基于改进混沌自适应粒子群神经网络的磨矿粒度软测量

发布时间：2017-08-08 08:06

  本文关键词：基于改进混沌自适应粒子群神经网络的磨矿粒度软测量

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【摘要】：针对磨矿粒度难以实现直接在线测量且化验过程滞后的难题,结合一段磨矿回路的特性,提出基于改进的混沌自适应粒子群优化算法和BP神经网络结合的磨矿粒度软测量模型,本算法利用混沌理论的遍历性和粒子群较强的全局最优搜索能力的优点,自适应的调整BP网络的权值,避免网络陷入局部最优。通过MATLAB仿真表明,改进的混沌自适应PSO-BP神经网络与PSO-BP神经网络和CPSO-BP神经网络相比较,其测量精度明显提高,且网络具有较强的收敛性能和优化能力,结果表明所提出方法的有效性。
【作者单位】： 河北工业大学控制科学与工程学院;河北省控制工程技术研究中心;
【关键词】： 混沌 粒子群优化 神经网络 磨矿粒度 软测量
【基金】：河北省高等学校科学技术研究项目(ZD2016071) 河北省青年自然科学基金(F2014202166)
【分类号】：TD921.4;TP18
【正文快照】： 引言磨矿过程作为选矿厂整个生产流程中的一个重要环节,承担着为选别作业准备好粒度大小适中、解离充分的矿料的任务,磨矿粒度(Grindingparticle size,GPS)是该过程的重要工艺指标,直接制约着选矿产品质量和金属回收率,影响着选矿厂的经济技术指标[1],因此保证粒度在工艺要求

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