基于改进型LS-SVM技术的煤泥浮选智能优化控制方法

作者：郭伟; 贾永飞; 赵欣

来源：计算机测量与控制, 2022, 30(12): 119-124.

DOI：10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2022.12.018

• 煤泥浮选
• 最小二乘支持向量机
• 引力搜索算法
• 综合评估模型
• 洁净煤灰含量

针对现有的煤泥浮选控制算法公式复杂、评估时间长等问题，文章提出了一种基于多重最小二乘支持向量机(LS-SVM)的浮选精煤灰分综合评估模型；首先，建立了基于LS-SVM的单一煤种的单一估计模型，并利用引力搜索算法对其内部参数进行了优化；其次，设计了模型更新策略，解决了单一模型精度下降的问题；此外，为了解决模型失配问题，还研究了由多个单一模型组成的多个LS-SVM模型以及模型切换机制；最后，进行了工业试验和评价，实验结果表明，煤泥浮选的评估值与实际值的平均相对误差为3.32%,综合模型的估计精度和适应性能够满足工业要求。