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《基于PSO-LSSVM的煤泥浮選藥劑自動(dòng)添加系統(tǒng)研究.pdf》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線(xiàn)閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫(kù)。
1、煤炭工程第４９卷第２期ＣＯＡＬＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧＶｏｌ?４９，Ｎｏ?２ｄｏｉ：１０?１１７９９／ｃｅ２０１７０２０３６基于ＰＳＯ－ＬＳＳＶＭ的煤泥浮選藥劑自動(dòng)添加系統(tǒng)研究董志勇，王然風(fēng)，樊民強(qiáng)，付翔（太原理工大學(xué)礦業(yè)工程學(xué)院，山西太原０３００２４）摘要：針對(duì)煤泥浮選過(guò)程手動(dòng)加藥存在加藥方式粗放、隨意性較強(qiáng)、藥劑消耗大、工人勞動(dòng)強(qiáng)度高等問(wèn)題，提出了一種基于最小二乘支持向量機(jī)（ＬＳ－ＳＶＭ）的浮選藥劑量預(yù)測(cè)及自動(dòng)添加方法。選擇煤泥浮選過(guò)程主要過(guò)程變量作為模型輸入變量，藥劑添加量作為輸出變量，建立
2、了一個(gè)基于ＬＳＳＶＭ的多輸入多輸出模型，同時(shí)利用粒子群算法（ＰＳＯ）對(duì)模型內(nèi)部參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化選擇，并進(jìn)行了仿真驗(yàn)證。應(yīng)用效果表明：在保證產(chǎn)品質(zhì)量情況下，系統(tǒng)能夠有效地降低藥劑消耗，其中捕收劑消耗量降低了１３?７３％，起泡劑消耗量降低了１２?６７％，應(yīng)用效果良好。關(guān)鍵詞：煤泥浮選；自動(dòng)加藥；最小二乘支持向量機(jī)；粒子群優(yōu)化算法中圖分類(lèi)號(hào)：ＴＤ９４文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：Ａ文章編號(hào)：１６７１－０９５９（２０１７）０２?０１１７?０４Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎａｕｔｏｍａｔｉｃｄｏｓｉｎｇｓｙｓｔｅｍｆｏｒｃｏａｌｓｌｉｍ
3、ｅｆｌｏｔａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎＰＳＯ－ＬＳＳＶＭＤＯＮＧＺｈｉ－ｙｏｎｇ，ＷＡＮＧＲａｎ－ｆｅｎｇ，ＦＡＮＭｉｎ－ｑｉａｎｇ，ＦＵＸｉａｎｇ（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＭｉｎｉｎｇＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＴａｉｙｕａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｔａｉｙｕａｎ，Ｓｈａｎｘｉ０３００２４，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｓｃａｕｓｅｄｂｙｍａｎｕａｌｄｏｓｉｎｇｉｎｃｏａｌｓｌｉｍｅｆｌｏｔａｔｉｏｎ，ｓｕｃｈａｓｒａｎｄｏｍｎｅｓｓｏｆｄｏｓｉｎｇ
4、，ｈｉｇｈｒｅａｇｅｎｔｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎａｎｄｈｉｇｈｌａｂｏｒｉｎｔｅｎｓｉｔｙｏｆｗｏｒｋｅｒｓ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ａｎｅｗｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｌｅａｓｔｓｑｕａｒｅｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ（ＬＳ－ＳＶＭ）ｆｏｒｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅｃｏｎｔｒｏｌｏｆｆｌｏｔａｔｉｏｎｒｅａｇｅｎｔｓａｄｄｉｔｉｏｎｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．ＴｈｅｍａｉｎｐｒｏｃｅｓｓｖａｒｉａｂｌｅｓａｒｅｓｅｌｅｃｔｅｄａｓｔｈｅｉｎｐｕｔｖａｒｉａｂｌｅｓｏｆｔｈｅＬＳ－ＳＶＭｍｏｄ
5、ｅｌ，ｔｈｅｒｅａｇｅｎｔｓｄｏｓａｇｅａｒｅｔｈｅｏｕｔｐｕｔｖａｒｉａｂｌｅｓ．Ｍｅａｎｗｈｉｌｅ，ｔｈｅｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ（ＰＳＯ）ｉｓｕｓｅｄｔｏｏｐｔｉｍｉｚｅｔｈｅｉｎｔｅｒｎａｌｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆｔｈｅｍｏｄｅｌａｎｄｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｉｓｃａｒｒｉｅｄｏｕｔ．ＴｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｉｎＨｏｎｇｔｏｎｇＣｏａｌＰｒｅｐａｒａｔｉｏｎＰｌａｎｔｓｈｏｗｓｔｈａｔ，ｕｎｄｅｒｔｈｅｐｒｅｍｉｓｅｏｆｅｎｓｕｒｉｎｇｔ
6、ｈｅｐｒｏｄｕｃｔｑｕａｌｉｔｙ，ｔｈｅｓｙｓｔｅｍｃａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｒｅｄｕｃｅｔｈｅｒｅａｇｅｎｔｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ，ｉｎｗｈｉｃｈｔｈｅｃｏｌｌｅｃｔｏｒｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｉｓｒｅｄｕｃｅｄｂｙ１３?７３％，Ｆｒｏｔｈｅｒｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｉｓｒｅｄｕｃｅｄｂｙ１２?６７％．Ｔｈｅｆａｖｏｒａｂｌｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｉｓａｃｈｉｅｖｅｄ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｃｏａｌｓｌｉｍｅｆｌｏｔａｔｉｏｎ；ａｕｔｏｍａｔｉｃｄｏｓｉｎｇ；ＬＳＳＶＭ；ＰＳＯ浮選作為選煤過(guò)程中的一
7、個(gè)重要環(huán)節(jié)，主要用于處理藥劑量預(yù)測(cè)及自動(dòng)添加系統(tǒng)，選取煤泥浮選過(guò)程主要影響０～０?５ｍｍ粒級(jí)的煤泥。浮選過(guò)程影響變量眾多，在現(xiàn)場(chǎng)實(shí)變量作為預(yù)測(cè)模型的輸入變量，藥劑添加量作為輸出變量，際操作過(guò)程中，藥劑添加量的調(diào)整最為頻繁，準(zhǔn)確合理的利用粒子群優(yōu)化算法（ＰＳＯ）對(duì)ＬＳＳＶＭ模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，［１］藥劑添加量能夠保障浮選產(chǎn)品質(zhì)量。宏通煤化選煤廠(chǎng)煤同時(shí)建立可靠的硬件平臺(tái)。建模數(shù)據(jù)均采用工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際泥浮選采用ＸＪＭ－Ｓ１６型浮選機(jī)，浮選司機(jī)在實(shí)際調(diào)整過(guò)程生產(chǎn)數(shù)據(jù)。中主要依靠現(xiàn)場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)對(duì)起泡劑和捕收劑用量進(jìn)
8、行手動(dòng)調(diào)整，１煤泥浮選過(guò)程存在自動(dòng)化程度低，藥劑添加粗放，藥劑消耗量高，工人勞動(dòng)強(qiáng)度大，產(chǎn)品質(zhì)量不穩(wěn)定等缺點(diǎn)，針對(duì)上述問(wèn)題本文煤泥浮選主要是在浮選機(jī)或浮選柱等浮選設(shè)備中，利設(shè)計(jì)了一種基于最小二乘支持向量機(jī)（ＬＳ－ＳＶＭ）的煤泥浮選用煤顆粒表面親疏水性質(zhì)的差異，從煤泥中分選出精煤和收稿日期：２０１６－０７－２４基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（５０９７４０９４）作者簡(jiǎn)介：董志勇（１９８９—），男，河南許昌人，在讀博士，研究方向：礦物加工過(guò)程仿真、檢測(cè)、控制與優(yōu)化，Ｅ－ｍａｉｌ：ｄｏｎｇｚｈｉｙｏ
