基于多传感器信息融合的选煤厂配煤调度

根据用户需求并结合选煤厂生产实际来调度配煤生产是一个需要研究的重要问题.首先,根据配煤调度的实际情况,建立了相应的非线性数学模型.其次,提出基于自适应遗传算法的配煤调度模型的求解算法.然后,进行仿真试验,仿真结果显示算法的求解效果较好.最后,给出基于多传感器信息融合技术的选煤厂配煤调度生产方案,该方案具有较好的可实现性和推广性.

基于蚁群算法的选煤厂配煤调度优化

针对当前选煤厂配煤调度中配料误差大、生产稳定性差等问题,提出了基于蚁群算法的配煤调度优化。该算法能够在复杂的环境中规划出最佳配煤方案,并获得最佳经济效益。仿真结果验证了蚁群算法在选煤厂配煤调度中的有效性。

选煤厂配煤调度中的云模型改进遗传算法

针对传统遗传算法求解最优值存在搜索速度慢、容易陷入局部最优解的问题,基于传统遗传算法和云模型,提出了云自适应遗传算法和云遗传算法,建立了选煤厂三产品配煤调度模型,并分别采用改进算法和传统遗传算法求解。实例表明,两种改进算法优于传统遗传算法,为选煤厂配煤调度优化提供了技术途径。

港口配煤质量控制浅析

阐述配煤的现实意义,港口利用装卸生产过程进行配煤的优势。控制配煤质量,查找配煤质量发生偏差的原因。对提高配煤质量,降低投入成本进行分析和探讨。

传感器在我国选煤厂的应用

介绍了各类传感器在我国选煤厂主要选煤工艺如跳汰、重介选煤、浮选和煤炭称重、配煤调度中的应用和优缺点,提出了新型传感器要朝着智能化、多功能化、高精度化的方向发展。