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基于CNN−BP的浮选尾煤灰分智能检测方法

韩宇 王兰豪 刘秦杉 桂夏辉

韩宇,王兰豪,刘秦杉,等. 基于CNN−BP的浮选尾煤灰分智能检测方法[J]. 工矿自动化,2023,49(3):100-106.  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022100019
引用本文: 韩宇,王兰豪,刘秦杉,等. 基于CNN−BP的浮选尾煤灰分智能检测方法[J]. 工矿自动化,2023,49(3):100-106.  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022100019
HAN Yu, WANG Lanhao, LIU Qinshan, et al. Intelligent detection model of flotation tailings ash based on CNN-BP[J]. Journal of Mine Automation,2023,49(3):100-106.  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022100019
Citation: HAN Yu, WANG Lanhao, LIU Qinshan, et al. Intelligent detection model of flotation tailings ash based on CNN-BP[J]. Journal of Mine Automation,2023,49(3):100-106.  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022100019

基于CNN−BP的浮选尾煤灰分智能检测方法

doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022100019
基金项目: 国家重点研发计划项目(2021YFC2902600)。
详细信息
    作者简介:

    韩宇(1997—),男,山西吕梁人,硕士研究生,研究方向为选煤/选矿与智能化控制,E-mail: hanyu19970804@163.com

    通讯作者:

    王兰豪(1989—),男,河南商丘人,副教授,主要从事选煤/选矿技术研究及工程应用等工作,E-mail: wanglanhao888@163.com

  • 中图分类号: TD948

Intelligent detection model of flotation tailings ash based on CNN-BP

  • 摘要: 尾煤灰分是浮选系统的重要生产指标,不仅可以反映当前浮选系统运行工况和精煤采出率,对浮选智能化控制也有重要意义。针对现有基于图像的浮选尾煤灰分检测方法特征提取不全面、模型精度不足的问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)−反向传播(BP)的浮选尾煤灰分智能检测方法。构建了CNN初步预测与BP神经网络补偿预测相结合的浮选尾煤灰分智能检测模型。通过CNN提取矿浆图像特征数据,初步预测尾煤灰分,然后将图像灰度特征数据和彩色特征数据作为BP补偿模型的输入,以初步预测值与真实值的差值为输出,最终将初步预测值与补偿预测值相加,得到浮选尾煤灰分。实验结果表明:磁力搅拌器的转子为小转子、转速为500 r/min、光照强度为12 750 Lux条件下矿浆搅拌充分,图像质量最好;与CNN模型及极限学习机(ELM)模型相比,CNN−BP模型预测精度最高,误差波动范围最小,预测误差范围为−2%~+2%;CNN−BP模型的均方根误差(RMSE)为0.770 5,决定系数为0.997 4,平均绝对误差(MAE)为0.557 2%,表明其精度高、效果好、泛化性强,可以满足现场生产检测要求。

     

  • 图  1  煤泥浮选原理

    Figure  1.  Principle of slime flotation

    图  2  煤泥浮选工艺流程

    Figure  2.  Process of slime flotation

    图  3  卷积运算过程

    Figure  3.  Process of convolution operation

    图  4  池化运算过程

    Figure  4.  Process of pooling operation

    图  5  基于CNN−BP的浮选尾煤灰分智能检测模型

    Figure  5.  Intelligent detection model of flotation tailings ash based on CNN-BP

    图  6  CNN结构

    Figure  6.  Structure of CNN

    图  7  实验装置

    Figure  7.  Experimental device

    图  8  预处理后的部分矿浆图像

    Figure  8.  Partial pulp images after pretreatment

    图  9  不同模型灰分预测结果

    Figure  9.  Ash prediction results of different models

    图  10  不同模型灰分预测误差

    Figure  10.  Ash prediction error of different models

    表  1  不同光照强度下图像灰度均值差

    Table  1.   Image gray mean difference under different light intensity

    光照强度/Lux灰度均值差光照强度/Lux灰度均值差
    9 00010.55 12 750209.84
    9 75014.3813 500206.42
    10 50045.2214 250200.65
    11 250135.1515 000195.70
    12 000178.12
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    表  2  CNN训练参数

    Table  2.   CNN training parameters

    参数设定值
    优化算法sgdm
    基础学习率0.0001
    学习率变化期数20
    学习率变化指数0.1
    验证迭代次数30
    单位批量次数4
    训练设备GPU
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    表  3  模型预测结果评价

    Table  3.   Evaluation of model prediction results

    模型MAE/%RMSER2
    ELM1.495 91.783 20.984 3
    CNN0.959 01.201 00.993 8
    CNN−BP0.557 20.770 50.997 4
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2022-10-11
  • 修回日期:  2023-03-06
  • 网络出版日期:  2023-03-27

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