基于CNN-BP的浮选尾煤灰分智能检测方法

摘要：

尾煤灰分是浮选系统的重要生产指标,不仅可以反映当前浮选系统运行工况和精煤采出率,对浮选智能化控制也有重要意义.针对现有基于图像的浮选尾煤灰分检测方法特征提取不全面、模型精度不足的问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)-反向传播(BP)的浮选尾煤灰分智能检测方法.构建了CNN初步预测与BP神经网络补偿预测相结合的浮选尾煤灰分智能检测模型.通过CNN提取矿浆图像特征数据,初步预测尾煤灰分,然后将图像灰度特征数据和彩色特征数据作为BP补偿模型的输入,以初步预测值与真实值的差值为输出,最终将初步预测值与补偿预测值相加,得到浮选尾煤灰分.实验结果表明:磁力搅拌器的转子为小转子、转速为 500 r/min、光照强度为 12750 Lux条件下矿浆搅拌充分,图像质量最好;与CNN模型及极限学习机(ELM)模型相比,CNN-BP模型预测精度最高,误差波动范围最小,预测误差范围为-2％～+2％;CNN-BP模型的均方根误差(RMSE)为 0.7705,决定系数为 0.9974,平均绝对误差(MAE)为 0.5572％,表明其精度高、效果好、泛化性强,可以满足现场生产检测要求.

关键词：智能化选煤、尾煤灰分、卷积神经网络、BP神经网络、补偿预测

所属期刊栏目：49

分类号：TD948(选矿)

资助基金：国家重点研发计划2021YFC2902600

在线出版日期：2023-04-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：100-106