【摘 要】
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在浮选流程中,回收率是一项重要的工艺指标,目前主要通过离线人工化验的方式获取,少量的企业通过在线仪表测量。人工化验具有2～3h的时间延迟,而在线测量仪表价格高昂,导致工人不能及时有效地得到回收率实时数据,从而对工艺做出相应的调整。人工智能神经网络具有容错能力强、鲁棒性好等优点,在分析浮选工艺中多个影响因素的基础上,提出了基于人工智能神经网络浮选回收率的软测量模型。该模型可以有效克服浮选过程变量耦合
【基金项目】
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北京经济管理职业学院校级重点课题(19ZHD02)。
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在浮选流程中,回收率是一项重要的工艺指标,目前主要通过离线人工化验的方式获取,少量的企业通过在线仪表测量。人工化验具有2～3h的时间延迟,而在线测量仪表价格高昂,导致工人不能及时有效地得到回收率实时数据,从而对工艺做出相应的调整。人工智能神经网络具有容错能力强、鲁棒性好等优点,在分析浮选工艺中多个影响因素的基础上,提出了基于人工智能神经网络浮选回收率的软测量模型。该模型可以有效克服浮选过程变量耦合性强、工艺复杂等因素。通过仿真验证,该模型的输出与实际样本数据误差很小,可有效对浮选回收率进行软测量。
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