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磨矿粒度和循环负荷是磨矿过程产品质量与生产效率的关键运行指标,相对于底层控制偏差,回路设定值对其影响要严重的多.然而,磨矿过程受矿石成分与性质、设备状态等变化因素影响,运行工况动态时变,难以建立模型,因此难以通过传统的模型方法优化回路设定值.本文将增强学习与案例推理相结合,提出一种数据驱动的磨矿过程设定值优化方法.首先根据当前运行工况,采用基于Prey-Predator优化的案例推理方法,决策出可行的基于Elman神经网络的Q函数网络模型;然后利用实际运行数据,在增强学习的框架下,根据Q函数网络模型优化回路设定值.在基于METSIM的磨矿流程模拟系统上进行实验研究,结果表明所提方法可根据工况变化在线优化回路设定值,实现磨矿运行指标的优化控制. 相似文献
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本文利用阳极层离子束混合磁控溅射技术在AZ31镁合金表面制备了类金刚石涂层(DLC)和Cr掺杂DLC膜(Cr-DLC),并利用Raman光谱、残余应力仪、划痕仪、摩擦磨损仪和电化学工作站等,对薄膜的碳结构、残余应力、结合力、摩擦学性能和耐腐蚀性进行了研究。结果表明:相比纯DLC膜,Cr-DLC膜具有较低的残余应力,较高的膜/基结合力。Cr-DLC膜能显著提高镁合金的抗摩擦磨损性能,但对改善镁合金耐腐蚀性能影响不大。 相似文献
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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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在金属压力加工生产中,针对一些企业采用整模结构的冷镦模具疲劳寿命极低的现状,提出以多层镶套膜替代整体模具,通过改变冷镦模具受力方式,使冷镦件模具达到较高寿命的设计方法.以螺栓圆头的冷镦试验结果为依据,以应力分析方法为基础,应用力学有关理论,导出了生产实践中实用的镶套模具设计原理与经验公式,并举例说明了该方法的具体应用. 相似文献
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随着负荷的增长与新能源的接入,电网运行的安全域不断减小。为此可充分挖掘电网的运行弹性空间,扩大电网运行安全域,实现资源的优化配置。文中提出水电库容弹性空间概念,并建立了考虑来水不确定性和风险成本的库容运行弹性模型;基于此提出了考虑库容弹性空间的经济调度模型,以用于评估考虑库容弹性后的电网运行效益。此外,基于KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件,推导了库容弹性与电网运行状态量之间的灵敏度关系,并提出了关键库容弹性的灵敏度辨识方法,进而在电力系统运行时优先利用关键库容弹性。最后,通过IEEE 30节点系统和某地区的实际电网验证了所提方法的有效性。仿真结果表明,所提方法能够在考虑水库防洪风险控制需求的基础上,有效利用水电库容弹性空间来灵活地调整库存水量,促进水电、风电消纳,降低电网运行成本。 相似文献
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