基于多源数据的铝土矿浮选生产指标集成建模方法

摘要：

在长流程浮选过程中,生产指标难以在线检测,造成操作不及时,影响系统的稳定运行.本文提出了一种基于多源数据的铝土矿浮选过程生产指标集成建模方法.首先结合浮选机理和现场工人经验,分析影响和反映生产指标的多源数据(生产数据和泡沫图像特征数据);然后分别建立各生产指标预测子模型和同步误差补偿子模型;最后采用信息熵和智能协调策略分别构建精矿品位和尾矿品位的集成预测模型.工业验证和工况分析表明,本文集成建模方法具有良好的预测性能和较强的泛化性,为基于生产指标的浮选过程操作参数控制和全流程优化奠定基础.

关键词：泡沫特征、生产指标、集成建模、偏最小二乘、正则极限学习机

所属期刊栏目：31

分类号：TP29(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金重点资助项目61134006;国家创新研究群体科学基金资助项目61321003;国家自然科学基金资助项目61473318,61304126;高等学校博士学科点专项基金博导类资助课题20120162110076;湖南省研究生科研创新项目CX2014B077

在线出版日期：2014-11-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1252-1261