一种磨矿系统溢流粒度指标软测量方法

    公开(公告)号:CN109190226A

    公开(公告)日:2019-01-11

    申请号:CN201810971872.0

    申请日:2018-08-24

    申请人: 东北大学

    摘要: 本发明提供一种磨矿系统溢流粒度指标软测量方法,涉及磨矿系统自动化测量技术领域。该方法包括辅助变量的选择、训练数据的取得、改进正交增量型随机权神经网络软测量模型的学习和使用三个步骤,该方法利用常规计算机控制系统和常规的检测仪表提供的在线过程数据,通过少量的人工采样,建立了基于I-OI-RVFLNs的磨矿系统溢流粒度软测量模型,实现了磨矿系统螺旋分级机溢流粒度的软测量。本发明的方法模型结构简单,训练速度快,预测精度高,具有很强的泛化能力,在实际应用中,能够根据过程的实时数据估计出磨矿粒度值,而且相对误差较小、可信度高,是具有很高使用价值、低成本的粒度计量手段。

    一种磨矿系统溢流粒度指标软测量方法

    公开(公告)号:CN109190226B

    公开(公告)日:2023-01-31

    申请号:CN201810971872.0

    申请日:2018-08-24

    申请人: 东北大学

    摘要: 本发明提供一种磨矿系统溢流粒度指标软测量方法,涉及磨矿系统自动化测量技术领域。该方法包括辅助变量的选择、训练数据的取得、改进正交增量型随机权神经网络软测量模型的学习和使用三个步骤,该方法利用常规计算机控制系统和常规的检测仪表提供的在线过程数据,通过少量的人工采样,建立了基于I‑OI‑RVFLNs的磨矿系统溢流粒度软测量模型,实现了磨矿系统螺旋分级机溢流粒度的软测量。本发明的方法模型结构简单,训练速度快,预测精度高,具有很强的泛化能力,在实际应用中,能够根据过程的实时数据估计出磨矿粒度值,而且相对误差较小、可信度高,是具有很高使用价值、低成本的粒度计量手段。