基于深度学习的浮选加药控制系统

• 作者: 吴刚 李红强 郑杰
• 来源期刊: 山东煤炭科技
• 学科: 工学
• 关键词: 浮选 深度学习 泡沫分类 自动加药
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 企业管理与科学发展
• 页码范围: 196-198
• 页数: 3页
• 分类号: TD94
• 字数: 1242字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-2801.2020.05.073

摘要

赵楼煤矿选煤中心根据浮选泡沫的特点将深度学习技术融入到浮选加药系统的研发之中,设计了基于卷积神经网络的识别与分类网络,提高了系统的泡沫识别准确率及抗干扰能力.通过将西门子PLC、WinCC、高清摄像机与智能算法的深度接合,使浮选加药控制系统实现了“人工智能”.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴刚		2	2	1.0	1.0
2	李红强		2	2	1.0	1.0
3	郑杰		2	2	1.0	1.0