基于PSO-LSSVM的煤泥浮选药剂自动添加系统研究

发布时间：2018-08-15 19:24

【摘要】：针对煤泥浮选过程手动加药存在加药方式粗放、随意性较强、药剂消耗大、工人劳动强度高等问题,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的浮选药剂量预测及自动添加方法。选择煤泥浮选过程主要过程变量作为模型输入变量,药剂添加量作为输出变量,建立了一个基于LSSVM的多输入多输出模型,同时利用粒子群算法(PSO)对模型内部参数进行优化选择,并进行了仿真验证。应用效果表明:在保证产品质量情况下,系统能够有效地降低药剂消耗,其中捕收剂消耗量降低了13.73%,起泡剂消耗量降低了12.67%,应用效果良好。
[Abstract]:Aiming at the problems of extensive dosing, strong randomness, large consumption of reagents and high labor intensity of workers in the process of coal slime flotation, a method based on least square support vector machine (LS-SVM) is proposed to predict the amount of flotation reagents and add them automatically. A multi-input multi-output model based on LSSVM was established by selecting the main process variables of coal slime flotation process as model input variables and reagent addition as output variables. At the same time, the particle swarm optimization algorithm (PSO) was used to optimize the internal parameters of the model. The simulation is also carried out. The application results show that the system can effectively reduce the consumption of fungicides under the condition of ensuring the quality of the products, in which the consumption of collector and foaming agent are reduced 13.73 and 12.67 respectively, and the application effect is good.
【作者单位】： 太原理工大学矿业工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(50974094)
【分类号】：TD94;TD923

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本文编号：2185176