【摘要】：針對(duì)煤泥浮選過程手動(dòng)加藥存在加藥方式粗放、隨意性較強(qiáng)、藥劑消耗大、工人勞動(dòng)強(qiáng)度高等問題,提出了一種基于最小二乘支持向量機(jī)(LS-SVM)的浮選藥劑量預(yù)測(cè)及自動(dòng)添加方法。選擇煤泥浮選過程主要過程變量作為模型輸入變量,藥劑添加量作為輸出變量,建立了一個(gè)基于LSSVM的多輸入多輸出模型,同時(shí)利用粒子群算法(PSO)對(duì)模型內(nèi)部參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化選擇,并進(jìn)行了仿真驗(yàn)證。應(yīng)用效果表明:在保證產(chǎn)品質(zhì)量情況下,系統(tǒng)能夠有效地降低藥劑消耗,其中捕收劑消耗量降低了13.73%,起泡劑消耗量降低了12.67%,應(yīng)用效果良好。
[Abstract]:Aiming at the problems of extensive dosing, strong randomness, large consumption of reagents and high labor intensity of workers in the process of coal slime flotation, a method based on least square support vector machine (LS-SVM) is proposed to predict the amount of flotation reagents and add them automatically. A multi-input multi-output model based on LSSVM was established by selecting the main process variables of coal slime flotation process as model input variables and reagent addition as output variables. At the same time, the particle swarm optimization algorithm (PSO) was used to optimize the internal parameters of the model. The simulation is also carried out. The application results show that the system can effectively reduce the consumption of fungicides under the condition of ensuring the quality of the products, in which the consumption of collector and foaming agent are reduced 13.73 and 12.67 respectively, and the application effect is good.
【作者單位】： 太原理工大學(xué)礦業(yè)工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(50974094)
【分類號(hào)】：TD94;TD923

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