[发明专利]一种基于数据驱动的煤泥浮选精煤灰份软测量方法

权利要求书

1.一种基于数据驱动的煤泥浮选精煤灰份软测量方法，是构建一个浮选精 煤灰份测量硬件平台，并创建一个浮选精煤灰份的软测量方法，通过在线测量 仪表和执行机构提供的测量参数和人机界面输入的入选原煤性质，实时估计出 当前浮选精煤的灰份含量，其中：

基于数据驱动的煤泥浮选精煤灰份软测量方法包括以下步骤：

1).辅助变量及主导变量的选择

采用浮选入料的浓度、流量、浮选药剂加药量和尾矿闸板位置作为辅助变 量，浮选精煤灰份为主导变量，辅助变量来自于各个测量仪表和执行机构的数 据序列，浮选精煤灰份由人工采样和化验获得，同时记录采样时刻，以和辅助 变量时刻相对应，构建数据对；

2).软测量数据的预处理

进行数据样本的预处理，即对输入数据进行标准化处理；

3).建立软测量模型

以前面已经预处理的数据作为输入，以浮选精煤灰分为模型输出，进行基 于最小二乘支持向量回归的浮选精煤灰分的软测量建模，得到以下非线性函数 关系：

y=f(x)=Σi=1maiK(x,xi)+b]]>

同时保存辅助变量数据，用于模型修正使用；

4).模型测试与选择

使用测试样本对训练好的模型进行测试，如果满足误差要求，即认为模型 可用；

5).各种浮选入料条件下的软测量模型构建

按照上述方法建立选煤过程的软测量模型库，供实时检测时选用。

2.根据权利要求1所述的基于数据驱动的煤泥浮选精煤灰份软测量方法， 其特征是该软测量方法还包括：

6).模型的校正和参数修正

a)模型修正判断条件

以软测量的计算结果和同时刻的采样数据化验结果的绝对值比较，规定若 误差超过0.5％，且连续超过10次，即表示为现使用软测量模型不可用，要求进 行模型替换；

b)模型替换

采用新的训练数据，训练及测试方法相同，直至新模型误差满足要求，用 新近训练的模型替代原软测量模型以满足测试要求，以上过程一直保持循环。