动态RBF神经网络在浮选过程模型失配中的应用.pdf

动态径向基函数（RBF）神经网络是一种在处理非线性复杂关系建模时常用的机器学习算法。在浮选过程模型失配中的应用主要解决了铝土矿泡沫浮选过程中由于矿浆快速沉淀和入矿性质频繁变化导致的在线检测困难和模型失配问题。 浮选过程是矿物加工中的关键步骤，尤其是铝土矿的处理，其涉及到复杂的化学和物理过程。在这个过程中，矿浆的酸碱度（pH值）是一个重要的工艺参数，它直接影响到浮选效率和产品质量。然而，由于矿浆的快速沉淀，使得在线检测这些参数变得非常困难。此外，矿石来源的频繁变化会导致工艺参数随时间不断改变，传统的静态软测量模型，如基于固定样本集训练的神经网络模型，可能无法适应这种变化，从而出现模型失配现象。 为了解决这个问题，动态RBF神经网络被提出。动态RBF网络的核心在于其隐层节点的动态分配和模型参数的动态修正策略。隐层节点的动态分配允许网络根据输入数据的变化自动调整其结构，增加了模型对环境变化的适应性。模型参数的动态修正策略则使得网络能够实时更新其权重和偏置，以更好地跟踪当前的工艺条件，即工况迁移。 在实际生产数据的仿真中，动态RBF神经网络模型展示了良好的性能，有效地解决了模型失配问题。通过在线测量矿浆的pH值，该模型能够准确地反映浮选过程的变化，提高了工艺控制的精度和稳定性。 总结来说，动态RBF神经网络在浮选过程中的应用体现了深度学习和机器学习在解决工业过程控制问题上的潜力。它不仅能够克服传统模型的局限性，而且能实时适应矿源变化，提高浮选过程的效率和质量。这一研究为其他面临类似挑战的工业过程提供了有价值的参考，尤其是在需要对复杂非线性系统进行实时建模和控制的领域。