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1、浮選是選煤的重要環(huán)節(jié),同時(shí)也是高耗能環(huán)節(jié),參與煤泥浮選的過程變量較多,變化波動(dòng)較大,并且市場(chǎng)對(duì)浮選的品質(zhì)要求愈加嚴(yán)格,煤泥浮選過程自動(dòng)化水平日益受到人們的重視,所以煤泥浮選自動(dòng)化是一個(gè)必然的發(fā)展趨勢(shì)。但是,在煤泥浮選自動(dòng)化實(shí)現(xiàn)的過程中還存在許多問題。首先,現(xiàn)場(chǎng)缺少參數(shù)檢測(cè)裝置與檢測(cè)手段;其次,數(shù)字圖像處理技術(shù)還沒有運(yùn)用到煤泥浮選上;再次,雖然國(guó)內(nèi)外對(duì)煤泥浮選過程的控制理論有了深入的研究,但能夠真正應(yīng)用于生產(chǎn)實(shí)踐的控制策略還需要進(jìn)一步完善
2、。因此,論文從煤泥浮選過程變量檢測(cè)、數(shù)字圖像處理和浮選加藥控制系統(tǒng)三方面進(jìn)行研究。
?。?)在對(duì)煤泥浮選過程研究的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了煤泥浮選加藥控制專家系統(tǒng)。確定了以入浮流量、入浮濃度、泡沫尺寸、泡沫灰度和尾礦灰分為輸入變量,起泡劑和捕收劑的添加量為操作變量的控制構(gòu)架。結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境和操作工人的習(xí)慣,明確系統(tǒng)的基本功能,給出了系統(tǒng)中各軟件的結(jié)構(gòu)圖。
?。?)提出一種基于圖像處理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法相結(jié)合的煤泥浮選尾礦灰分軟測(cè)量模型。
3、在提取尾礦圖像灰度直方圖的基礎(chǔ)上,進(jìn)行了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、ELM算法和I-ELM算法的尾礦灰分預(yù)測(cè)研究。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明增量型極限學(xué)習(xí)機(jī)I-ELM具有精度高、訓(xùn)練時(shí)間短的優(yōu)點(diǎn),適用于尾礦灰分檢測(cè)。
?。?)借助MATLAB圖像處理工具箱開發(fā)了泡沫圖像采集和處理系統(tǒng)。首先對(duì)采集到的泡沫圖像進(jìn)行濾波和增強(qiáng)處理,然后使用帶標(biāo)記的分水嶺算法對(duì)泡沫圖像分割,并去除極端小氣泡,求得氣泡平均尺寸。同時(shí)基于灰度直方圖提取灰度特征,并且對(duì)提取的特征和
4、精煤灰分做了相關(guān)性分析。
(4)根據(jù)專家系統(tǒng)設(shè)計(jì)的方法,開發(fā)設(shè)計(jì)了煤泥浮選加藥控制專家系統(tǒng)。以氣泡大小、灰度和尾礦灰分等主要特征為輸入,制定了基于模糊推理的浮選藥劑添加規(guī)則庫,采用定值控制方法粗調(diào)浮選藥劑添加量,藥劑補(bǔ)償量則是根據(jù)浮選狀態(tài)特征量,通過模糊推理的方法得到,完成了對(duì)粗調(diào)的補(bǔ)償;制定了推理策略,完成了推理機(jī)設(shè)計(jì);對(duì)組態(tài)王界面進(jìn)行了設(shè)計(jì),作為專家系統(tǒng)的人機(jī)交互界面;設(shè)計(jì)了數(shù)據(jù)庫作為專家系統(tǒng)綜合數(shù)據(jù)庫,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)管理、查詢
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