基于粒子群优化的磨矿分级过程多层数据协调

准确稳定的过程数据是选矿厂进行过程优化控制和决策管理的依据,今针对磨矿分级过程数据特点,建立了多层数据协调模型,包括总物料平衡层、粒度分布/品位层和不同粒度下的成分分析层(金属分布率层);针对模型维数较高的问题,引入粒子群优化(PSO)算法进行求解。根据不同的测量信息,可选择相应的层次进行协调,并采用从低层向高层逐层协调的方法,实现了部分非线性约束到线性约束的转化,提高了数据协调效率。将该多层模型和PSO算法用于某选矿厂磨矿分级过程实际生产数据的协调,结果表明协调后的数据更准确、更稳定,包含的信息更丰富完整。