论文摘要
为满足原煤煤质变化对重介质悬浮液密度大范围调节的需求,在重介质分选过程中采用反分流工艺,设计了一种重介质悬浮液密度宽域智能控制系统。利用BP神经网络建立了合格介质桶液位预测模型,以悬浮液密度实际值与设定值的偏差、合格介质桶液位实际值、分流阀开度及补水阀开度作为模型输入变量,经模型计算得出合格介质桶液位预测值;依据合格介质桶液位偏差与密度偏差,通过基于支持向量机的一对一多分类算法实现加介质、稳态、密度阶跃上升、密度阶跃下降控制模式切换,并依据控制模式自动调整分流阀、补水阀、加水阀开度及浓介质泵、反分流泵开启时间,从而实现密度大范围调节。该系统应用后密度波动范围稳定在±0.005g/cm~3,密度调节时间短。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 邱佳楷,王然风,付翔
关键词: 选煤厂,重介质分选,悬浮液密度,合格介质桶液位,反分流,神经网络,支持向量机
来源: 工矿自动化 2019年07期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑
专业: 矿业工程
单位: 太原理工大学矿业工程学院
基金: 山西省科技计划研究项目(201801D221358)
分类号: TD94;TD928.9
DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.17429
页码: 33-37
总页数: 5
文件大小: 152K
下载量: 84
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标签：选煤厂论文; 重介质分选论文; 悬浮液密度论文; 合格介质桶液位论文; 反分流论文; 神经网络论文; 支持向量机论文;