基于多源数据的铝土矿浮选生产指标集成建模方法

• 作者: 曹斌芳 桂卫华 王晓丽 谢永芳 阳春华
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 泡沫特征 生产指标 集成建模 偏最小二乘 正则极限学习机
• 年，卷（期）: 2014,（9）
• 所属期刊栏目: 短文
• 页码范围: 1252-1261
• 页数: 10页
• 分类号: TP29
• 字数: 10019字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7641/CTA.2014.40010

摘要

在长流程浮选过程中,生产指标难以在线检测,造成操作不及时,影响系统的稳定运行.本文提出了一种基于多源数据的铝土矿浮选过程生产指标集成建模方法.首先结合浮选机理和现场工人经验,分析影响和反映生产指标的多源数据(生产数据和泡沫图像特征数据);然后分别建立各生产指标预测子模型和同步误差补偿子模型;最后采用信息熵和智能协调策略分别构建精矿品位和尾矿品位的集成预测模型.工业验证和工况分析表明,本文集成建模方法具有良好的预测性能和较强的泛化性,为基于生产指标的浮选过程操作参数控制和全流程优化奠定基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	阳春华	中南大学信息科学与工程学院	389	3229	27.0	37.0
2	桂卫华	中南大学信息科学与工程学院	695	7452	38.0	56.0
3	谢永芳	中南大学信息科学与工程学院	101	578	12.0	18.0
4	曹斌芳	中南大学信息科学与工程学院	47	195	7.0	11.0
6	王晓丽	中南大学信息科学与工程学院	23	125	7.0	10.0