矿浆粒度在线检测技术

在线粒度分析仪是矿物加工过程中关键参数检测的自动化装置。本文介绍了PSM400（200）、PSI-200和PSI-500等型号的粒度分析仪的检测原理、仪器组成、主要性能指标及其特点。     

基于组态软件的矿粉料位监控系统上位机监控软件设计

利用MCGS设计了一套监控系统人机界面。系统以上位机作为监控和管理平台,实现了料位检测、卸料控制、除尘风机运行的自动化,改善了现场环境、节省了劳动力资源、提高了生产和管理的自动化水平。     

基于多传感器信息融合的球磨机负荷检测系统

在磨矿过程自动控制中,影响磨矿过程作业指标的因素很多：（1）属于物料性质方面的有：矿石可磨度、给料粒度、产品细度等;（2）属于磨机结构方面的有：磨机规格、型式、衬板形状等;（3）属于操作方面的有：介质形状、尺寸配比及材质、介质充填率、磨机转速率、加球制度、料球比和磨矿浓度等。而这些因素本身又相互影响。在上述因素中,第一类和第二类因素被确定以后通常就不再改变;如果设备维修以及添加钢球的材质都正常,则其可改变的条件只是磨机转速率、介质充填率、料球比和磨矿浓度,而一旦磨机转速率固定,则仅仅其余三个因素是可变的。所以,介质充填率、料球比和磨矿浓度占矿浆总重量是球磨机负荷检测和控制中研究的三个主要参数。这三个参数间接地反映了球磨机的负荷（包括球负荷、物料负荷以及水量的各自数值）,能否准确地检测出球磨机的负荷是整个球磨机优化控制成败的关键。     

失重秤配料控制系统在工业上的应用

配料系统广泛应用于冶金、建材、化工等行业，本文介绍了基于工控机、工业控制板卡、智能仪表、传感器等硬件及Visual Basic6．0、Access等设计软件研制的失重秤配料自动控制系统。     

基于PLC的料位自动监控系统设计

简要介绍了料位监控系统的生产工艺,并设计了基于PLC的料位自动监控系统,实现了料位的自动检测和卸料的自动控制,给出了监控系统的硬件设计和软件设计。值得大型厂矿生产企业借鉴。     

矿山CAN总线数据采集系统的设计

本文介绍了一个CAN总线数据采集系统的设计。在说明了CAN总线特点的同时，阐述了CAN通信节点的组成和通信原理。该系统在工业现场收到了预期的效果。     

基于LMS-PNN算法在心音识别与预测中的应用

传统的概率神经网络（Probability neural network, PNN）具有很强的容错性、学习过程简单、训练速度快等特点。为提高传统PNN在心音分类方面的性能,利用最小均方(Least mean square, LMS)方法对其进行优化,进而提高心音分类与预测的准确性。LMS-PNN算法对心音的信号运用窗函数进行分帧,利用双门限法确定数据的值,运用LMS方法对相应的参数进行调试,并将去噪后的数据以mat格式保存,提取出各个心音的短时自相关系数以及短时功率谱密度,并运用PNN,抽取40 000个样本数据进行训练,并对各心音进行等级划分与预测。从PNN的模式层输入训练数据后,由实验数据验证可知,LMS-PNN算法的预测准确率可达96%以上。     

基于LMS-PNN神经网络算法在心音识别与预测中的应用

传统的PNN神经网络具有很强的容错性、学习过程简单、训练速度快等特点,本文在传统PNN神经网络的基础上,利用LMS对其在心音分类方面进行优化,进而提高心音分类与预测的准确性。LMS-PNN神经网络算法对心音的信号运用窗函数进行分帧,利用双门限法确定数据的值,运用LMS算法对相应的参数进行调试,并将去噪后的数据以mat格式保存,提取出各个心音的短时自相关系数以及短时功率谱密度,并运用PNN神经网络,抽取40000个样本数据进行训练,并将各个心音进行等级划分与预测。 从PNN神经网络的模式层输入训练数据后,通过仿真测试可得,LMS—PNN神经网络预测准确率可达可达96%以上。     

多通道超声波测距在工业回转窑变形检测中的应用

结合工业回转窑窑体变形误差检测系统的研制,介绍了超声波测距技术的原理和一种8通道超声波测距的电路实现,并描述了该装置在回转窑窑体变形误差检测中的应用.该装置实现了对运转中的窑体变形量的非接触测量,测量精度比较高,能达到工业应用中的要求.     

含氰废水处理微机控制系统

在含氰废水处理过程中，采用微机控制加入漂白液，确保排放水中氰根的浓度达标，符合环保要求。介绍了废水处理微机控制系统的硬件组成和软件设计方法。