一种联合优化算法在选矿生产中的应用研究

发布时间：2019-11-12 12:19

【摘要】：选矿生产中的磨矿分级通常是多个过程变量相互作用的过程,为了更好地对选矿过程进行控制,提出了一种联合优化算法:改进的布谷鸟算法(CSA)和支持向量机联合寻优。将一种交叉算子引入传统布谷鸟算法中进行修正,对新生种群进行更新并加速计算收敛,然后将其应用于支持向量机(SVM)建立的预测控制模型中进行参数寻优,利用优化得到的SVM模型进行磨矿分级的预测控制。将该优化算法应用于选矿的磨矿分级过程控制,得到不同控制量的动态特性,并将结果与传统布谷鸟优化算法结果进行了对比,结果表明本文提出的联合优化算法可以较好地跟踪设定值的变化,控制变化平稳、误差小,搜索效率较高;同时可以大幅度降低控制量的控制变化率,对控制变量的约束能力更强,在选矿生产中具有良好的应用前景。

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本文编号：2559769