基于一致聚类的铜浮选过程工况分类与识别

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1、万方数据中图分类号UDCTP274．3621．3硕士学位论文学校代码!Q§33密级公珏基于一致聚类的铜浮选过程工况分类与识别PerformanceClassificationandRecognitionofCopperFlotationProcessBasedonConsensusClustering作者姓名：学科专业：研究方向：学院(系、所)：指导教师：赵盼磊控制科学与工程复杂系统建模与工况识别信息科学与工程学院徐德刚副教授论文答辩日期三!堂!皇!!!答辩委员会主席中南大学二零一四年五月万方数据学位论文原创性声明

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4、flllllJlllllllllllllJllllIIIIIlllllliirlllY2687273本人郑重声明，所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了论文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得中南大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我共同工作的同志对本研究所作的贡献均己在论文中作了明确的说明。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。作者签名：蕉险盘日期：二鲨生年三月旦日学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指

5、导教师完全了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定：即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版；本人允许本学位论文被查阅和借阅；学校可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用复印、缩印或其它手段保存和汇编本学位论文。保密论文待解密后适应本声明。作者签名：想盼磊日期：苎年三月旦日导师签名签丝壁1日期：坐年三月旦日万方数据基于一致聚类的铜浮选过程工况分类与识别摘要：随着图像处理技术在铜浮选领域的广泛应用，生产现场能够获取浮选泡沫图像视觉特征，通过结合浮选工艺生产操作，可以实现浮选生产状态在

6、线监测与鉴别，为浮选过程优化控制提供依据。但是当前浮选状态监测多受人为因素影响，导致在线监测信息的不准确性及滞后，严重影响浮选生产工况及时调整，造成资源和能源浪费。浮选生产过程多种传感器积累了大量数据，特别是机器视觉技术的应用，获取了实时泡沫图像特征数据。聚类方法是当前对数据进行分类的有效方法，通过分析分类后的泡沫视觉特征数据与浮选生产指标之间的相关性，建立浮选工况分类与识别模型，能够及时准确发现工况状态并指导生产操作。论文主要研究内容和创新点如下：(1)一致聚类改进算法研究。针对一致聚类相似度矩阵的构建问题，主要分析高斯公式、

7、Minkowski距离、最近相关性方法(nearest．correlation)和局部标度方法(10calscale)对聚类结果的影响。为了解决聚类数目的确定问题，提出一种基于Minkowski距离的一致聚类改进算法。该算法利用Minkowski距离刻画样本之间的相似度信息，通过调整其参数，在不同度量下获得不同的聚类结果，最终通过不同结果的对比获得原数据准确的聚类数目信息。(2)一致聚类算法在浮选工况分类中的应用。针对铜浮选离线数据特点，利用一致聚类方法进行分类，根据聚类数据和工艺指标之间的对应关系，采用最小二乘支持向量机建立各

8、类工况模型。(3)一致聚类算法在浮选工况识别中的应用。针对铜浮选时序数据进行基于滑动窗口的一致聚类方法研究，获得在线数据准确分类，并通过各类工况模型预测，完成相应工况识别。关键词：铜浮选；相似度度量；一致聚类；滑动窗口；工况识别分类号：TP274．3II万方数据PerformanceClassificationandRecognitionofCopperFlotationProcessBasedonConsensusClusteringAbstract：Withthewideapplicationofimageprocessin

9、gtechnologyinthefieldofcopperflotation，productionfieldcanacquireflotationimagevisualfeatures，monitortheonlineproductionstatus，identifytheperformancethroughanalyzingtheflotationprocessoperation，andprovidethebasisforoptimizationcontroloftheflotationprocess．However,thec

10、urrentflotationmonitoringisvulnerabletosubjectivefactors，whichleadtoinformationinaccuracyandlagseriouslyforonlinemonitoringprocess，