煤泥浮选中I-ELM的应用

作者：武林海; 刘洋^*

来源：煤炭技术, 2019, 38(03): 162-165.

DOI：10.13301/j.cnki.ct.2019.03.055

• 煤泥水浮选
• CCD相机
• PLC
• I-ELM
• BP神经网络

煤泥浮选过程中,对浮选尾矿成分进行测量、控制,可以有效地浮选出合格的煤产品且有利于节能减排。提出将增加型极限学习机(I-ELM)应用于煤泥水成分的识别中。通过CCD相机及其配套PLC软件系统得到灰度直方图,基于灰度直方图提取灰度特征,将灰度特征作为输入向量,煤泥水灰分含量作为输出向量,建立起以I-ELM为基础的煤泥水灰分识别模型。同时,训练建立传统的BP人工神经网络模型和ELM预测模型与提出的方法进行比较。结果显示,增加型极限学习机可以在较短的时间内,达到要求精度。