提出了一種基于BP神經網絡的浮選機液位穩定及液泡厚度的預測模型。預測模型主要以攪拌槽輸出的礦漿流量，掃選輸入流量，精選尾礦流量等為輸入量，以液泡厚度為輸出量，網絡隱含層單元個數與中心向量采用正交最小二乘法（OLS）。同時，在此基礎上在通過Matlab軟件來分析液泡厚度情況，并給出了預測及預警信息。從仿真的結果來看，符合預期的效果，對預防液位變化過大和保證液位穩定具有較大的參考價值和現實意義。
標簽： 浮選機 在線檢測 分 液位
上傳時間： 2013-10-22
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