智能控制技术在煤泥浮选过程控制中的应用

为促进人工智能与自动控制技术在浮选领域的融合应用,提升煤泥浮选效果,基于智能控制的基本算法,从浮选过程变量分类,浮选过程预测、控制模型建立,以及智能控制系统设计三个方面,对当前煤泥浮选过程控制技术进行了汇总,分析了当前煤泥浮选过程控制的建模技术和国内外智能控制技术研究现状,列举了一些煤泥浮选智能控制系统在浮选生产领域的应用实例。分析认为,当前煤泥浮选过程智能控制距离完全实现智能化生产还存在着差距,建议未来研究应侧重于新建模技术和更精准、轻量级、可解释性模型的开发。

当前重介质选煤自动控制改进方法探讨

在当下的重介质选煤工艺中,自动控制技术应用十分广泛,能够更加准确地把握选煤工艺参数变化,对于重介质选煤生产能够提供保障。如果依旧采取人工控制的形式,很难达到预期的生产目标,还会大幅降低生产效率。目前来看,该技术能够提高选煤质量、增强分选效率,大大降低了人力资源投入,对选煤生产经济效益有着积极的促进作用。不过,我国在重介质选煤自动控制中仍存在一定的不足之处,本文会对重介质选煤自动控制存在的不足进行分析,以此推动重介质选煤自动控制技术的发展。

基于数据驱动的胶带机托辊故障诊断技术应用试验

针对胶带机托辊传统故障诊断存在的故障特征频率提取困难、故障诊断误差较大、效率较低等问题,提出了一种基于数据驱动的胶带机托辊故障诊断方法。通过对胶带机托辊常见故障特征的分析,搭建了胶带机托辊故障诊断模拟实验模型,用以采集胶带机托辊故障集。采用交替卷积层和池化层构建了特征提取块,优化了托辊故障诊断算法,现场应用结果表明,采用此套诊断方法能实现从简单到精确的分级诊断,能够抵抗外部环境的影响,使托辊故障平均识别准确率达到了99.15%,可为后期带式输送机托辊故障的自主识别和胶带机关键部件的智能化故障诊断提供参考。