黄蕾
- 作品数：3 被引量：7H指数：2
- 供职机构：中南大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术化学工程更多>>
- 动态神经网络在浮选过程模型失配中的应用
- 铝土矿泡沫浮选过程工艺参数因矿浆的快速沉淀性等在线检测困难，且入矿性质变化频繁，造成浮选过程参数随着入矿的变化而不断改变。而通常建立的静态软测量模型利用固定样本集训练得到，当矿源变化时容易发生模型失配现象，使模型不能跟踪...
- 杨鹏阳春华王晓丽黄蕾
- 关键词：动态神经网络模型失配
- 动态RBF神经网络在浮选过程模型失配中的应用被引量：5
- 2016年
- 铝土矿泡沫浮选过程中,因矿浆的快速沉淀等原因工艺参数在线检测困难,且入矿性质变化频繁,造成浮选过程参数随入矿的变化而不断改变。而通常建立的静态软测量模型利用固定样本集训练得到,当矿源变化时容易发生模型失配现象,使模型不能跟踪当前对象。针对变矿源下的模型失配问题,本文提出基于隐层节点动态分配和模型参数动态修正策略的RBF神经网络建模方法,用于铝土矿浮选过程酸碱度的在线检测建模。实际生产数据仿真结果表明该方法能够有效解决模型失配的问题。
- 王晓丽黄蕾杨鹏阳春华
- 关键词：模型失配
- 基于图像特征的锑浮选矿浆pH值预测控制被引量：2
- 2016年
- 适宜的矿浆pH值是泡沫浮选高效生产的关键.针对浮选矿浆pH值无法在线检测和控制滞后的问题,提取pH关联泡沫表面敏感特征,建立基于仿射传播聚类的多模型最小二乘支持向量机软测量模型,提出一种基于差分进化的在线支持向量回归pH值预测控制方法,离线建立和在线校正pH值预测模型,采用基于差分进化优化方法求解预测控制决策变量,从而实现pH值实时控制.金锑浮选工业数据表明,所提出的控制策略稳定了矿浆pH值,减少了药剂消耗.
- 王晓丽曾子骄黄蕾谢永芳阳春华
- 关键词：图像特征仿射传播聚类在线支持向量回归
