度 注意力机制 Actor−Critic AS−DDPG

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基于泡沫大小动态分布的浮选生产过程加药量健康状态分析 被引量：10

17

作者 刘金平 桂卫华 +1 位作者 唐朝晖 朱建勇 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第4期492-502,共11页

针对矿物浮选过程泡沫大小分布随着药剂量的改变而动态变化的特点,提出一种基于泡沫大小动态分布特征的具有自学习功能的浮选生产过程加药量健康状态统计模式识别方法.首先,通过泡沫图像分割、气泡尺寸分布核密度估计获得浮选气泡大小... 针对矿物浮选过程泡沫大小分布随着药剂量的改变而动态变化的特点,提出一种基于泡沫大小动态分布特征的具有自学习功能的浮选生产过程加药量健康状态统计模式识别方法.首先,通过泡沫图像分割、气泡尺寸分布核密度估计获得浮选气泡大小的概率密度分布函数,采用无监督的最远邻聚类方法获得典型药剂量添加状态下的气泡尺寸统计分布特征集;然后,采用简单的贝叶斯推理方法获得测试时间段对应的药剂添加健康状态分析识别结果,并根据浮选生产工况状态的动态变化对各典型药剂状态下的气泡大小统计分布特征集进行在线学习修正.实验结果表明,所提出方法能实时获取泡沫尺寸分布的动态变化,实现浮选药剂操作健康状态的自动识别与评价,为进一步实现浮选生产过程的加药量优化控制奠定了基础. 展开更多

关键词 泡沫浮选过程 过程监控 气泡尺寸动态分布 核密度估计 最远邻聚类

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浮选生产过程综合自动化系统 被引量：5

18

作者 刘晓青 程全 +1 位作者 李晋 周小东 《控制工程》 CSCD 北大核心 2016年第11期1702-1706,共5页

针对我国浮选生产过程自动化程度普遍较低导致的资源消耗大、生产成本高、环境污染严重的问题,提出了由过程控制系统和制造执行系统两层结构构成的浮选生产过程综合自动化系统,讨论了该系统的体系结构、系统功能及控制策略。分别采用西... 针对我国浮选生产过程自动化程度普遍较低导致的资源消耗大、生产成本高、环境污染严重的问题,提出了由过程控制系统和制造执行系统两层结构构成的浮选生产过程综合自动化系统,讨论了该系统的体系结构、系统功能及控制策略。分别采用西门子Win CC和西门子STEP7对系统监控软件和控制软件进行开发,将该系统应用于某选矿厂的浮选生产过程,提高了精矿品位和产品回收率,降低了尾矿品位和人员消耗,从而降低了资源消耗和生产成本,实现了浮选生产过程的优化控制、运行和管理,取得了显著成效。 展开更多

关键词 浮选过程 综合自动化系统 智能优化控制 过程控制系统

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浮选生产过程经济技术指标的软测量建模 被引量：5

19

作者 张勇 王介生 +1 位作者 王伟 姚伟南 《控制工程》 CSCD 2005年第4期346-348,378,共4页

依据浮选过程的工艺机理和操作经验,初选了浮选过程经济技术指标神经网络软测量模型的输入变量,运用主元分析法对输入变量进行主元分解,降低输入变量维数且消除了输入变量之间的线性相关性,再通过基于最近邻聚类学习算法的径向基函数神... 依据浮选过程的工艺机理和操作经验,初选了浮选过程经济技术指标神经网络软测量模型的输入变量,运用主元分析法对输入变量进行主元分解,降低输入变量维数且消除了输入变量之间的线性相关性,再通过基于最近邻聚类学习算法的径向基函数神经网络进行建模。仿真结果表明,该模型具有较快的训练速率和较高的预测精度,可以满足浮选过程实时控制的在线软测量要求。 展开更多

关键词 浮选过程 主元分析法 径向基函数神经网络 软测量

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基于形态模式谱的浮选泡沫图像结构元素选择 被引量：4

20

作者 周开军 桂卫华 朱红求 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第7期1546-1551,共6页

针对矿物浮选过程中泡沫图像处理的结构元素选取问题,提出了基于形态模式谱的结构元素选择方法。在二值图像粒度测定理论基础上,引入形态模式谱概念,对泡沫图像高光区域进行连通滤波,对于形状滤波过程中,引入Zernike矩作为高光区域的形... 针对矿物浮选过程中泡沫图像处理的结构元素选取问题,提出了基于形态模式谱的结构元素选择方法。在二值图像粒度测定理论基础上,引入形态模式谱概念,对泡沫图像高光区域进行连通滤波,对于形状滤波过程中,引入Zernike矩作为高光区域的形状描述,联立尺寸、形状的粒度测定结果,获得高光区域的形态分布模式谱,通过求取二维模式谱矩阵的方差值,并求最小值得到泡沫图像处理所需的最优结构元素。实验结果表明,该方法能充分利用浮选泡沫图像信息,有效地为泡沫图像分割过程提供最优结构元素,提高浮选泡沫图像分割准确性。 展开更多

关键词 浮选过程 泡沫图像 结构元素 模式谱

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