检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:桂卫华[1] 陈志鹏[1] 何明芳[1] 阳春华[1]
机构地区:[1]中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410083
出 处:《控制工程》2014年第1期1-4,共4页Control Engineering of China
基 金:国家自然科学基金重点资助项目(61134006)
摘 要:针对硫浮选过程中常规检测方法难以准确检测浮选槽液位的缺陷,提出一种基于相关向量机(RVM)的浮选液位软测量方法。该方法基于采集的浮选泡沫表层图像,通过提取硫浮选泡沫溢流速度和泡沫稳定度动态图像特征,融合浮选过程充气量、矿浆流量等过程参数,结合RVM建模思想,实现硫浮选过程中浮选槽液位的预测。工业数据仿真结果验证了所提方法的有效性、可行性。As conventional froth level detect method in the sulfur flotation process is not reliable, a new modeling method based on rele- vance vector machine is proposed. This method makes use of the froth flotation surface imagines. By extracting froth overflow rate and foam stability dynamic characteristics, combined with the air rate and the slurry flow rate parameters of the flotation process and using the relevance vector machine modeling idea, this model can predict the froth level of the sulfur flotation. The results of industrial data simulation indicate that the proposed method is effective and feasible.
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.229