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摘要
第1章 绪论
1.1 课题研究背景
1.2 粒度检测方法
1.2.1 离线粒度检测方法
1.2.2 在线粒度检测方法
1.2.3 选矿中粒度检测的应用现状
1.2.4 粒度软测量的意义
1.3 软测量技术简介
1.3.1 软测量技术基本理论
1.3.2 软测量的数学描述
1.3.3 影响软测量模型性能的主要因素
1.4 本论文研究的主要内容
第2章 磨矿分级过程工艺
2.1 磨矿分级工艺
2.2 磨矿分级所面临的困难
2.3 水力旋流器
2.3.1 水力旋流器的分级原理
2.3.2 水力旋流器分离性能的参数
2.3.3 水力旋流器的分离粒度的数学模型
2.4 本章小结
第3章 粒子群优化BP神经网络算法研究
3.1 神经网络基本原理
3.1.1 人工神经网络
3.1.2 BP神经网络
3.2 粒子群优化算法及其改进
3.2.1 粒子群算法简介
3.2.2 标准粒子群算法
3.2.3 粒子群算法的改进算法
3.2.4 惯性权重的选取
3.2.5 仿真分析
3.3 用改进的粒子群算法优化BP神经网络
3.3.1 神经网络模型优化
3.3.2 算法流程
3.3.3 仿真验证与结果分析
3.4 本章小结
第4章 溢流粒度软测量模型的建立与仿真
4.1 建模分析
4.2 溢流粒度分布经验模型
4.3 旋流器溢流粒度分布软测量模型的建立
4.3.1 辅助变量的选取
4.3.2 数据预处理
4.3.3 模型的建立
4.3.4 模型的校正
4.4 仿真结果与分析
4.4.1 经验模型的建立及仿真
4.4.2 软测量模型仿真
4.5 本章小结
第5章 结论与展望
5.1 论文研究总结
5.2 展望
参考文献
致谢