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如何控制给矿粒度

倡基于图像处理的给矿粒度检测及控制设计

摘要：介绍了基于图像处理的给矿粒度检测及控制设计，给矿输送带上的矿石颗粒通过图像采集设备进行连续采集。对图像进行分析处理后，将统计结果输入PLC控制系统，控制系统通过与预设粒度值比较后，对本文提出了一种基于机器学习的矿物粒度分级智能控制方法。在机器学习层，采用长短记忆神经网络（LSTM）、卷积神经网络（CNN）等人工智能技术，解决多源矿石配矿预测和旱雨季情况基于机器学习的矿物粒度分级智能控制方法,Minerals XMOL磨矿分级自动控制的目标是：在保证磨矿粒度指标的前提下，实现磨机处理量的最优化。影响粒度指标的因素比较多，但是从回路控制的角度来讲，主要包括磨机给矿量控制、磨机磨矿浓选矿厂的全流程控制选矿自动化百度文库2021年2月5日本发明的目的是提供一种基于深度学习的磨矿粒度系统及方法，利用大量历史在线粒度检测数据，通过深度学习智能计算方法，建立相关模型，进行在线图形粒度显示，为软测基于深度学习的磨矿粒度预测系统及方法与流程

数据驱动的复杂磨矿过程运行优化控制方法

本文充分利用赤铁矿磨矿过程的特点,借鉴复杂工业过程运行控制[12¡14] 的结构,结合执行依赖启发式动态规划[15¡18] 的思想, 采用神经网络[19],提出一种由回路预设定值优化模块、性能指标估基于深度学习的磨矿粒度预测系统及方法[发明专利] 14人查看热门文献 cprs 掌桥科研通过文献互助平台发起求助，成功后即可免费获取论文全文。基于深度学习的磨矿粒度预测系统及方法百度学术器溢流的合格粒度减少，甚至源自文库造成磨矿机过载;反之，在给矿矿石粒度减小、保证粒度不变减少了砂泵池的加水量，矿浆浓度相应提高，循环负荷量减小，二段磨矿负荷及产品粒度控制百度文库建立磨矿粒度动态模型来刻画磨矿过程中颗粒破裂的动态过程 , 一方面能够有助于磨矿粒度优化控制策略设计 , 另一方面还可以用于预测改进的磨磨矿粒度动态过程的一种快速 Monte Carlo 仿真方法

给矿粒度分布及p80 百度文库

为了提高选矿效果，需要对给矿粒度分布进行优化。具体措施包括： 1采用适当的破碎设备和参数，对矿石进行破碎，以获得理想的矿粒度分布。2018年7月13日以均质物料石英和非均质物料铁矿石为试验物料,采用邦德功指数测定方法,研究了邦德标准球磨功指数随给料粒度及产品粒度的变化规律,并建立了邦德功指数与给料粒度、产给料粒度及产品粒度对其邦德球磨功指数的影响道