铜粗加工试剂控制：模糊前馈与气泡尺寸分布反馈结合策略

"本文提出了一种结合模糊前馈（FBF）和气泡尺寸分布（BSD）的反馈试剂剂量控制策略，应用于铜粗加工过程，旨在优化产品指标。该策略利用模糊理论设计前馈补偿器，以矿石品位和处理量为基础预估试剂用量，减少干扰。同时，通过监测BSD来反馈预测控制试剂剂量，保持浮选操作的稳定性。文章采用B样条曲线来描述非高斯特征的气泡大小，并用概率密度函数（PDF）表示。进一步地，利用多输出最小二乘支持向量机（MLS-SVM）建立了B样条权重和试剂剂量之间的动态关系模型，解决了它们间的相互关联和影响。最后，提出了一个多步骤优化算法来精确确定试剂用量。实验验证了这种方法的有效性。" 在铜粗加工过程中，试剂剂量的精确控制至关重要，因为它直接影响到浮选效率和最终产品的质量。模糊前馈控制（FBF）是一种基于模糊逻辑的控制策略，它能够根据输入变量（如矿石品位和处理量）的模糊规则，提前计算出试剂的合适剂量，以抵消可能的大型干扰因素。这种前馈控制可以提高系统的抗干扰能力，确保在各种工况下都能保持良好的工艺性能。 另一方面，气泡尺寸分布（BSD）被认为是浮选过程中的关键参数，因为它直接影响浮选的选择性和效率。文中采用了B样条曲线来描述非高斯特征的气泡大小，这有助于更准确地捕捉BSD的复杂变化。通过将BSD转换为概率密度函数（PDF），可以更直观地理解气泡大小的分布状态，从而为反馈控制提供依据。基于BSD的反馈控制能够实时调整试剂剂量，以应对浮选过程中的变化，保持系统的稳定运行。 多输出最小二乘支持向量机（MLS-SVM）是机器学习的一种方法，用于建立非线性模型。在本研究中，它被用来建模B样条曲线的权重与试剂剂量之间的动态关系。由于这些权重之间存在相互影响，且与试剂剂量直接相关，MLS-SVM能有效地处理这些复杂的关联，提供精确的预测。 最后，为了找到最佳的试剂剂量，文章提出了一个优化算法。这种算法考虑了多个时间步长，通过迭代优化过程，寻找使系统性能最大化的试剂用量。 这个结合模糊前馈和BSD反馈的控制策略创新地整合了多种控制理论和技术，以实现铜粗加工过程中的试剂剂量精细化管理，从而提高浮选效率和产品质量。通过实验验证，该方法显示出显著的优越性，对于提升铜粗加工工业的自动化水平和经济效益具有实际应用价值。