Research on data driven modeling method of grinding process based on RBF neural network

机译：基于RBF神经网络的磨削数据驱动建模方法研究

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Beneficiation is a complex industrial process, current beneficiation methods are carried out by the difference in the nature of the minerals and gangues inside the ore, which needs the separation of gangue and minerals by grinding process. The production and investment consumption of grinding accounts for a large proportion of the total consumption of the dressing plant, and the grinding process is a key process for providing raw materials for mineral sorting. Therefore, the design and operation of the grinding process directly affects the economic indicators of the dressing plant. In this paper, the research is conducted on the background of a certain dressing plant, and the mechanism of the grinding process is analyzed in order to analyze the state of the grinding process and the parameter variables. Aiming at the situation that the ore is a mixed ore of various ores, the influence of different mineral contents on the results is fully considered. The mathematical model of the grinding process yield and the particle size distribution characteristics of the grinding products is established by RBF neural network. Simulation results demonstrate the effectiveness of the model.

机译：选矿是一个复杂的工业过程，目前的选矿方法是通过矿石内部矿物和脉石的性质的差异来进行的，这需要通过磨碎工艺将脉石和矿物分离。研磨的生产和投资消耗占选矿厂总消耗的很大一部分，而研磨过程是为矿物分选提供原材料的关键过程。因此，研磨工艺的设计和操作直接影响着选矿厂的经济指标。本文在某选矿厂的背景下进行了研究，分析了磨削过程的机理，以分析磨削过程的状态和参数变量。针对矿石是各种矿石的混合矿石的情况，充分考虑了不同矿物含量对结果的影响。利用RBF神经网络建立了磨削成品率和磨料粒度分布特征的数学模型。仿真结果证明了该模型的有效性。

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来源
《Chinese Control and Decision Conference》|2019年|5205-5209|共5页
会议地点
作者
Bingyu LIU; Bojian LIU; Dezhi HAO; Xianwen GAO;
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中图分类
关键词
Ores; Mathematical model; Neural networks; Indexes; Sorting; Slurries;

机译：矿石;数学模型;神经网络;指标;排序;浆液;

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