基于PSO-LSSVM的煤泥浮选药剂自动添加系统研究

• 作者: 付翔 樊民强 王然风 董志勇
• 来源期刊: 煤炭工程
• 学科: 工学
• 关键词: 煤泥浮选 自动加药 最小二乘支持向量机 粒子群优化算法
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 研究探讨
• 页码范围: 117-120
• 页数: 4页
• 分类号: TD94
• 字数: 3452字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11799/ce201702036

摘要

针对煤泥浮选过程手动加药存在加药方式粗放、 随意性较强、 药剂消耗大、 工人劳动强度高等问题,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的浮选药剂量预测及自动添加方法.选择煤泥浮选过程主要过程变量作为模型输入变量,药剂添加量作为输出变量,建立了一个基于LSSVM的多输入多输出模型,同时利用粒子群算法(PSO)对模型内部参数进行优化选择,并进行了仿真验证.应用效果表明:在保证产品质量情况下,系统能够有效地降低药剂消耗,其中捕收剂消耗量降低了13.73%,起泡剂消耗量降低了12.67%,应用效果良好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	樊民强	太原理工大学矿业工程学院	111	668	15.0	21.0
2	王然风	太原理工大学矿业工程学院	75	239	8.0	11.0
3	付翔	太原理工大学矿业工程学院	24	71	4.0	7.0
4	董志勇	太原理工大学矿业工程学院	10	47	4.0	6.0