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基于SBS-NARX的浮选过程精矿品位软测量
被引量:
3
1
作者
王洪勋
刘全
+2 位作者
吴浩
吴修粮
孙凯
《有色金属(选矿部分)》
CAS
北大核心
2020年第2期95-99,共5页
精矿品位是矿物浮选过程中的一项关键工艺指标,但在实际生产中该变量难以在线检测;且该过程非常复杂,具有高度的非线性及不确定性,常用的建模方法精度不够。针对上述问题,设计了一种顺序后向回归(SBS)与非线性自回归(NARX)神经网络结合...
精矿品位是矿物浮选过程中的一项关键工艺指标,但在实际生产中该变量难以在线检测;且该过程非常复杂,具有高度的非线性及不确定性,常用的建模方法精度不够。针对上述问题,设计了一种顺序后向回归(SBS)与非线性自回归(NARX)神经网络结合的软测量算法。算法利用SBS对输入变量进行筛选以降低冗余变量对模型精度的影响,采用NARX神经网络对精矿品位进行预测。工业运行数据的仿真结果表明,该算法可以有效预测精矿品位,并且与其他算法相比,具有一定的优越性。
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关键词
浮选过程
软测量
NARX神经网络
顺序后向回归
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职称材料
题名
基于SBS-NARX的浮选过程精矿品位软测量
被引量:
3
1
作者
王洪勋
刘全
吴浩
吴修粮
孙凯
机构
齐鲁工业大学(山东省科学院)电气工程与自动化学院
矿冶过程自动控制技术国家重点实验室
矿冶过程自动控制技术北京市重点实验室
出处
《有色金属(选矿部分)》
CAS
北大核心
2020年第2期95-99,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61603203)
矿冶过程自动控制技术国家(北京市)重点实验室开放研究基金(BGRIMM-KZSKL-2018-01)
国家级大学生创新创业训练计划(201910431063)。
文摘
精矿品位是矿物浮选过程中的一项关键工艺指标,但在实际生产中该变量难以在线检测;且该过程非常复杂,具有高度的非线性及不确定性,常用的建模方法精度不够。针对上述问题,设计了一种顺序后向回归(SBS)与非线性自回归(NARX)神经网络结合的软测量算法。算法利用SBS对输入变量进行筛选以降低冗余变量对模型精度的影响,采用NARX神经网络对精矿品位进行预测。工业运行数据的仿真结果表明,该算法可以有效预测精矿品位,并且与其他算法相比,具有一定的优越性。
关键词
浮选过程
软测量
NARX神经网络
顺序后向回归
Keywords
flotation process
soft sensor
NARX neural network
sequential backward selection
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TD923 [矿业工程—选矿]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SBS-NARX的浮选过程精矿品位软测量
王洪勋
刘全
吴浩
吴修粮
孙凯
《有色金属(选矿部分)》
CAS
北大核心
2020
3
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职称材料
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