【摘 要】
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对尾矿管路参数进行数据建模,能准确、及时地诊断出管路破损工况,这对生产操作、运行维护具有重要意义。通过对比,研究了偏最小二乘法、常规神经网络、深度学习模型在尾矿管
【机 构】
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北京矿冶科技集团有限公司,矿冶过程自动控制技术国家重点实验室,东北大学信息科学与工程学院,清华大学自动化系
【基金项目】
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中国工程院咨询研究项目“流程工业选矿过程智能优化制造发展战略研究”（项目编号：2018-XY-15）
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对尾矿管路参数进行数据建模,能准确、及时地诊断出管路破损工况,这对生产操作、运行维护具有重要意义。通过对比,研究了偏最小二乘法、常规神经网络、深度学习模型在尾矿管路监测应用场景中的建模效果。基于Python语言在PyCharm集成开发环境对各类方法进行试验验证。结果表明,采用深度学习方法建立的检测模型精度和稳定性均优于其他方法,能提升模型应用价值。
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