【摘 要】
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针对原煤煤质和生产数据的变化对精煤灰分与分选密度之间相关性影响,导致灰分闭环控制稳定性较差.提出多变量过程统计控制(MSPC)中主成分分析法(PCA)对原煤和精煤灰分以及重介分选过程的生产数据降维,采用MSPC中T2统计量图监测分析产品质量,当产品质量合格时,精煤灰分目标值与灰分实际值的差值控制在±0.5％;当产品质量波动较大时,采用精煤灰分、原煤灰分等变量建立的模糊神经网络(FNN)密度预测模型,预测合适密度设定值,再通过密度自动控制系统调节实际密度值.
【机 构】
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太原理工大学矿业工程学院,太原030024
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针对原煤煤质和生产数据的变化对精煤灰分与分选密度之间相关性影响,导致灰分闭环控制稳定性较差.提出多变量过程统计控制(MSPC)中主成分分析法(PCA)对原煤和精煤灰分以及重介分选过程的生产数据降维,采用MSPC中T2统计量图监测分析产品质量,当产品质量合格时,精煤灰分目标值与灰分实际值的差值控制在±0.5％;当产品质量波动较大时,采用精煤灰分、原煤灰分等变量建立的模糊神经网络(FNN)密度预测模型,预测合适密度设定值,再通过密度自动控制系统调节实际密度值.
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