本文關鍵詞：動態(tài)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡在浮選過程模型失配中的應用

  更多相關文章： 泡沫浮選過程 動態(tài)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡 模型失配 工況遷移

【摘要】：鋁土礦泡沫浮選過程中,因礦漿的快速沉淀等原因工藝參數(shù)在線檢測困難,且入礦性質(zhì)變化頻繁,造成浮選過程參數(shù)隨入礦的變化而不斷改變。而通常建立的靜態(tài)軟測量模型利用固定樣本集訓練得到,當?shù)V源變化時容易發(fā)生模型失配現(xiàn)象,使模型不能跟蹤當前對象。針對變礦源下的模型失配問題,本文提出基于隱層節(jié)點動態(tài)分配和模型參數(shù)動態(tài)修正策略的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡建模方法,用于鋁土礦浮選過程酸堿度的在線檢測建模。實際生產(chǎn)數(shù)據(jù)仿真結(jié)果表明該方法能夠有效解決模型失配的問題。
【作者單位】： 中南大學信息科學與工程學院;
【關鍵詞】： 泡沫浮選過程 動態(tài)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡 模型失配 工況遷移
【基金】：國家自然科學基金項目(61304126,61473318,61134006,61304019)~~
【分類號】：TP18;TD923.7
【正文快照】： 引言鋁土礦泡沫浮選過程中,因礦漿具有快速沉淀特性,礦漿濃度、粒度和p H等過程參數(shù)無法在線檢測,使得軟測量技術對浮選過程具有重要作用。由于鋁土礦浮選過程礦石來源復雜,造成礦石性質(zhì)多變,對浮選過程工藝參數(shù)產(chǎn)生重要影響。為保持生產(chǎn)的穩(wěn)定性,實際生產(chǎn)采用配礦的方式,盡量

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本文編號：608337