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动态RBF神经网络在浮选过程模型失配中的应用  
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【英文篇名】 Dynamic RBF neural networks for model mismatch problem and its application in flotation process
【下载频次】 ★★★★☆
【作者】 王晓丽; 黄蕾; 杨鹏; 阳春华;
【英文作者】 WANG Xiaoli; HUANG Lei; YANG Peng; YANG Chunhua; School of Information Science and Engineering; Central South University;
【作者单位】 中南大学信息科学与工程学院;
【文献出处】 化工学报 , CIESC Journal, 编辑部邮箱 2016年 03期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 泡沫浮选过程; 动态RBF神经网络; 模型失配; 工况迁移;
【英文关键词】 froth flotation process; dynamic RBF neural network; model mismatch; migration of working condition;
【摘要】 铝土矿泡沫浮选过程中,因矿浆的快速沉淀等原因工艺参数在线检测困难,且入矿性质变化频繁,造成浮选过程参数随入矿的变化而不断改变。而通常建立的静态软测量模型利用固定样本集训练得到,当矿源变化时容易发生模型失配现象,使模型不能跟踪当前对象。针对变矿源下的模型失配问题,本文提出基于隐层节点动态分配和模型参数动态修正策略的RBF神经网络建模方法,用于铝土矿浮选过程酸碱度的在线检测建模。实际生产数据仿真结果表明该方法能够有效解决模型失配的问题。
【英文摘要】 It is difficult to measure the process parameters online in the bauxite froth flotation process because the slurry deposits quickly. Especially, frequent change of the characteristics of the ore makes the process parameters change from time to time. So that, the static soft sensing models, such as the neural network model, which was obtained by a fixed set of training samples, may not track the dynamic characteristics of the process caused by change of the ore resource. And, thus, model mismatch problem occ...
【基金】 国家自然科学基金项目(61304126,61473318,61134006,61304019)~~
【更新日期】 2016-06-03
【分类号】 TP18;TD923.7
【正文快照】 引言铝土矿泡沫浮选过程中,因矿浆具有快速沉淀特性,矿浆浓度、粒度和p H等过程参数无法在线检测,使得软测量技术对浮选过程具有重要作用。由于铝土矿浮选过程矿石来源复杂,造成矿石性质多变,对浮选过程工艺参数产生重要影响。为保持生产的稳定性,实际生产采用配矿的方式,尽量?

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