煤泥浮選過程復(fù)雜,影響因素眾多,部分變量檢測(cè)手段落后,存在測(cè)量精度不高或時(shí)效性差等現(xiàn)象,由于缺失部分變量,過程模型輸入變量的維度低而導(dǎo)致模型精度不高。因此,本文通過過程變量采集、藥劑預(yù)測(cè)模型、控制系統(tǒng)這三方面,基于在線、離線數(shù)據(jù)對(duì)浮選過程智能控制作了研究。論文以煤泥浮選過程為研究對(duì)象,對(duì)煤泥浮選過程進(jìn)行了變量分析,并根據(jù)實(shí)際生產(chǎn)現(xiàn)狀,確定了煤泥浮選過程變量的采集方式、檢測(cè)設(shè)備與藥劑添加的執(zhí)行機(jī)構(gòu),基于變量數(shù)據(jù)的采集,建立了基于DNN算法的浮選藥劑用量預(yù)測(cè)模型,以藥劑用量預(yù)測(cè)模型為基礎(chǔ),構(gòu)建了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的浮選過程智能控制系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)浮選過程藥劑智能添加。結(jié)合浮選車間實(shí)際情況,通過硬件的選型以及幾何位置布置,建立了泡沫圖像采集系統(tǒng)。對(duì)泡沫圖像裝置的相機(jī)、鏡頭、光源等硬件及幾何位置作了分析與比較,發(fā)現(xiàn)采用幀率達(dá)到30fps、全局曝光方式的工業(yè)相機(jī)所采集的圖像清晰、質(zhì)量高。對(duì)采集到的浮選泡沫圖像作預(yù)處理,提取泡沫圖像特征并分析,并確定主要特征值。以平均梯度作為圖像清晰度評(píng)價(jià)函數(shù),挑選出質(zhì)量高的圖像,通過濾波效果比較,采用核尺寸為3的中值濾波。在泡沫圖像的預(yù)處理的基礎(chǔ)上,通過圖像的灰度化提取顏色... 

【文章來源】：中國(guó)礦業(yè)大學(xué)江蘇省211工程院校教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：110 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
abstract
變量注釋表
1 緒論
    1.1 課題背景及意義
    1.2 論文主要工作
2 文獻(xiàn)綜述
    2.1 浮選過程控制研究現(xiàn)狀
    2.2 浮選過程變量檢測(cè)現(xiàn)狀
    2.3 機(jī)器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用
    2.4 其他理論知識(shí)
3 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的浮選過程控制系統(tǒng)框架
    3.1 浮選過程概述
    3.2 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的煤泥浮選過程控制系統(tǒng)的整體框架
    3.3 過程變量檢測(cè)方法及藥劑執(zhí)行機(jī)構(gòu)
    3.4 本章小結(jié)
4 煤泥浮選泡沫圖像特征提取及主要特征的確定
    4.1 泡沫圖像采集系統(tǒng)
    4.2 泡沫圖像靜態(tài)特征提取
    4.3 泡沫圖像動(dòng)態(tài)特征提取
    4.4 泡沫圖像主要特征的確定
    4.5 本章小結(jié)
5 基于圖像特征的尾礦灰分的軟測(cè)量研究
    5.1 尾礦圖像采集
    5.2 尾礦圖像特征提取
    5.3 尾礦灰分軟測(cè)量模型
    5.4 尾礦灰分的自動(dòng)采集
    5.5 本章小結(jié)
6 基于DNN算法的浮選藥劑用量預(yù)測(cè)模型
    6.1 模型的輸入輸出數(shù)據(jù)
    6.2 基于不同算法下的預(yù)測(cè)模型對(duì)比
    6.3 預(yù)測(cè)結(jié)果比較
    6.4 藥劑用量預(yù)測(cè)模型的構(gòu)成
    6.5 本章小結(jié)
7 煤泥浮選過程智能控制系統(tǒng)的構(gòu)建
    7.1 浮選過程控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)
    7.2 控制器的設(shè)計(jì)
    7.3 軟件通訊及數(shù)據(jù)交互
    7.4 控制系統(tǒng)的具體構(gòu)建
    7.5 本章小結(jié)
8 總結(jié)與展望
    8.1 主要結(jié)論
    8.2 主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)
    8.3 展望
參考文獻(xiàn)
附錄
作者簡(jiǎn)歷
學(xué)位論文數(shù)據(jù)集


【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：3631009