【摘 要】
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用支持向量机回归(SVMR)算法,建立了基于SVMR的浮选过程药剂添加量的预测模型,仿真结果表明,该药剂添加模型有较高的预测精度。针对工业浮选系统的复杂性,提出了优化的模糊自
【机 构】
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河南神火煤业集团有限公司薛湖选煤厂,中国矿业大学化工学院,
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用支持向量机回归(SVMR)算法,建立了基于SVMR的浮选过程药剂添加量的预测模型,仿真结果表明,该药剂添加模型有较高的预测精度。针对工业浮选系统的复杂性,提出了优化的模糊自适应控制策略,保证了浮选过程控制系统运行的稳定性。建立了浮选过程智能控制系统的软件和硬件平台,在生产工况频繁变化的情况下,实现了浮选过程的自动控制。
The support vector machine regression (SVMR) algorithm was used to establish the predictive model of SVMR-based flotation reagent dosage. The simulation results show that the model has a high prediction accuracy. In view of the complexity of industrial flotation system, an optimal fuzzy adaptive control strategy is proposed to ensure the stability of the flotation process control system. The software and hardware platform of the flotation process intelligent control system are established, and the automatic control of the flotation process is realized under the condition of frequent production changes.
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