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AdaBoost多項(xiàng)式算法在選礦電氣控制系統(tǒng)中的應(yīng)用研究

發(fā)布時間:2017-09-08 10:22

  本文關(guān)鍵詞:AdaBoost多項(xiàng)式算法在選礦電氣控制系統(tǒng)中的應(yīng)用研究


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【摘要】:在選礦電氣控制過程中,磨礦的分級控制是非常重要的過程環(huán)節(jié),其礦漿粒度的大小是衡量磨礦分級過程作業(yè)質(zhì)量最重要的工藝指標(biāo)。因此對磨礦礦漿粒度的實(shí)時檢測是非常必要的。由于大中型的選礦廠廣泛采用旋流器對礦漿粒度進(jìn)行分級,因此旋流器溢流粒度在工藝流程中是衡量礦漿分級產(chǎn)品質(zhì)量高低的最重要指標(biāo)。但是由于復(fù)雜的流場以及磨礦過程中的多變性、時變性等,很難找到一個完整的、準(zhǔn)確的簡單通用式來對選礦溢流粒度進(jìn)行估計。為了降低選礦的生產(chǎn)成本和維護(hù)成本,本文在已有的旋流器溢流粒度測量方法上深入探索,以選礦工藝中的旋流器對礦漿流量、壓力、流速的電氣控制系統(tǒng)為平臺進(jìn)行研究,進(jìn)而提出基于AdaBoost的多項(xiàng)式旋流器溢流粒度預(yù)測模型。本文中介紹了多項(xiàng)式模型和AdaBoost算法,然后將其結(jié)合,著重介紹了預(yù)測模型。該模型以均方誤差最小化為目標(biāo)函數(shù)建立多項(xiàng)式模型,采用AdaBoost加強(qiáng)性能較差的樣本的訓(xùn)練提高模型的泛化性和精度,最后將多個模型按照不同的權(quán)重進(jìn)行集成作為最終的模型。接下來本文中又對模型進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn),并將其應(yīng)用在工業(yè)現(xiàn)場得到實(shí)際應(yīng)用效果,驗(yàn)證了該模型能夠比較準(zhǔn)確地預(yù)測旋流器溢流粒度,保證了水利旋流器溢流粒度的合格率,提高了選礦效率,具有一定的實(shí)用性。
【關(guān)鍵詞】:旋流器 溢流粒度 預(yù)測模型 多項(xiàng)式 AdaBoost
【學(xué)位授予單位】:遼寧工程技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號】:TD63;TM921.5
【目錄】:
  • 致謝4-5
  • 摘要5-6
  • Abstract6-9
  • 1 緒論9-24
  • 1.1 課題背景9-11
  • 1.2 選礦電氣控制系統(tǒng)介紹11-20
  • 1.2.1 選礦電氣控制體系架構(gòu)11-13
  • 1.2.2 磨礦分級工藝現(xiàn)狀13-18
  • 1.2.3 水力旋流器結(jié)構(gòu)及電氣傳動18-20
  • 1.3 旋流器溢流粒度現(xiàn)有檢測方法20-23
  • 1.4 本文主要研究內(nèi)容及意義23-24
  • 2 旋流器溢流粒度預(yù)測模型分析研究24-35
  • 2.1 旋流器參數(shù)的檢測裝置24-29
  • 2.2 旋流器電氣控制系統(tǒng)29-30
  • 2.3 旋流器數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理30-32
  • 2.4 溢流粒度的分布分析32-35
  • 3 基于AdaBoost多項(xiàng)式旋流器溢流粒度預(yù)測模型35-41
  • 3.1 模型機(jī)理分析35-36
  • 3.2 多項(xiàng)式模型36-37
  • 3.3 AdaBoost算法37-39
  • 3.4 基于AdaBoost的多項(xiàng)式模型39-41
  • 4 模型仿真實(shí)驗(yàn)41-47
  • 4.1 經(jīng)驗(yàn)?zāi)P偷姆抡?/span>41-43
  • 4.2 多項(xiàng)式模型的仿真43-44
  • 4.3 基于AdaBoost的多項(xiàng)式模型的仿真44-46
  • 4.4 三種模型的對比46-47
  • 5 工業(yè)實(shí)際應(yīng)用47-53
  • 5.1 工業(yè)現(xiàn)場介紹47-51
  • 5.2 實(shí)際應(yīng)用效果51-53
  • 結(jié)論53-54
  • 參考文獻(xiàn)54-57
  • 作者簡歷57-59
  • 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集59

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號:813467

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