仪器仪表学报
儀器儀錶學報
의기의표학보
CHINESE JOURNAL OF SCIENTIFIC INSTRUMENT
2006年
9期
981-984
,共4页
丁进良%岳恒%齐玉涛%柴天佑%郑秀萍
丁進良%嶽恆%齊玉濤%柴天祐%鄭秀萍
정진량%악항%제옥도%시천우%정수평
磨矿过程%磨矿粒度%软测量%遗传算法
磨礦過程%磨礦粒度%軟測量%遺傳算法
마광과정%마광립도%연측량%유전산법
磨矿过程的粒度是直接关系到选矿生产精矿品位和金属回收率的重要指标,粒度的在线检测对磨矿过程的优化控制、提高精矿品位和金属回收率具有重要意义.但是,现有的粒度测量仪表检测周期长、价格昂贵、维护困难,难以实现在线测量.本文结合典型两段磨矿回路的特点,采用多输入层神经网络和遗传算法相结合的方法,提出了采用实数编码遗传算法训练多输入层神经网络的混合算法,建立了磨矿粒度的神经网络软测量模型,并通过现场数据验证和实际应用验证了本文方法的有效性.
磨礦過程的粒度是直接關繫到選礦生產精礦品位和金屬迴收率的重要指標,粒度的在線檢測對磨礦過程的優化控製、提高精礦品位和金屬迴收率具有重要意義.但是,現有的粒度測量儀錶檢測週期長、價格昂貴、維護睏難,難以實現在線測量.本文結閤典型兩段磨礦迴路的特點,採用多輸入層神經網絡和遺傳算法相結閤的方法,提齣瞭採用實數編碼遺傳算法訓練多輸入層神經網絡的混閤算法,建立瞭磨礦粒度的神經網絡軟測量模型,併通過現場數據驗證和實際應用驗證瞭本文方法的有效性.
마광과정적립도시직접관계도선광생산정광품위화금속회수솔적중요지표,립도적재선검측대마광과정적우화공제、제고정광품위화금속회수솔구유중요의의.단시,현유적립도측량의표검측주기장、개격앙귀、유호곤난,난이실현재선측량.본문결합전형량단마광회로적특점,채용다수입층신경망락화유전산법상결합적방법,제출료채용실수편마유전산법훈련다수입층신경망락적혼합산법,건립료마광립도적신경망락연측량모형,병통과현장수거험증화실제응용험증료본문방법적유효성.
