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公开(公告)号：CN108549791A
公开(公告)日：2018-09-18
申请号：CN201810398668.4
申请日：2018-04-28
Applicant: 东北大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 一种基于模型参数自适应的烧结矿预测方法，收集混合矿理化指标和对应烧结矿性质历史数据；通过RBF神经网络算法拟合出混合矿理化指标与烧结矿性质之间的关系并保存为函数；输入混合矿理化指标预测出烧结矿性质；并建立烧结配矿数据库，实现模型的自适应功能。本发明基于数据建模，快速准确的预测出烧结矿性质，并实现模型参数的自动更新，为配矿策略的制定提供依据。同时改变了现行的依赖人工经验判断的预测方法，提高了企业的工作效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109772593A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910071569.X
申请日：2019-01-25
Applicant: 东北大学
IPC: B03D1/02
Abstract: 本发明提供一种基于浮选泡沫动态特征的矿浆液位预测方法，涉及浮选过程生产检测领域。包括：建立浮选参数历史数据库、历史图像数据库、矿浆液位预测历史数据库；对图像序列相邻的两帧进行处理并从中提取运动区域；绘制帧图像的宏块轮廓，搜索出计算泡沫流动速度的最佳位置；通过对相关的两帧连续图像进行傅里叶变换，计算泡沫的运动速度；建立历史数据样本库并进行拟合，得到速度与矿浆液位函数并保存；对浮选机相应时刻的矿浆液位进行预测并输出。本方法以图像运动特征以及泡沫动态特征参数为输入，基于SVR支持向量回归算法进行建模，实现浮选槽矿浆液位过程的检测，解决了现有技术依赖人工专家经验而不能对预测矿浆液位进行实时监测的问题。
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公开(公告)号：CN109772593B
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN201910071569.X
申请日：2019-01-25
Applicant: 东北大学
IPC: G06T7/246
Abstract: 本发明提供一种基于浮选泡沫动态特征的矿浆液位预测方法，涉及浮选过程生产检测领域。包括：建立浮选参数历史数据库、历史图像数据库、矿浆液位预测历史数据库；对图像序列相邻的两帧进行处理并从中提取运动区域；绘制帧图像的宏块轮廓，搜索出计算泡沫流动速度的最佳位置；通过对相关的两帧连续图像进行傅里叶变换，计算泡沫的运动速度；建立历史数据样本库并进行拟合，得到速度与矿浆液位函数并保存；对浮选机相应时刻的矿浆液位进行预测并输出。本方法以图像运动特征以及泡沫动态特征参数为输入，基于SVR支持向量回归算法进行建模，实现浮选槽矿浆液位过程的检测，解决了现有技术依赖人工专家经验而不能对预测矿浆液位进行实时监测的问题。
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公开(公告)号：CN109781629A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910034496.7
申请日：2019-01-15
Applicant: 东北大学
IPC: G01N21/25
Abstract: 本发明提出一种基于泡沫颜色判断铁矿浮选尾矿pH值的方法，流程包括：收集铁矿浮选尾矿泡沫颜色图像数据并对泡沫图像进行多颜色空间的泡沫颜色特征提取；建立样本库；将样本库中的样本通过RBF神经网络模型拟合出泡沫颜色与铁矿浮选尾矿pH值之间的函数关系并以函数的形式保存；获取铁矿浮选尾矿实时新图像，并对图像进行多颜色空间泡沫颜色特征提取；计算出浮选尾矿实时新图像对应的pH值并输出。本发明根据结合历史数据、生产现场调研及浮选生产理论分析，浮选泡沫的颜色可以较为准确的反映出浮选尾矿pH值的变化。同时针对浮选泡沫图像颜色特征，提出了多颜色空间融合的思路；实现了判断浮选尾矿pH值的功能。
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公开(公告)号：CN108469797B
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN201810399311.8
申请日：2018-04-28
Applicant: 东北大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明提供一种基于神经网络和进化计算的磨矿过程建模方法，涉及铁矿磨矿技术领域。该方法首先建立案例库，并采用案例检索的方法从案例库中检索出合理的球磨机给矿量；再通过神经网络的方法，建立球磨机磨矿过程的数学模型，建立球磨机给矿量、给水量与磨矿效果之间的关系；以球磨机比生产率最大和磨出矿石粒度分布最优为优化目标，结合实际工况确定约束条件，通过带精英策略的非劣排序遗传算法得到一组非劣解集，采用TOPSIS算法决策出最优解。本发明提供的基于神经网络和进化计算的磨矿过程建模方法，计算出合理的给矿量、给水量，在保证矿石粒度的基础上，增大球磨机处理效率，提高磨矿生产过程的稳定性、可靠性和经济性。
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公开(公告)号：CN108469797A
公开(公告)日：2018-08-31
申请号：CN201810399311.8
申请日：2018-04-28
Applicant: 东北大学
IPC: G05B19/418
CPC classification number: Y02P90/02 , G05B19/41885 , G05B2219/32339
Abstract: 本发明提供一种基于神经网络和进化计算的磨矿过程建模方法，涉及铁矿磨矿技术领域。该方法首先建立案例库，并采用案例检索的方法从案例库中检索出合理的球磨机给矿量；再通过神经网络的方法，建立球磨机磨矿过程的数学模型，建立球磨机给矿量、给水量与磨矿效果之间的关系；以球磨机比生产率最大和磨出矿石粒度分布最优为优化目标，结合实际工况确定约束条件，通过带精英策略的非劣排序遗传算法得到一组非劣解集，采用TOPSIS算法决策出最优解。本发明提供的基于神经网络和进化计算的磨矿过程建模方法，计算出合理的给矿量、给水量，在保证矿石粒度的基础上，增大球磨机处理效率，提高磨矿生产过程的稳定性、可靠性和经济性。
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