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作为磨矿过程的主要生产质量指标, 磨矿粒度是实现磨矿过程闭环优化控制的关键.将磨矿粒度控制在一定范围内能够提高选别作业的精矿品位和有用矿物的回收率, 并减少有用矿物的金属流失.由于经济和技术上的限制, 磨矿粒度的实时测量难以实现.因此, 磨矿粒度的在线估计显得尤为重要.然而, 目前我国所处理的铁矿石大多数为性质不稳定的赤铁矿, 其矿浆颗粒存在磁团聚现象, 所采集的数据存在大量异常值, 使得利用数据建立的磨矿粒度模型存在较大误差.同时, 传统前馈神经网络在磨矿粒度数据建模过程中存在收敛速度慢、易于陷入局部最小值等缺点, 且单一模型泛化性能较差, 现有的集成学习在异常值干扰下性能严重下降.因此, 本文在改进的随机向量函数链接网络(random vector functional link networks, RVFLN)的基础上, 将Bagging算法与自适应加权数据融合技术相结合, 提出一种基于鲁棒随机向量函数链接网络的集成建模方法, 用于磨矿粒度集成建模.所提方法首先通过基准回归问题进行了实验研究, 然后采用磨矿工业实际数据进行验证, 表明其有效性. 相似文献
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针对固体运载发动机的生产需求,提出将传统的人工模式转变为智能模式的设想。智能视觉识别的防摇摆吊车定位技术,自动装卸混合锅、浇注装置的专用吊具,浇注罐内的机械锁叉式液压升降装置,胶管阀、二次料斗盖气压自动锁紧器具,接料机构和控制系统,将构成智能化浇注集成的主要组成部分。依据药浆流动原理,设计药浆压差为推进动力,药浆连续流入封闭的燃烧室内,实现浇注过程的自动化控制。针对大型燃烧室的组合式芯模,设计了可控制药浆流向的加压浇注装置,经原理机、样机试验,得到了表面无缺陷的药柱,并达到其它预期要求,实现了装药浇注工艺的智能化。 相似文献
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