[发明专利]一种非均质矿球磨破碎分布函数预测方法有效
| 申请号: | 201710059139.7 | 申请日: | 2017-01-23 |
| 公开(公告)号: | CN107016454B | 公开(公告)日: | 2018-06-01 |
| 发明(设计)人: | 王雅琳;彭凯;袁小锋;杨少明;阳春华;桂卫华 | 申请(专利权)人: | 中南大学 |
| 主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q50/02;G06K9/62 |
| 代理公司: | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人: | 汤财宝 |
| 地址: | 410083 湖南*** | 国省代码: | 湖南;43 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 非均质 破碎 分布函数 分布矩阵 矿物 磨矿 预测 球磨机 资源综合利用率 物理化学参数 工作效率 函数关系 节能降耗 平衡模型 实验数据 物理性质 相似关系 融合 矿物球 求解 矿球 拟合 球磨 算法 相等 筛选 分类 | ||
1.一种非均质矿球磨破碎分布函数预测方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1:根据非均质矿的物理化学特性对非均质矿进行分类,筛选出典型非均质矿:根据非均质矿物理化学参数包括硬度、化学成分、物相、矿物单粒级破碎质量分数比例,采用极限学习机ELM算法对非均质矿进行分类处理,得到K种典型非均质矿;所述K大于2;
所述采用极限学习机ELM算法对非均质矿进行分类处理方法为:以一部分非均质矿的物理化学参数包括硬度、化学成分、物相因素以及矿物单粒级破碎的质量分数比例为输入、以依据经验划分的典型非均质矿类别为输出建立学习网络,采用ELM算法进行训练处理,用另一部分非均质矿进行测试,通过测试结果的准确性,确定典型非均质矿类别,从而得到所述典型非均质矿;
S2:求解所述典型非均质矿的破碎分布矩阵:基于步骤S1所述的典型非均质矿的分批磨矿实验数据,利用球磨机总体平衡模型
其中,b
所述优化算法采用如下方式实现:根据经验确定累积破碎分布函数B
S3:建立新非均质矿物理特性与典型非均质矿物理特性之间的函数关系:采用回归分析法,计算所述新非均质矿与K个所述典型非均质矿的多个物理化学参数的数据相关性,拟合得到所述新非均质矿与典型非均质矿物理特性之间的函数关系;
S4:运用相似度融合方法综合所述典型非均质矿的破碎分布矩阵,得到新非均质矿的破碎分布函数:首先,用回归分析方法得到所述典型非均质矿物理特性和典型非均质矿破碎分布矩阵之间的函数关系;其次,根据步骤S3得到的所述新非均质矿与典型非均质矿的函数关系求得置信距离,确定所述新非均质矿破碎分布矩阵与所述典型非均质矿破碎分布矩阵之间的权重值;再次,运用相似度融合方法综合所述K种典型非均质矿的破碎分布矩阵b
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G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理





