基于支持向量回歸的水力旋流器溢流粒度軟測量.pdf

1、在選礦過程中,磨礦粒度是衡量磨礦分級作業(yè)運行品質最重要的工藝指標,直接制約著選礦產品質量和金屬回收率,影響著整個選礦廠的經濟技術指標。因此在實際生產中,必須采用有效手段實現(xiàn)對磨礦粒度的實時在線檢測。
　　 由于水力旋流器是磨礦分級中應用非常廣泛的分級設備。所以通常在工業(yè)生產中,衡量磨礦分級產品質量的標準就是水力旋流器的溢流粒度。而由于水力旋流器內流場的復雜性,對其溢流粒度的估計很難提出一個系統(tǒng)完整的、簡單準確同時又具有一定深度和

2、廣度的通用式。而軟測量技術利用過程中的一些相關信息來估計這些不可在線檢測的變量,既容易實現(xiàn)又節(jié)約成本,是一種非?？尚械霓k法。
　　 本文重點研究了基于支持向量回歸的軟測量建模方法,從支持向量回歸的理論研究、核函數選取及其參數選擇等方面進行了詳細的討論。在分析不同核函數所表現(xiàn)出來的特性的基礎之上,選取混合核函數作為支持向量回歸中的核函數,通過與采用RBF核函數的支持向量回歸模型的對比,證明采用混合核函數的支持向量回歸模型具有更好的

3、泛化性能。同時對支持向量回歸模型參數的選取本文采用粒子群優(yōu)化算法,通過該方法獲得的支持向量回歸模型的參數組合可以使回歸模型獲得更好的泛化性能。
　　 在對現(xiàn)有關于水力旋流器分離粒度數學模型的分析以及對影響水力旋流器性能的各種參數說明的基礎之上,選取軟測量模型需要的輔助變量,并以水力旋流器溢流粒度分布,即磨礦粒度,為主導變量,建立基于支持向量回歸的軟測量模型。通過與經驗模型的對比,證明了這種軟測量模型能夠得到可靠且泛化性能更好的結