基于泡沫圖像特征的金銻浮選過程加藥量控制策略研究.pdf

1、中圖分類號(hào)蟹2Z三UDC620碩士學(xué)位論文學(xué)校代碼!Q呈3密級(jí)公玨基于泡沫圖像特征的金銻浮選過程加藥量控制策略研究ResearchonStrategyforReagentAdditionControlofGold—antimonyFlotationProcessBasedonFrothImageFeatures作者姓名學(xué)科專業(yè)研究方向?qū)W院(系、所)指導(dǎo)教師何永平控制科學(xué)與工程復(fù)雜工業(yè)過程建模信息科學(xué)與工程學(xué)院謝永芳教授論文答辯日期絲華：

2、乒!軍答辯委員會(huì)主席墜毖中南大學(xué)二0一四年五月基于泡沫圖像特征的金梯浮選過程加藥量控制策略研究摘要：加藥量是金銻浮選過程最重要的操作變量，目前浮選過程加藥量主要由操作人員依據(jù)泡沫表面視覺特征進(jìn)行調(diào)節(jié)，這種人工方法具有主觀性強(qiáng)，控制精度低等問題，容易造成反復(fù)調(diào)節(jié)，導(dǎo)致產(chǎn)品質(zhì)量波動(dòng)大。本文研究金銻浮選過程的加藥量自動(dòng)控制問題，提出了基于多泡沫圖像特征的加藥量控制策略。首先，針對采用簡單均值和方差描述泡沫尺寸特征造成尺寸分布特征丟失的問題，研

3、究采用核函數(shù)方法描述泡沫尺寸概率密度分布函數(shù)(PDF)，由于一般核函數(shù)估計(jì)沒有考慮樣本分布疏密而采用統(tǒng)一核函數(shù)寬度，設(shè)計(jì)了一種變核函數(shù)寬度的核函數(shù)估計(jì)方法，并應(yīng)用最大熵方法辨識(shí)得到核函數(shù)的參數(shù)，實(shí)現(xiàn)了對泡沫尺寸分布特征的準(zhǔn)確描述。以檢測的泡沫尺寸PDF與期望的泡沫尺寸PDF之差的平方為目標(biāo)函數(shù)，分別用鮑威爾法和差分進(jìn)化算法(DE)求解，得到期望的加藥量，為了降低藥劑成本，在DE算法的優(yōu)化個(gè)體選擇階段加入藥劑成本約束。其次，考慮銻精礦品位

4、是否能達(dá)到預(yù)期目標(biāo)的問題，提出了基于專家規(guī)則加藥量補(bǔ)償控制方法。利用泡沫圖像的顏色和紋理特征預(yù)測銻精礦品位，并與期望的精礦品位比較得到品位偏差，以該偏差值以及圖像顏色和紋理特征變化趨勢輸入專家控制器，得到加藥量的補(bǔ)償值，對基于尺寸PDF跟蹤控制得到的加藥量進(jìn)行補(bǔ)償，生產(chǎn)現(xiàn)場數(shù)據(jù)驗(yàn)證表明，加入專家控制補(bǔ)償?shù)母倪M(jìn)型DE求解加藥量控制方法具有很好的控制效果。圖37幅，表7個(gè)，參考文獻(xiàn)61篇。關(guān)鍵詞：金銻浮選；加藥量控制；尺寸分布概率密度函數(shù)；