【摘 要】
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铝土矿泡沫浮选过程中,因矿浆的快速沉淀等原因工艺参数在线检测困难,且入矿性质变化频繁,造成浮选过程参数随入矿的变化而不断改变。而通常建立的静态软测量模型利用固定样
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铝土矿泡沫浮选过程中,因矿浆的快速沉淀等原因工艺参数在线检测困难,且入矿性质变化频繁,造成浮选过程参数随入矿的变化而不断改变。而通常建立的静态软测量模型利用固定样本集训练得到,当矿源变化时容易发生模型失配现象,使模型不能跟踪当前对象。针对变矿源下的模型失配问题,本文提出基于隐层节点动态分配和模型参数动态修正策略的RBF神经网络建模方法,用于铝土矿浮选过程酸碱度的在线检测建模。实际生产数据仿真结果表明该方法能够有效解决模型失配的问题。
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