【摘 要】
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选矿企业作为典型的连续流程型企业,其最关键生产指标通常指精矿品位及作业回收率,对于浮选过程而言,精矿品位的稳定与否更是对企业的经济效益起着决定性的作用。传统的选矿
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选矿企业作为典型的连续流程型企业,其最关键生产指标通常指精矿品位及作业回收率,对于浮选过程而言,精矿品位的稳定与否更是对企业的经济效益起着决定性的作用。传统的选矿厂通常参考要达到的经济目标根据选矿流程机理和工厂生产积累的经验把要达到的生产指标分解为对应的工艺指标,例如给矿粒度、矿浆浓度和浮选剂添加量等,车间工作人员的工作则是将这些工艺指标控制在在规定的范围内,而生产管理人员则按照工艺指标是否在规定范围内来判断生产操作的好坏。本文的所研究的主要是通过对浮选生产过程关键工艺指标进行优化从而实现对浮选生产过程中浮选经济指标最优控制的目的。本文以某选矿厂采集的浮选经济指标数据为基础,选取给矿品位、给矿粒度、给矿浓度、给矿流量四种数据作为RBF神经系统的输入量,精矿品位以及作业回收率两种指标作为神经网络的输出量,利用MATLAB软件中的simulink工具箱进行编译程序、模拟仿真。对比实际曲线与期望曲线之间的误差,观察实际曲线是否平滑,调节神经网络与混沌时间序列结合后的系统精度,考察调整参数后系统的拟合程度是否已达到要求值。实验结果分析表明:利用RBF神经网络可对混沌系统进行预测分析,算法简便,响应速度快,省去许多繁琐的步骤,提高运算效率。同时通过对Mackey-Glass和Lorenz混沌系统的模拟仿真也直接表明了利用神经网络对混沌系统的建模及分析可以有效提高系统的的精度。同时,对于浮选过程的建模及仿真也充分说明了RBF神经网络可对混沌时间序列进行有效预测,也是可以应用与生产实践的有效方法,也为未来的研究打好了基础。
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