在测量颗粒粒径的多种技术中,超声波衰减法以其无可比拟的优势得到各国研究人员的重视。比如:粒径的测量范围宽;适合高浓度的测量;具有非接触性特点,适合在线测量等。目前,该方法正成为一门快速发展的颗粒测量技术,国内在这一领域内的技术研究少见报道,开展这方面的研究以填补国内空缺已显得十分必要和迫切,其社会意义和经济价值显而易见。在分析现有超声衰减理论模型的基础上,将粒度分布函数集成到现有的超声波粒度检测理论模型中,建立了混合粒度分布下超声波粒度检测理论模型。在矿浆体系中固体颗粒的不规则形状、表面粗糙度以及细颗粒的絮凝对超声波衰减的影响很大,基于超声波衰减技术预测颗粒粒径时,应考虑颗粒不规则形状、粗糙度以及细颗粒的絮凝。采用ωτv作为长波长区域的矿浆体系的分形标度;而在散射区域采用κR作为该区域的分形标度,建立了基于分形修正的超声波粒度检测非线性模型。实测数据和模拟计算结果表明,在具有不同粒径的矿浆体系中,超声波粒度检测分形修正模型的预测值与实测数据相当吻合,这表明了该非线性模型的有效性。对该非线性模型中的粒度分布参数和分形维间偏离指数的反演方法进行了研究。利用混沌优化的遍历性和遗传算法优化的反演性,提出了采用改进的混沌遗传算法来反演计算颗粒的粒度分布参数和分形维间偏离指数,并给出了算法的实现步骤。对粒度分布参数和分形维间偏离指数进行反演计算时所采用的目标函数,既包含有粒度分布参数的信息,也含有颗粒分形维间偏离指数的信息。为了减少二者间的相互影响,提出了对分形维间偏离指数和粒度分布参数分开反演、交替进行、逐级进化的反演策略。从数值模拟和实验研究的结果来看,该算法具有较高的精度和稳定性。在基于分形修正的超声波粒度检测非线性模型中,矿浆浓度是一个未知数,在反演计算过程中,采用在矿浆浓度已知条件下参数反演计算和双波长法反演计算矿浆体系中颗粒粒度分布参数和分形维间偏离指数,其中采用双波长法对在线测量矿浆颗粒粒度分布具有十分重要的实际意义。用不同矿山的矿石对所建立基于分形修正的超声波粒度检测非线性模型进行了验证,结果表明,模型反演计算的结果和实测值十分吻合,说明了所建立基于分形修正的超声波粒度检测非线性模型的有效性和实用性。