基于预测模型的浮选过程pH值控制

• 作者: 刘金平 唐朝晖 杜金芳 桂卫华 陈青
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 学科: 工学
• 关键词: pH控制 浮选过程 预测模型
• 年，卷（期）: 2013,（7）
• 所属期刊栏目: 短文
• 页码范围: 885-890
• 页数: 6页
• 分类号: TP273
• 字数: 5355字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7641/CTA.2013.12042

摘要

矿浆pH值是泡沫浮选过程中的一个非常重要的被控量.目前,多数选厂的矿浆pH值控制基本是依靠现场工人定期对矿浆样本进行pH值测量,凭主观经验对pH调整剂进行调整.由于操作工人的主观性和随意性的影响以及矿浆样本pH值测量与药剂调整间存在的较长的时间滞后,矿浆pH值波动频繁,很难使矿物浮选保持在一个稳定最优生产状态下运行.为了使矿浆pH值保持在一个期望的生产状态,基于浮选泡沫表面视觉信息提出了一种新的矿浆pH值控制方法,分别采用基于泡沫视觉信息的自适应遗传混合神经网络AG-HNN和自适应遗传PID(AG-PID)控制方法建立了矿浆pH值预测模型和pH值控制模型,基于所建立预测和控制模型对浮选药剂用量进行调整,解决了浮选矿浆pH值波动问题.工业浮选现场的实验结果表明该方法可以使矿浆pH值保持在一个期望的范围内,有效提高浮选性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	桂卫华	中南大学信息科学与工程学院	695	7452	38.0	56.0
2	唐朝晖	中南大学信息科学与工程学院	89	1053	17.0	29.0
3	陈青	中南大学信息科学与工程学院	12	120	6.0	10.0
7	刘金平	中南大学信息科学与工程学院	15	236	9.0	15.0
8	杜金芳	中南大学信息科学与工程学院	2	16	2.0	2.0