【摘 要】
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煤泥浮选作为选煤厂的重要工艺环节,浮选系统智能化建设对选煤厂整体智能化建设有着重大意义。目前煤泥浮选生产中由于没有精确的生产指标测量手段,生产状况只能通过现场操作人员的工作经验进行判断,药剂添加量通常也是基于现场操作经验主观判断进行人为设定。这种操作方式就使得现场工作人员的劳动强度偏高,而且现场操作人员往往还因为主观因素判断失误,使得药剂添加量过高或过低,导致精煤品位和尾煤品位不稳定或者药剂过度损
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煤泥浮选作为选煤厂的重要工艺环节,浮选系统智能化建设对选煤厂整体智能化建设有着重大意义。目前煤泥浮选生产中由于没有精确的生产指标测量手段,生产状况只能通过现场操作人员的工作经验进行判断,药剂添加量通常也是基于现场操作经验主观判断进行人为设定。这种操作方式就使得现场工作人员的劳动强度偏高,而且现场操作人员往往还因为主观因素判断失误,使得药剂添加量过高或过低,导致精煤品位和尾煤品位不稳定或者药剂过度损耗,从而影响生产效益,也严重阻碍了选煤厂智能化建设。鉴于这种问题,本文提出了一种基于机器学习的灰分软测量技术,可以对精煤灰分、尾矿灰分实现在线快速高精度检测,并在此基础上,提出了结合专家系统与贝叶斯网络的浮选加药系统智能控制方法,实现浮选药剂智能添加。本文首先针对目前煤泥浮选生产中由于缺少高精度的生产指标检测手段的难题,提出了一种基于机器学习的灰分软测量技术。鉴于目前通过浮选泡沫图像来实现精煤灰分测量的技术在工业现场应用困难且易受环境影响的问题,搭建了更稳定的浮选尾矿图像采集装置。通过该装置可获取稳定、高质量的尾矿图像画面,通过提取其中的灰度特征与颜色特征,再与浮选过程变量相结合,进行了基于机器学习的煤泥浮选精煤灰分软测量技术研究与应用,使用随机森林RF、支持向量机SVM、高斯过程回归GPR和长短时记忆网络LSTM这4种不同的机器学习方法,通过现场数据进行模型训练和比较,结果表明4种机器学习方法中,LSTM模型预测效果最好,预测结果均方根误差RMSE为0.2231,拟合优度R~2为0.963,并基于该算法建立了精煤灰分软测量模型。通过该软测量模型,可以对煤泥浮选精煤灰分进行在线检测,检测结果均方根误差RMSE为0.4783,平均百分比误差MAPE为3.9345%。并使用该模型,通过加入浮选过程变量,对传统的仅依靠尾矿图像进行尾矿灰分预测技术进行了优化,结果表明,引入浮选过程变量后的尾矿灰分预测结果明显优于传统仅依靠尾矿图像特征的尾矿灰分预测结果,RMSE从5.1114降低至3.898,平均百分比误差也从4.1942降低至3.1058。又提出基于专家系统与贝叶斯网络的浮选加药过程稳定控制方法。该方法首先根据浮选入料情况使用专家系统进行了药剂前馈添加。又通过将在线检测灰分值与浮选工况相结合,使用贝叶斯网络进行了药剂添加量补偿模型的设计,对前馈加药量进行了在线修正。而后进行了浮选加药系统智能控制仿真研究。设计了基于BP神经网络的PID控制器,并针对浮选加药过程使用系统辨识工具箱对该过程进行了系统辨识。在Simulink中进行仿真研究,结果证明了基于BP神经网络的PID控制器更适用于浮选工艺这种复杂非线性的工艺体系的过程控制。最后,在以上研究的基础上,针对柳湾选煤厂搭建了系统的软硬件架构,并在该工业现场进行了工业性试验。结果验证了该研究的可行性,降低了现场操作人员的劳动强度,提高了选煤厂经济效益和智能化水平。
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