基于泡沫图像特征的铝土矿浮选粗选槽液位智能优化设定

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1、万方数据中图分类号!里2坌UDC681．5硕士学位论文学校代码!Q§三三密级坌珏基于泡沫图像特征的铝土矿浮选粗选槽液位智能优化设定FrothFeaturesBasedIntelligemlyOptimalSettingforLevelofBauxiteFlotationRougherCells作者姓学科专研究方学院(系、指导教名：赵洪伟业：控制科学与工程向：复杂工业过程建模与优化控制所)：信息科学与工程学院师：谢永芳教授论文答辩日期兰里!±赴盈!牛目答辩委员会主席兰幺途磊么中南大学二。一四年五月万方数据IIIIIIIIIII

2、IIIIIIIIIIIIIIIIIII学位论文原创性声明Y2687279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，除了论文中特另tl；DN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已在论：丈中作了明确的说明。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：盘型盗日期：学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解中南大学有关保留

3、、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：盘逖猛日期：业年—旦月一／6Et导师签名一．半擤万方数据基于泡沫图像特征的铝土矿浮选粗选槽液位智能优化设定摘要：泡沫浮选是选矿过程中最重要的矿物提取方法，在铝土矿浮选生产过程中浮选槽液位通常根据经验人工设定，具有主观随意性、液位波动大，使精／尾矿品位不满足要求、

4、难以根据工艺指标对液位进行优化设定。为此，研究一种基于浮选泡沫图像多特征的铝土矿浮选槽液位智能优化设定的方法。论文在分析浮选槽工作原理、液位与泡沫图像特征间关系的基础上，提出了集基于案例推理的浮选槽液位预设定、基二于二多泡沫特征的改进LS．SVM品位预测及基于BP神经网络的自学习模糊推理智能补偿等模型为一体的浮选槽液位智能优化设定模型。论文的研究内容和主要创新点如下：(1)由于浮选过程机理复杂、矿物品位等生产指标难以在线测量，难以建立给矿条件、生产指标与浮选槽液位设定值之间的准确数学模型，给出了基于案例推理的浮选槽液位预设定

5、方法。将浮选槽目标品位、给矿条件及对应的历史液位设定值组成操作案例，然后根据设定的相似度阈值对其进行匹配判断和重用，以当前工况为输入，对案例求解，得到设定值输出，实现浮选槽液位预设定。(2)针对实际浮选生产过程中精／尾矿品位难以在线测量，无法为液位在线优化设定提供必要的指标数据信息，提出利用可直接反映浮选生产状态的多种泡沫图像特征，输入改进型LS．SVM预测模型，得到精／尾矿品位预测值，克服传统LS．SVM模型预测误差较大，鲁棒性和泛化能力差等问题，提高了实时精矿品位及尾矿品位的在线预测精度。(3)针对影响浮选生产过程正常运

6、行的干扰因素较多，而且给矿也会发生波动，导致预设定的液位值不满足实时工况要求，使即精／尾矿品位不在目标范围内。提出了采用基于BP神经网络的自学习模糊推理补偿模型对浮选液位预设定值的智能补偿的方法。该方法推理效率高且具备自学习能力，实现了浮选槽液位的预设定补偿。(4)结合某铝土矿浮选实际生产过程，利用本文提出的方法开发了基于泡沫图像多特征的粗选槽液位优化设定系统。实际生产运行效万方数据果验证了本文方法的有效性与可行性。图39幅，表7个，参考文献67篇。关键词：铝土矿浮选液位；泡沫特征；案例推理；品位预测；BP神经网络模糊推理；

7、优化设定分类号：TP29万方数据FrothFeaturesBasedIntelligentlyOptimalSettingforLevelofFlotationRougherCellsAbstract：Frothflotation1Sthemostimportantmineralextractionmethodinmineralseparationprocess．Thelevelofbauxiteflotationcellsisusuallysetbyartificialexperienceinactualflotation

8、processofproduction，butthismethodhassubjectiveandarbitrary,SOthelevelhaslargefluctuationsandunqualifiedgradeofconcentrateandtailingsarealsocaused