基于协同计算的矿浆密度自适应智能检测方法

本文针对磨矿分级中传统密度检测方法精度不高且耗时耗力的问题,提出一种矿浆密度智能检测方法。通过对矿浆流体进行机理分析,得到线性已知项和非线性未知项,结合高斯过程回归与正则化随机配置(RSC)算法对矿浆密度进行整体辨识。此外将机理模型估计的方差作为数据驱动模型的训练目标,提高了模型对数据信息的获取程度。同时采用协同计算的方式将自适应智能检测方法应用到工业中,确保矿浆密度检测的实时性和检测模型自适应性。基于工业数据实验分析,本文方法估计密度的平均绝对误差为7.13、均方根误差为9.31、决定系数为99.51%、检测结果相对误差δ<1.0%的样本数量占比83.58%,均优于其他对比算法,极大提高了矿浆密度检测模型的有效性。     

重介质旋流器悬浮液自动控制系统的设计探讨

通过分析重介质选煤工艺参数,分别设计了重介质悬浮液密度、分流箱开度、合格介质桶液位、旋流器入口压力等参数的控制方案,可有效提高重介质选煤参数测控的及时性、准确性及重介质选煤效益。     

基于CNN-BP的浮选尾煤灰分智能检测方法

尾煤灰分是浮选系统的重要生产指标,不仅可以反映当前浮选系统运行工况和精煤采出率,对浮选智能化控制也有重要意义。针对现有基于图像的浮选尾煤灰分检测方法特征提取不全面、模型精度不足的问题,提出了一种基于卷积神经网络（CNN）-反向传播（BP）的浮选尾煤灰分智能检测方法。构建了CNN初步预测与BP神经网络补偿预测相结合的浮选尾煤灰分智能检测模型。通过CNN提取矿浆图像特征数据,初步预测尾煤灰分,然后将图像灰度特征数据和彩色特征数据作为BP补偿模型的输入,以初步预测值与真实值的差值为输出,最终将初步预测值与补偿预测值相加,得到浮选尾煤灰分。实验结果表明：磁力搅拌器的转子为小转子、转速为500 r/min、光照强度为12 750 Lux条件下矿浆搅拌充分,图像质量最好;与CNN模型及极限学习机（ELM）模型相比,CNN-BP模型预测精度最高,误差波动范围最小,预测误差范围为-2%～+2%;CNN-BP模型的均方根误差（RMSE）为0.770 5,决定系数为0.997 4,平均绝对误差（MAE）为0.557 2%,表明其精度高、效果好、泛化性强,可以满足现场生产检测要求。     

DPMP-02型密度检测系统在哈拉沟选煤厂的应用

结合重介选煤厂密度计的应用现状,对DPMP-02型密度计的结构、工作原理、安装方式及人工标定过程进行了详细叙述,并对其在哈拉沟选煤厂的应用效果作了分析比较,指出其为选煤厂密度控制系统提供了准确的密度参数。     

基于PLC的流化床粗煤泥分选机自动控制系统

针对目前国内流化床粗煤泥分选机排料堵塞及自动化控制水平低等问题,依据流化床粗煤泥分选过程中的流态化特性,应用S7-200系列PLC设计了流化床粗煤泥分选机的自动控制系统,实现了分选机性能及状态的在线实时监测、远程控制。实践结果表明：流化床层中形成了高度为200mm的矸石层、1800mm的过渡层和100mm的精煤层,系统运行稳定可靠,为粗煤泥高效分选创造了条件,该控制系统达到了预期效果。     

再磨过程的泵池液位和给矿压力双速率区间控制

赤铁矿再磨过程是以矿浆泵频率为输入、以给矿压力为内环输出、以泵池液位为外环输出的强非线性串级工业过程.当赤铁矿粒度分布大范围变化,导致一段磨矿与磁选矿浆流量和再磨排矿流量频繁波动,使泵池液位频繁波动,造成内外环频繁波动.本文将上述动态特性变化用未建模动态来描述,通过设计消除前一时刻未建模动态补偿信号叠加于基于线性模型设计的反馈控制器,采用一步最优前馈控制律和提升技术,提出了泵池液位和给矿压力双速率区间控制算法.给出了所提控制算法的稳定性和收敛性分析,通过半实物仿真实验表明所提出的控制算法可以将处于频繁随机波动的泵池液位和给矿压力变化率控制在目标值范围内.