针对煤泥浮选过程手动加药存在加药方式粗放、 随意性较强、 药剂消耗大、 工人劳动强度高等问题,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的浮选药剂量预测及自动添加方法.选择煤泥浮选过程主要过程变量作为模型输入变量,药剂添加量作为输出变量,建立了一个基于LSSVM的多输入多输出模型,同时利用粒子群算法(PSO)对模型内部参数进行优化选择,并进行了仿真验证.应用效果表明:在保证产品质量情况下,系统能够有效地降低药剂消耗,其中捕收剂消耗量降低了13.73%,起泡剂消耗量降低了12.67%,应用效果良好.
煤泥浮选 自动加药 最小二乘支持向量机 粒子群优化算法