基于差分進化的鋁土礦磨礦分級過程非線性參數辨識研究.pdf

1、基于磨礦機理建立磨礦排礦粒度分布預測模型對磨礦過程的優(yōu)化控制以及提高磨礦效率有著重要的意義。在連續(xù)磨礦-分級回路中，鋼球磨損量與螺旋分級機的返砂對連續(xù)磨礦-分級回路磨礦排礦粒度分布特性的影響極大。因此，本文以球磨機中鋼球磨損量與螺旋分級機的返砂粒度分布特性為對象，研究鋼球磨損規(guī)律預測模型與螺旋分級機分級效率在線預測模型，并用改進的差分進化算法辨識模型的參數。
　　論文主要研究工作和創(chuàng)新成果如下:結合鋁土礦磨礦-分級過程非線性模型參

2、數辨識問題，改進DE算法交叉策略并結合jDE參數自適應算法，提出基于改進差分進化算法的單目標與約束多目標非線性參數辨識方法。針對現有鋼球磨損模型無法準確描述磨礦過程中鋼球磨損規(guī)律，改進鋼球磨損規(guī)律預測模型，基于小型球磨機鋼球磨損試驗數據辨識模型參數，仿真研究結果表明，改進的鋼球磨損預測模型能準確地描述球磨機中鋼球磨損規(guī)律，預測不同直徑鋼球的磨損量，指導磨礦過程補球操作。針對現有螺旋分級機分級效率無法實現在線預測的不足，融合礦物粒度分布方