基于泡沫尺寸統(tǒng)計(jì)分布的浮選過(guò)程故障診斷研究.pdf

1、泡沫表觀尺寸特征與浮選工藝之間存在密切關(guān)系，泡沫尺寸的變化能夠反映浮選工況的變化甚至故障的發(fā)生，能夠反饋分選信息并指導(dǎo)關(guān)鍵操作變量藥劑添加量的調(diào)整，有利于優(yōu)質(zhì)泡沫層的形成以及整個(gè)浮選流程的優(yōu)化。浮選過(guò)程對(duì)安全性和可靠性的要求很高，為保證浮選生產(chǎn)正常、可靠和高效地運(yùn)行，需要能及時(shí)準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)過(guò)程中已經(jīng)或者可能出現(xiàn)的故障并加以定位，使得研究浮選過(guò)程故障檢測(cè)和診斷方法有了非常重要的意義，構(gòu)成了本文研究和討論的主要內(nèi)容。
　　 針對(duì)浮選工

2、業(yè)特點(diǎn)，研發(fā)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)對(duì)大量實(shí)時(shí)圖像進(jìn)行泡沫分割后處理分析表明，泡沫表觀尺寸分布具有明顯的非高斯特性，不能簡(jiǎn)單的假設(shè)其分布為正態(tài)分布，也不能采用均值和方差等單值特征來(lái)描述，因此本文提出采用非參數(shù)估計(jì)的概率密度函數(shù)(PDF)來(lái)描述泡沫尺寸分布。為實(shí)現(xiàn)非參數(shù)估計(jì)PDF之間的比較，提出一種改進(jìn)的核密度估計(jì)方法，設(shè)計(jì)固定基函數(shù)的方法得到權(quán)系數(shù)向量，為故障檢測(cè)和診斷濾波器模型的建立奠定了基礎(chǔ)。
　　 由于浮選系統(tǒng)輸出的反饋信息是

3、泡沫尺寸的PDF分布，不是單一的變量值，不同于傳統(tǒng)的故障檢測(cè)和診斷問(wèn)題，因此建立一種基于輸出PDF的故障檢測(cè)和診斷模型。利用改進(jìn)的核密度估計(jì)逼近輸出PDF轉(zhuǎn)化成動(dòng)態(tài)權(quán)系數(shù)，進(jìn)而建立時(shí)滯非線性權(quán)動(dòng)態(tài)模型，提出一種浮選過(guò)程故障檢測(cè)濾波器設(shè)計(jì)方法，基于線性矩陣不等式得到可行的故障檢測(cè)方法。工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)大量故障視頻樣本的研究結(jié)果表明該故障檢測(cè)方法具有較高的準(zhǔn)確度。
　　 深入研究浮選過(guò)程中的藥劑添加量與泡沫尺寸分布及其權(quán)值之間的定性關(guān)系，設(shè)