欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:51447944
大小:1.34 MB
页数:4页
时间:2020-03-24
《基于PSO-LSSVM的煤泥浮选药剂自动添加系统研究.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、煤炭工程第49卷第2期COALENGINEERINGVol?49,No?2doi:10?11799/ce201702036基于PSO-LSSVM的煤泥浮选药剂自动添加系统研究董志勇,王然风,樊民强,付翔(太原理工大学矿业工程学院,山西太原030024)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
2、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。关键词:煤泥浮选;自动加药;最小二乘支持向量机;粒子群优化算法中图分类号:TD94文献标识码:A文章编号:1671-0959(2017)02⁃0117⁃04Researchonautomaticdosingsystemforcoalslim
3、eflotationbasedonPSO-LSSVMDONGZhi-yong,WANGRan-feng,FANMin-qiang,FUXiang(CollegeofMiningEngineering,TaiyuanUniversityofTechnology,Taiyuan,Shanxi030024,China)Abstract:Aimingattheproblemscausedbymanualdosingincoalslimeflotation,suchasrandomnessofdosing
4、,highreagentconsumptionandhighlaborintensityofworkers.Inthispaper,anewmethodbasedonleastsquaresupportvectormachine(LS-SVM)forthepredictivecontrolofflotationreagentsadditionisproposed.ThemainprocessvariablesareselectedastheinputvariablesoftheLS-SVMmod
5、el,thereagentsdosagearetheoutputvariables.Meanwhile,theparticleswarmoptimizationalgorithm(PSO)isusedtooptimizetheinternalparametersofthemodelandthesimulationiscarriedout.TheapplicationinHongtongCoalPreparationPlantshowsthat,underthepremiseofensuringt
6、heproductquality,thesystemcaneffectivelyreducethereagentconsumption,inwhichthecollectorconsumptionisreducedby13?73%,Frotherconsumptionisreducedby12?67%.Thefavorableperformanceisachieved.Keywords:coalslimeflotation;automaticdosing;LSSVM;PSO浮选作为选煤过程中的一
7、个重要环节,主要用于处理药剂量预测及自动添加系统,选取煤泥浮选过程主要影响0~0?5mm粒级的煤泥。浮选过程影响变量众多,在现场实变量作为预测模型的输入变量,药剂添加量作为输出变量,际操作过程中,药剂添加量的调整最为频繁,准确合理的利用粒子群优化算法(PSO)对LSSVM模型参数进行优化,[1]药剂添加量能够保障浮选产品质量。宏通煤化选煤厂煤同时建立可靠的硬件平台。建模数据均采用工业现场实际泥浮选采用XJM-S16型浮选机,浮选司机在实际调整过程生产数据。中主要依靠现场经验对起泡剂和捕收剂用量进
8、行手动调整,1煤泥浮选过程存在自动化程度低,药剂添加粗放,药剂消耗量高,工人劳动强度大,产品质量不稳定等缺点,针对上述问题本文煤泥浮选主要是在浮选机或浮选柱等浮选设备中,利设计了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的煤泥浮选用煤颗粒表面亲疏水性质的差异,从煤泥中分选出精煤和收稿日期:2016-07-24基金项目:国家自然科学基金资助项目(50974094)作者简介:董志勇(1989—),男,河南许昌人,在读博士,研究方向:矿物加工过程仿真、检测、控制与优化,E-mail:dongzhiyo
此文档下载收益归作者所有