基于人工智能神经网络的浮选回收率软测量模型研究

邢亚英; 付丽琴; 段晓亮; 侯佳丽; 闫硕

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基于人工智能神经网络的浮选回收率软测量模型研究

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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2-3 h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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来源
《有色金属工程》 |2021年第9期|95-99|共5页
作者
邢亚英; 付丽琴; 段晓亮; 侯佳丽; 闫硕;
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作者单位

北京经济管理职业学院;

北京100102;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类浮游选矿;
关键词
人工智能; 软测量; 浮选回收率;

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