專利名稱：：一種水力旋流器溢流粒度分布的軟測(cè)量方法
技術(shù)領(lǐng)域：
：本發(fā)明涉及一種軟測(cè)量方法，特別是關(guān)于一種水力旋流器溢流粒度分布的軟測(cè)量方法。
背景技術(shù)：
：水力旋流器是一種分離混合物的設(shè)備，在化工、石油、選礦等領(lǐng)域應(yīng)用十分廣泛。水力旋流器的工作原理是離心沉降，利用離心力進(jìn)行分級(jí)。由于在水力旋流器中，粗顆粒與細(xì)顆粒受到的離心力、向心力、流體曳力等大小不同，細(xì)顆粒由旋流器的上口溢流管排出，成為溢流產(chǎn)物，粗顆粒從下口底流管排出。在工業(yè)生產(chǎn)過程中，水力旋流器溢流產(chǎn)物在某特定粒度范圍內(nèi)的顆粒占顆?？偭康陌俜直茸鳛榉从钞a(chǎn)物溢流粒度分布的主要指標(biāo)，稱為水力旋流器的溢流粒度分布，記為β+μ(表示粒度大于μ的顆粒占顆?？偭康陌俜直?或β_μ(表示粒度小于μ的顆粒占顆粒總量的百分比)。實(shí)際工業(yè)中，通常用溢流產(chǎn)物中74μπι以下顆粒占顆?？偭康陌俜直茸鳛楹饬慨a(chǎn)物粒度分布的重要指標(biāo)，記為β_74。水力旋流器溢流粒度分布直接決定了后級(jí)浮選工藝的生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量，因此實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地測(cè)量水力旋流器溢流產(chǎn)物的粒度分布具有重要意義。水力旋流器溢流粒度分布的檢測(cè)方法有離線化驗(yàn)和在線檢測(cè)兩種方法。離線化驗(yàn)為目前選礦生產(chǎn)廣泛采用的方法，缺點(diǎn)為測(cè)量時(shí)間間隔過大，無法在線指導(dǎo)生產(chǎn)。在線檢測(cè)方法有在線粒度儀檢測(cè)與軟測(cè)量?jī)煞N。在線粒度儀檢測(cè)雖然可以在線測(cè)量，但是價(jià)格昂貴，而且測(cè)量間隔周期通常為數(shù)分鐘，不適應(yīng)閉環(huán)控制的需要。研究者們根據(jù)水力旋流器溢流粒度分布與水力旋流器工作狀態(tài)的關(guān)系，提出了各種具體計(jì)算水力旋流器溢流粒度分布的經(jīng)驗(yàn)公式。水力旋流器的工作狀態(tài)包括入口處的給料濃度Cv、給料壓力P、給料流量Q等，這些變量容易實(shí)現(xiàn)在線測(cè)量，因此，可以通過經(jīng)驗(yàn)公式推算出溢流粒度分布。但是，這些經(jīng)驗(yàn)公式的參數(shù)較難根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)整，靈活性較差，計(jì)算精度不能滿足實(shí)際要求。此外，還可以利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)水力旋流器的溢流粒度分布進(jìn)行軟測(cè)量，即選擇合適的輔助變量，結(jié)合試驗(yàn)樣本得到軟測(cè)量算法，從而推算出水力旋流器的溢流粒度分布。但現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟測(cè)量方法在實(shí)際運(yùn)用過程中，都需要對(duì)水力旋流器出口處的溢流產(chǎn)物濃度進(jìn)行實(shí)時(shí)測(cè)量，而在很多實(shí)際生產(chǎn)過程中，水力旋流器出口處的溢流濃度很難在線直接測(cè)量，這也限制了現(xiàn)有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟測(cè)量方法的實(shí)際應(yīng)用。發(fā)明專利“測(cè)量水力旋流器固液分離溢流粒度分布的支持向量機(jī)方法”(專利號(hào)200510086685.7，已授權(quán))提出了一種溢流粒度分布的測(cè)量方法。該方法選擇水力旋流器入口處給料的濃度、壓力、流量和出口處的溢流濃度作為輔助變量，采用支持向量機(jī)方法推算出水力旋流器的溢流粒度分布。但是，該方法在運(yùn)用過程中并沒有解決需要測(cè)量溢流濃度的問題。
發(fā)明內(nèi)容針對(duì)上述問題，本發(fā)明的目的是提供一種無需測(cè)量溢流濃度，可實(shí)時(shí)在線測(cè)量，可靠性高，精確實(shí)用的水力旋流器溢流粒度分布的軟測(cè)量方法。為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采取以下技術(shù)方案一種水力旋流器溢流粒度分布的軟測(cè)量方法，其包括以下步驟1)設(shè)置一水力旋流器溢流粒度分布的軟測(cè)量裝置，所述軟測(cè)量裝置包括一渣漿泵，所述渣漿泵通過一管道連接一水力旋流器，所述水力旋流器的上口處設(shè)置有一溢流管，下口處設(shè)置有一底流管，在所述管道的所述水力旋流器的入口處設(shè)置有一濃度檢測(cè)設(shè)備、一壓強(qiáng)采集設(shè)備和一流量采集設(shè)備，所述濃度檢測(cè)設(shè)備、壓強(qiáng)采集設(shè)備和流量采集設(shè)備的輸出端連接一數(shù)據(jù)采集設(shè)備，所述數(shù)據(jù)采集設(shè)備的輸出端連接一帶有顯示屏的監(jiān)控計(jì)算機(jī)；所述監(jiān)控計(jì)算機(jī)內(nèi)預(yù)設(shè)有一先驗(yàn)知識(shí)計(jì)算模塊、一軟測(cè)量模型訓(xùn)練模塊和一溢流粒度分布測(cè)量模塊；2)根據(jù)所述水力旋流器的具體型號(hào)以及實(shí)際工況，選定一表征所述水力旋流器工作狀態(tài)與溢流粒度分布關(guān)系的經(jīng)驗(yàn)公式，將經(jīng)驗(yàn)公式表示成一種核函數(shù)的線性組合形式，并作為先驗(yàn)知識(shí)表達(dá)式輸入到所述監(jiān)控計(jì)算機(jī)中的所述先驗(yàn)知識(shí)計(jì)算模塊內(nèi)，由所述先驗(yàn)知識(shí)計(jì)算模塊結(jié)合指定的參數(shù)，確定先驗(yàn)知識(shí)表達(dá)式，將先驗(yàn)知識(shí)表達(dá)式作為待融合的先驗(yàn)知識(shí)輸送給所述軟測(cè)量模型訓(xùn)練模塊；3)離線讀取訓(xùn)練樣本，并對(duì)讀取的訓(xùn)練樣本集進(jìn)行剔除野值、歸一化處理后，輸送到所述軟測(cè)量模型訓(xùn)練模塊；4)所述軟測(cè)量模型訓(xùn)練模塊將步驟2)中得到的待融合的先驗(yàn)知識(shí)和步驟3)中獲得的訓(xùn)練樣本集，融合、訓(xùn)練得到水力旋流器溢流粒度分布軟測(cè)量模型，并將該模型輸送給所述溢流粒度分布測(cè)量模塊；5)所述溢流粒度分布測(cè)量模塊對(duì)步驟4)中得到的水力旋流器溢流粒度分布軟測(cè)量模型進(jìn)行存儲(chǔ)；6)調(diào)用所述溢流粒度分布測(cè)量模塊中的水力旋流器溢流粒度分布軟測(cè)量模型，結(jié)合所述數(shù)據(jù)采集設(shè)備實(shí)時(shí)輸入的濃度值、壓強(qiáng)值和流量值，計(jì)算出所述水力旋流器的溢流粒度分布，并通過所述監(jiān)控計(jì)算機(jī)進(jìn)行顯示和存儲(chǔ)。所述步驟2)中，選定經(jīng)驗(yàn)公式為y=β_74=f(d50c)=P(X)，將該經(jīng)驗(yàn)公式表示成一種核函數(shù)的線性組合形式為<formula>formulaseeoriginaldocumentpage5</formula>式中，y為溢流粒度分布；β_74表示溢流產(chǎn)物中74μm以下顆粒占顆?？偭康谋壤?；d5(l。=g(x)為校正分離粒度，校正分離粒度d5(l。是指一特定的粒度值，當(dāng)一組顆粒的粒度均為d5(l。時(shí)，其進(jìn)入所述水力旋流器后，從所述溢流管排出和從所述底流管排出的比例相同，均為50%，g(x)為解析形式；χ=(CvP旋流器入口處給料的濃度值、壓力值和流量值；d為一待定參數(shù)，其表示線性組合中核函數(shù)的總數(shù)；i=1、2、…d，其表示線性組合中第i個(gè)成分；Yi為一待定參數(shù)，K(ti;χ)為指定的核函數(shù)，、為核函數(shù)中一待定基向量；基向量^和待定參數(shù)d、yi均由所述先驗(yàn)知識(shí)計(jì)算模塊進(jìn)行迭代運(yùn)算確定。所述基向量、和待定參數(shù)d、Yi在所述先驗(yàn)知識(shí)計(jì)算模塊中的具體求解步驟如下①確定核函數(shù)K(、，Χ)，指定正則化參數(shù)μ的值，指定閾值ε，令基向量、的取值集合7；=0(空集)；②令迭代步數(shù)k=0，記q(x)此時(shí)的表達(dá)函數(shù)qQ(x)=0，則誤差函數(shù)為rQ(χ)=ρ(χ)-q0(χ)；③求tk+1，使誤差函數(shù)=，若rk(tk+1)I<ε，則返回d=k,q(x)=qk(x)，基向量、的取值集合為TkJ,=1,···,Α，終止迭代；④令Tk+1=TkU{tk+1}，則構(gòu)造出一(k+1)X(k+1)維矩陣Kk+1，Kk+1的第(i，j)個(gè)元素為κ(、，、)，進(jìn)而構(gòu)造出一(k+1)維向量p(T(k+1))=[Pai),…，P(tk+1)]T;⑤計(jì)算向量矩陣Y(k+1)=(Kk+1+yΙμΓρΟΓ05+1))，其中Ik+1為(k+1)維單位矩陣，k+\令—⑷=Σ^+1)Μυ)，其中為向量矩陣y(k+1)的第i個(gè)元素；⑥令rk+1(x)=p(x)_qk+1(x)，k=k+1，返回步驟③。所述步驟4)中溢流粒度分布軟測(cè)量模型的表達(dá)式為dγ=f(x)=J^ajK(t,，X)式中，y為溢流粒度分布軟測(cè)量結(jié)果，a^為一待定參數(shù)，參數(shù)d和基向量、由所述步驟2)確定。所述待定參數(shù)α；通過求解以下優(yōu)化公式得到a*=argminU7KrxrK^a-2yτΚ^α+2(α-γ)ΤK7.(α-γ)α式中，Kxt為IXd維矩陣，其中第(i，j)個(gè)元素為K(ti，Xj);KT的第(i，j)個(gè)元素為Κ(、，、)；訓(xùn)練樣本數(shù)量為1個(gè)，y=[y1…，yi]T為訓(xùn)練樣本輸出向量；λ為一指定值；Y=[Y1,···,Yi,…，Yd]T由所述步驟2)確定，CIi*為向量α*中的第i個(gè)元素。所述步驟3)中讀取的訓(xùn)練樣本為Xi=(Cv(i)P(i)Q(i))T,Yi=β_74(),i=1,2,…，1式中，Cv(i)為第i份樣品的入口濃度值；P(i)為第i份樣品的入口壓強(qiáng)值；Q(i)為第i份樣品的入口流量值；β-74(i)為采樣時(shí)刻第i份樣品的溢流粒度分布；1為訓(xùn)練樣本數(shù)量。本發(fā)明由于采取以上技術(shù)方案，其具有以下優(yōu)點(diǎn)1、本發(fā)明設(shè)置的溢流粒度分布軟測(cè)量裝置，可實(shí)時(shí)在線檢測(cè)水力旋流器入口處給料的濃度值、壓強(qiáng)值和流量值，檢測(cè)的數(shù)據(jù)通過輸入監(jiān)控計(jì)算機(jī)，由監(jiān)控計(jì)算機(jī)內(nèi)預(yù)制的模塊實(shí)時(shí)運(yùn)算出水力旋流器出口處的溢流粒度分布，因此，測(cè)量間隔時(shí)間短、效率高，能更方便地為生產(chǎn)提供依據(jù)。2、本發(fā)明在監(jiān)控計(jì)算機(jī)內(nèi)預(yù)制有先驗(yàn)知識(shí)計(jì)算模塊、軟測(cè)量模型訓(xùn)練模塊和溢流粒度分布測(cè)量模塊，測(cè)量過程中，只需要在線檢測(cè)水力旋流器入口處給料的濃度值、壓強(qiáng)值和流量值，就可以運(yùn)算出水力旋流器的溢流粒度分布，因此，不需要測(cè)量水力旋流器出口處的溢流濃度值，解決了溢流濃度值很難在線測(cè)量的問題。3、本發(fā)明由于將水力旋器溢流粒度分布計(jì)算的經(jīng)驗(yàn)公式做為先驗(yàn)知識(shí)，結(jié)合訓(xùn)練樣本，融合、訓(xùn)練得到水力旋器溢流粒度分布的測(cè)量模型，因此，并不完全依賴于訓(xùn)練樣本，可靠性要高于傳統(tǒng)的完全依賴樣本的學(xué)習(xí)方法，更適于實(shí)際溢流粒度分布的測(cè)量應(yīng)用。本發(fā)明構(gòu)思巧妙，精確實(shí)用，可廣泛用于實(shí)際測(cè)量過程中。圖1是本發(fā)明的軟測(cè)量裝置示意2是本發(fā)明的軟測(cè)量模塊示意3是本發(fā)明的測(cè)量流程示意圖圖4是本發(fā)明用于實(shí)施例的測(cè)量結(jié)果示意圖具體實(shí)施例方式下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)的描述。本發(fā)明包括以下步驟1)如圖1所示，設(shè)置一水力旋流器溢流粒度分布的軟測(cè)量裝置，該裝置包括一渣漿泵1，渣漿泵1通過一管道2連接一水力旋流器3，水力旋流器3的上口處設(shè)置有一溢流管31，下口處設(shè)置有一底流管32。在管道2的水力旋流器3入口處設(shè)置有一濃度檢測(cè)設(shè)備4、一壓強(qiáng)檢測(cè)設(shè)備5和一流量檢測(cè)設(shè)備6，濃度檢測(cè)設(shè)備4、壓強(qiáng)檢測(cè)設(shè)備5和流量檢測(cè)設(shè)備6的輸出端連接一數(shù)據(jù)采集設(shè)備7，數(shù)據(jù)采集設(shè)備7的輸出端連接一帶有顯示屏的監(jiān)控計(jì)算機(jī)8。如圖2所示，監(jiān)控計(jì)算機(jī)8內(nèi)預(yù)設(shè)有一先驗(yàn)知識(shí)計(jì)算模塊81、一軟測(cè)量模型訓(xùn)練模塊82和一溢流粒度分布測(cè)量模塊83。工作過程中，礦漿通過渣漿泵1泵入管道2中，在礦漿到達(dá)水力旋流器3的入口處時(shí)，通過濃度檢測(cè)設(shè)備4、壓強(qiáng)檢測(cè)設(shè)備5和流量檢測(cè)設(shè)備6分別對(duì)水力旋流器3入口處給料的濃度值、壓強(qiáng)值和流量值進(jìn)行測(cè)量，測(cè)量得到的數(shù)據(jù)輸入到數(shù)據(jù)采集設(shè)備7，由數(shù)據(jù)采集設(shè)備7最后輸入到監(jiān)控計(jì)算機(jī)8中，進(jìn)行溢流粒度分布的運(yùn)算。在水流旋流器3的作用下，礦漿中的細(xì)顆粒經(jīng)水力旋流器3上口的溢流管31排出，成為溢流產(chǎn)物，粗顆粒從水力旋流器3下口的底流管32排出。2)根據(jù)水力旋流器3的具體型號(hào)以及實(shí)際工況，選定一表征水力旋流器3工作狀態(tài)與溢流粒度分布關(guān)系的經(jīng)驗(yàn)公式，將經(jīng)驗(yàn)公式表示成一種核函數(shù)的線性組合形式，并作為先驗(yàn)知識(shí)表達(dá)式輸入到監(jiān)控計(jì)算機(jī)8中的先驗(yàn)知識(shí)計(jì)算模塊81內(nèi)，由先驗(yàn)知識(shí)計(jì)算模塊81結(jié)合指定的參數(shù)，確定先驗(yàn)知識(shí)表達(dá)式，將先驗(yàn)知識(shí)表達(dá)式作為待融合的先驗(yàn)知識(shí)輸送給軟測(cè)量模型訓(xùn)練模塊82。該步驟的具體過程如下對(duì)于不同型號(hào)的水力旋流器3，其入口處給料的濃度、壓強(qiáng)、流量與溢流粒度分布關(guān)系的經(jīng)驗(yàn)公式具有不同的表達(dá)形式。選定校正分離粒度d5(l。的經(jīng)驗(yàn)公式d5(l。=g(x)，然后通過溢流粒度分布公式β_74=f(d5J，計(jì)算溢流粒度分布。其中，校正分離粒度d5(l。是指一特定的粒度值，當(dāng)一組顆粒的粒度均為d5(l。時(shí)，其進(jìn)入水力旋流器3后，從溢流管31排出和從底流管32排出的比例相同，均為50%。對(duì)于給定的水力旋流器，d5(l。取決于旋流器入口處給料的濃度值、壓強(qiáng)值和流量值，即可以用g(x)表示，其中χ=(CvP旋流器入口處給料的濃度值、壓力值和流量值。β_74表示溢流產(chǎn)物中74μπι以下顆粒占顆?？偭康谋壤?。A.L.穆拉爾和G.V.杰根森提出了一個(gè)表格近似表示f(d5J，如表1所示，實(shí)際使用時(shí)可以通過插值計(jì)算得到溢流粒度分布β_74。表1溢流粒度分布與校正分離粒度關(guān)系表<table>tableseeoriginaldocumentpage7</column></row><table><table>tableseeoriginaldocumentpage8</column></row><table>選定計(jì)算d5(l。的經(jīng)驗(yàn)公式為g(x)，通過插值計(jì)算即可確定計(jì)算溢流粒度分布的經(jīng)驗(yàn)公式為y=i3_74=f(d5J=ρ(χ)0將該經(jīng)驗(yàn)公式表示成一種核函數(shù)的線性組合形式為d<formula>formulaseeoriginaldocumentpage8</formula>式中，y為溢流粒度分布，χ為水力旋流器3入口處給料的濃度值、壓強(qiáng)值與流量值；d為一待定參數(shù)，其表示線性組合中核函數(shù)的總數(shù)；i=1、2、…d，其表示線性組合中第i個(gè)成分；Yi為一待定參數(shù)，K(ti;χ)為指定的核函數(shù)，、為核函數(shù)中一待定基向量；基向量ti和待定參數(shù)d、yi均由先驗(yàn)知識(shí)計(jì)算模塊81進(jìn)行迭代運(yùn)算確定?；蛄縯i和待定參數(shù)d、Y,的具體求解步驟如下①確定核函數(shù)K(、，Χ)，指定正則化參數(shù)μ的值，指定閾值ε，令基向量、的取值集合7；二0(空集)；②令迭代步數(shù)k=0，記q(x)此時(shí)的表達(dá)函數(shù)qQ(x)=0，則誤差函數(shù)為rQ(χ)=ρ(χ)-q0(χ)；求、+1，使誤差函數(shù)|&(、+1)|=111嚴(yán)|((0|，若rk(tk+1)I<ε，則返回d=k，q(x)=qk(x)，基向量、的取值集合為Tk，=，終止迭代；④令Tk+1=TkU{tk+1}，則構(gòu)造出一(k+1)X(k+1)維矩陣Kk+1，Kk+1的第(i，j)個(gè)元素為κ(、，、)，進(jìn)而構(gòu)造出一(k+1)維向量p(T(k+1))=[Pai),…，P(tk+1)]T;⑤計(jì)算向量矩陣γ(k+1)=(Kk+1+yΙηΓρΟΓ05+1))，其中Ik+1為(k+1)維單位矩陣，k+1令知辦)=[；^+1&(^)，其中、_)為向量矩陣Y(k+1)的第i個(gè)元素；/=1⑥令rk+1(x)=p(x)_qk+1(x)，k=k+1，返回步驟③?；蛄縯i和待定參數(shù)d、Yi確定后，即可確定先驗(yàn)知識(shí)表達(dá)式(1)，將選驗(yàn)知識(shí)表達(dá)式(1)作為待融合的先驗(yàn)知識(shí)輸送給軟測(cè)量模型訓(xùn)練模塊82。3)離線讀取訓(xùn)練樣本，并對(duì)讀取的訓(xùn)練樣本集進(jìn)行剔除野值、歸一化處理后，輸送到軟測(cè)量模型訓(xùn)練模塊82中。該步驟的具體過程如下在旋流器3的溢流口31取礦漿樣品，同時(shí)記錄取樣時(shí)刻的旋流器3入口處給料的濃度值、壓力值和流量值，通過實(shí)驗(yàn)室化驗(yàn)得到溢流口礦漿樣品的溢流粒度分布值β_74，并重復(fù)此過程，從而得到1個(gè)訓(xùn)練樣本，其中第i份樣品的入口濃度值記為cv(i)，第i份樣品的入口壓強(qiáng)值記為p(i)，第i份樣品的入口流量值記為Q(i)，第i份樣品的溢流粒度分布記為β-74(υ，則Cv(i)、P(i)、Q(i)、β_74()構(gòu)成一組訓(xùn)練樣本，記為Ixi,yjXi=(Cv(i)P(i)Q(i))T,Yi=β_74(),i=1,2,…，1將上述得到的訓(xùn)練樣本集輸入到軟測(cè)量模型訓(xùn)練模塊82中。4)給定水力旋流器3溢流粒度分布軟測(cè)量模型的一個(gè)核函數(shù)的線性組合形式，軟測(cè)量模型訓(xùn)練模塊82將步驟2)中得到的待融合的先驗(yàn)知識(shí)表達(dá)式(1)和步驟3)中獲得的訓(xùn)練樣本集Ixi,yj，融合、訓(xùn)練得到水力旋流器溢流粒度分布軟測(cè)量模型中的未知參數(shù)，最終確定水力旋流器溢流粒度分布的軟測(cè)量模型，將該模型輸送給溢流粒度分布測(cè)量模塊83。該步驟的具體過程為給定水力旋流器3溢流粒度分布軟測(cè)量模型的一個(gè)核函數(shù)的線性組合形式為<formula>formulaseeoriginaldocumentpage9</formula>式中，y=β_74為溢流粒度分布軟測(cè)量結(jié)果，α^—為待定參數(shù)，參數(shù)d和基向量、由所述步驟2)確定。將步驟2)中得到的待融合的先驗(yàn)知識(shí)表達(dá)式(1)中的參數(shù)d、Yi和基向量、與步驟3)中獲得的訓(xùn)練樣本集Ixi,yj，融合、訓(xùn)練得到水力旋流器3溢流粒度分布軟測(cè)量模型中的未知參數(shù)αΛα；的求解通過以下優(yōu)化公式得到<formula>formulaseeoriginaldocumentpage9</formula>式中，Kxt為IXd維矩陣，其中第(i，j)個(gè)元素為K(ti，Xj);KT的第(i，j)個(gè)元素為Κ(、，、)；訓(xùn)練樣本數(shù)量為1個(gè)，y=[y1…，yi]T為訓(xùn)練樣本輸出向量；λ為一指定值；Y=[Y1,···,Yi,…，Yd]T由所述步驟2)確定，CIi*為向量α*中的第i個(gè)元素。求得a^后，水力旋流器溢流粒度分布軟測(cè)量模型可以確定，將該模型輸送給溢流粒度分布測(cè)量模塊83。5)溢流粒度分布測(cè)量模塊83對(duì)步驟4)中得到的水力旋流器溢流粒度分布軟測(cè)量模型進(jìn)行存儲(chǔ)。6)調(diào)用溢流粒度分布測(cè)量模塊83中的水力旋流器溢流粒度分布軟測(cè)量模型，結(jié)合數(shù)據(jù)采集設(shè)備7實(shí)時(shí)輸入的水力旋流器3入口處的給料濃度值、壓強(qiáng)值和流量值，計(jì)算出水力旋流器3的溢流粒度分布，并通過監(jiān)控計(jì)算機(jī)8進(jìn)行顯示和存儲(chǔ)。在實(shí)際測(cè)量過程中，如果發(fā)現(xiàn)溢流粒度分布測(cè)量模塊83中的溢流粒度分布軟測(cè)量模型精度不能滿足要求時(shí)，返回步驟2)，再進(jìn)行融合、訓(xùn)練得到新的溢流粒度分布軟測(cè)量模型，并用該新模型替換原有的舊模型，繼續(xù)進(jìn)行溢流粒度分布的軟測(cè)量。如圖3所示，在步驟6)中，測(cè)量溢流粒度分布的具體步驟如下(A)測(cè)量開始，決定使用方式選擇進(jìn)行訓(xùn)練或者測(cè)量，若選擇測(cè)量則轉(zhuǎn)至(H)，否則，轉(zhuǎn)至(B)0(B)選擇合適的經(jīng)驗(yàn)公式作為先驗(yàn)知識(shí)。(C)指定參數(shù)指定核函數(shù)K(t，x)、閾值ε、參數(shù)μ和λ的值。(D)讀取訓(xùn)練樣本Ixi,yi}。(E)對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行預(yù)處理剔除野值、歸一化。(F)進(jìn)行訓(xùn)練。(G)保存訓(xùn)練結(jié)果，訓(xùn)練過程結(jié)束，轉(zhuǎn)至結(jié)尾(M)。(H)讀取訓(xùn)練結(jié)果表達(dá)式(2)。(I)讀取入口濃度、壓強(qiáng)以及流量數(shù)據(jù)，得到表達(dá)式(2)中的輸入量X。(J)代入表達(dá)式(2)進(jìn)行計(jì)算，得到溢流粒度分布軟測(cè)量結(jié)果y。(K)由監(jiān)控計(jì)算機(jī)保存結(jié)果。(L)由用戶選擇是否繼續(xù)計(jì)算，若是，則轉(zhuǎn)至(I)，否則轉(zhuǎn)至結(jié)尾(M)。(M)結(jié)束。實(shí)施例該實(shí)施例所采用的數(shù)據(jù)為某選礦廠的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，樣本一共有520組，隨機(jī)選取其中的50組作為訓(xùn)練樣本，然后用所有數(shù)據(jù)檢驗(yàn)訓(xùn)練得到結(jié)果。每組樣本包括三維輸入變量Xi=(Cv(i)P⑴Q(i))T和輸出變量yi=β_74(υ。利用本發(fā)明測(cè)量步驟如下1)選擇進(jìn)行訓(xùn)練；2)經(jīng)驗(yàn)公式包括兩部分校正分離粒度d5(l。的計(jì)算，通過校正分離粒度d5(l。計(jì)算溢流粒度分布β-74。實(shí)施例中采用如下公式計(jì)算d5(l?！?981.907J^ai+w.o50cν尸式中，δ為礦石密度、Pm為礦漿密度，δ可以通過實(shí)驗(yàn)室化驗(yàn)確定、Pm計(jì)算公式如下Pm=1+CV(5-1)根據(jù)表1，并通過插值，可以得到經(jīng)驗(yàn)公式如下。y=β_74=f(d50c)=p(x)3)選定核函數(shù)為高斯型核函數(shù),、fIMI2)尺(t,x)=exp——L632V/式中，Il·Il表示向量的范數(shù)，指定ε=0.05，μ=0.001，λ=0.1;4)求取先驗(yàn)知識(shí)的表達(dá)式(1)；5)隨機(jī)讀取50組訓(xùn)練樣本Ixi,yj；6)對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行預(yù)處理判斷訓(xùn)練樣本是否都在正常范圍內(nèi)，是否存在異常數(shù)據(jù)需要剔除；7)求取訓(xùn)練結(jié)果，保存參數(shù)Yi、d、α^和基向量、；8)利用上面的訓(xùn)練結(jié)果進(jìn)行測(cè)量。對(duì)于某個(gè)待測(cè)樣本，輸入Xi值，根據(jù)表達(dá)式(2)計(jì)算相應(yīng)的Yi值(讀取數(shù)據(jù)、讀取訓(xùn)練結(jié)果和顯示結(jié)果的過程不再詳述)；9)按照第8)步所述的方法計(jì)算所有樣本的輸出；10)結(jié)束。如圖4所示，將采用本發(fā)明所測(cè)得的溢流粒度分布值和實(shí)驗(yàn)室化驗(yàn)所得的溢流粒度分布值進(jìn)行繪圖表示，橫坐標(biāo)為實(shí)驗(yàn)室化驗(yàn)所得溢流粒度分布真實(shí)值，縱坐標(biāo)為采用本發(fā)明測(cè)得的溢流粒度分布值，兩條直線為士0.02的誤差線。利用本發(fā)明進(jìn)行測(cè)量的誤差主要指標(biāo)如下誤差最大值9.19%誤差最小值-14.30%誤差均值0.024786%誤差標(biāo)準(zhǔn)差1.62%而直接采用經(jīng)驗(yàn)公式計(jì)算，誤差主要指標(biāo)如下誤差最大值13.34%誤差最小值_14.97%誤差均值-0·085927%誤差標(biāo)準(zhǔn)差2.072%可見，采用本發(fā)明進(jìn)行溢流粒度分布值測(cè)量，其測(cè)量精度有了很大提高。上述實(shí)施例僅用于說明本發(fā)明，其中各部件的結(jié)構(gòu)、設(shè)置位置及連接方式都是可以有所變化的，凡是在本發(fā)明技術(shù)方案的基礎(chǔ)上進(jìn)行的改進(jìn)和等同變換，均不應(yīng)排除在本發(fā)明的保護(hù)范圍之外。權(quán)利要求一種水力旋流器溢流粒度分布的軟測(cè)量方法，其包括以下步驟1)設(shè)置一水力旋流器溢流粒度分布的軟測(cè)量裝置，所述軟測(cè)量裝置包括一渣漿泵，所述渣漿泵通過一管道連接一水力旋流器，所述水力旋流器的上口處設(shè)置有一溢流管，下口處設(shè)置有一底流管，在所述管道的所述水力旋流器的入口處設(shè)置有一濃度檢測(cè)設(shè)備、一壓強(qiáng)采集設(shè)備和一流量采集設(shè)備，所述濃度檢測(cè)設(shè)備、壓強(qiáng)采集設(shè)備和流量采集設(shè)備的輸出端連接一數(shù)據(jù)采集設(shè)備，所述數(shù)據(jù)采集設(shè)備的輸出端連接一帶有顯示屏的監(jiān)控計(jì)算機(jī)；所述監(jiān)控計(jì)算機(jī)內(nèi)預(yù)設(shè)有一先驗(yàn)知識(shí)計(jì)算模塊、一軟測(cè)量模型訓(xùn)練模塊和一溢流粒度分布測(cè)量模塊；2)根據(jù)所述水力旋流器的具體型號(hào)以及實(shí)際工況，選定一表征所述水力旋流器工作狀態(tài)與溢流粒度分布關(guān)系的經(jīng)驗(yàn)公式，將經(jīng)驗(yàn)公式表示成一種核函數(shù)的線性組合形式，并作為先驗(yàn)知識(shí)表達(dá)式輸入到所述監(jiān)控計(jì)算機(jī)中的所述先驗(yàn)知識(shí)計(jì)算模塊內(nèi)，由所述先驗(yàn)知識(shí)計(jì)算模塊結(jié)合指定的參數(shù)，確定先驗(yàn)知識(shí)表達(dá)式，將先驗(yàn)知識(shí)表達(dá)式作為待融合的先驗(yàn)知識(shí)輸送給所述軟測(cè)量模型訓(xùn)練模塊；3)離線讀取訓(xùn)練樣本，并對(duì)讀取的訓(xùn)練樣本集進(jìn)行剔除野值、歸一化處理后，輸送到所述軟測(cè)量模型訓(xùn)練模塊；4)所述軟測(cè)量模型訓(xùn)練模塊將步驟2)中得到的待融合的先驗(yàn)知識(shí)和步驟3)中獲得的訓(xùn)練樣本集，融合、訓(xùn)練得到水力旋流器溢流粒度分布軟測(cè)量模型，并將該模型輸送給所述溢流粒度分布測(cè)量模塊；5)所述溢流粒度分布測(cè)量模塊對(duì)步驟4)中得到的水力旋流器溢流粒度分布軟測(cè)量模型進(jìn)行存儲(chǔ)；6)調(diào)用所述溢流粒度分布測(cè)量模塊中的水力旋流器溢流粒度分布軟測(cè)量模型，結(jié)合所述數(shù)據(jù)采集設(shè)備實(shí)時(shí)輸入的濃度值、壓強(qiáng)值和流量值，計(jì)算出所述水力旋流器的溢流粒度分布，并通過所述監(jiān)控計(jì)算機(jī)進(jìn)行顯示和存儲(chǔ)。2.如權(quán)利要求1所述的一種水力旋流器溢流粒度分布的軟測(cè)量方法，其特征在于所述步驟2)中，選定經(jīng)驗(yàn)公式為<formula>formulaseeoriginaldocumentpage2</formula>將該經(jīng)驗(yàn)公式表示成一種核函數(shù)的線性組合形式為<formula>formulaseeoriginaldocumentpage2</formula>式中，y為溢流粒度分布；β_74表示溢流產(chǎn)物中74μm以下顆粒占顆?？偭康谋壤?；d5(l。=g(x)為校正分離粒度，校正分離粒度d5(l。是指一特定的粒度值，當(dāng)一組顆粒的粒度均為d50c時(shí)，其進(jìn)入所述水力旋流器后，從所述溢流管排出和從所述底流管排出的比例相同，均為50%，g(x)為解析形式；X=(CvP旋流器入口處給料的濃度值、壓力值和流量值；d為一待定參數(shù)，其表示線性組合中核函數(shù)的總數(shù)；i=1、2、…d，其表示線性組合中第i個(gè)成分；Yi為一待定參數(shù)，Κ(、，χ)為指定的核函數(shù)，、為核函數(shù)中一待定基向量；基向量、和待定參數(shù)d、yi均由所述先驗(yàn)知識(shí)計(jì)算模塊進(jìn)行迭代運(yùn)算確定。3.如權(quán)利要求2所述的一種水力旋流器溢流粒度分布的軟測(cè)量方法，其特征在于所述基向量^和待定參數(shù)d、yi在所述先驗(yàn)知識(shí)計(jì)算模塊中的具體求解步驟如下①確定核函數(shù)Kti,X)，指定正則化參數(shù)μ的值，指定閾值ε，令基向量、的取值集合空集)；②令迭代步數(shù)k=0，記q(x)此時(shí)的表達(dá)函數(shù)Qtl(X)=0，則誤差函數(shù)為Γ(1(Χ)=ρ(χ)-q0(χ)；③求tk+1，使誤差函數(shù)Μ、+,)|=ιηρ^()|，若|rk(tk+1)I<￡Jim0d=k，q(X)=qk(x)，基向量、的取值集合為Tk，y,.=1,···j，終止迭代；④令Tk+1=TkU{tk+1}，則構(gòu)造出一(k+1)X(k+1)維矩陣Kk+1，Kk+1的第(i，j)個(gè)元素為Κ(、，、)，進(jìn)而構(gòu)造出一(k+1)維向量ρ(Τ_)=[PU1),…，p(tk+1)]T;⑤計(jì)算向量矩陣Y(k+1)=α^+μ^ΓρΟΓ0^)，其中4+1為(k+1)維單位矩陣，令=火(U)，其中γ嚴(yán)“為向量矩陣Y(k+1)的第i個(gè)元素；⑥令rk+1(x)=p(x)-qk+1(x)，k=k+1，返回步驟③。4.如權(quán)利要求1或2或3所述的一種水力旋流器溢流粒度分布的軟測(cè)量方法，其特征在于所述步驟4)中溢流粒度分布軟測(cè)量模型的表達(dá)式為<formula>formulaseeoriginaldocumentpage3</formula>式中，y為溢流粒度分布軟測(cè)量結(jié)果，α；為一待定參數(shù)，參數(shù)d和基向量ti由所述步驟2)確定。5.如權(quán)利要求4所述的一種水力旋流器溢流粒度分布的軟測(cè)量方法，其特征在于所述待定參數(shù)a^通過求解以下優(yōu)化公式得到<formula>formulaseeoriginaldocumentpage3</formula>式中，κχτ為IXd維矩陣，其中第(i，j)個(gè)元素為K(ti;Xj);KT的第(i，j)個(gè)元素為Ka^tj)；訓(xùn)練樣本數(shù)量為1個(gè)，y=Ly1,…，yi]T為訓(xùn)練樣本輸出向量；λ為一指定值；γ=[Y1,Yi,…，Yd]T由所述步驟2)確定，CIi*為向量α*中的第i個(gè)元素。6.如權(quán)利要求1或2或3或5所述的一種水力旋流器溢流粒度分布的軟測(cè)量方法，其特征在于所述步驟3)中讀取的訓(xùn)練樣本為<formula>formulaseeoriginaldocumentpage3</formula>式中，Cv(i)為第i份樣品的入口濃度值；P(i)為第i份樣品的入口壓強(qiáng)值；Q(i)為第i份樣品的入口流量值；β_74(υ為采樣時(shí)刻第i份樣品的溢流粒度分布；ι為訓(xùn)練樣本數(shù)量。7.如權(quán)利要求4所述的一種水力旋流器溢流粒度分布的軟測(cè)量方法，其特征在于所述步驟3)中讀取的訓(xùn)練樣本為<formula>formulaseeoriginaldocumentpage3</formula>式中，Cv(i)為第i份樣品的入口濃度值；P(i)為第i份樣品的入口壓強(qiáng)值；Q(i)為第i份樣品的入口流量值；β_74(υ為采樣時(shí)刻第i份樣品的溢流粒度分布；ι為訓(xùn)練樣本數(shù)量。全文摘要本發(fā)明涉及一種水力旋流器溢流粒度分布的軟測(cè)量方法，其包括以下步驟1)設(shè)置一水力旋流器溢流粒度分布的軟測(cè)量裝置；2)確定先驗(yàn)知識(shí)表達(dá)式，將先驗(yàn)知識(shí)表達(dá)式作為先驗(yàn)知識(shí)輸送給軟測(cè)量模型訓(xùn)練模塊；3)離線讀取訓(xùn)練樣本，輸送到軟測(cè)量模型訓(xùn)練模塊內(nèi)；4)軟測(cè)量模型訓(xùn)練模塊將先驗(yàn)知識(shí)和訓(xùn)練樣本集，融合、訓(xùn)練得到水力旋流器溢流粒度分布軟測(cè)量模型，并將該模型輸送給溢流粒度分布測(cè)量模塊；5)溢流粒度分布測(cè)量模塊對(duì)水力旋流器溢流粒度分布軟測(cè)量模型進(jìn)行存儲(chǔ)；6)調(diào)用溢流粒度分布測(cè)量模塊中的水力旋流器溢流粒度分布軟測(cè)量模型，結(jié)合實(shí)時(shí)采集的數(shù)據(jù)，計(jì)算出水力旋流器的溢流粒度分布，并通過監(jiān)控計(jì)算機(jī)顯示和存儲(chǔ)。本發(fā)明構(gòu)思巧妙，精確實(shí)用，可廣泛用于實(shí)際測(cè)量過程中。文檔編號(hào)G01N15/02GK101799394SQ20101010204公開日2010年8月11日申請(qǐng)日期2010年1月27日優(yōu)先權(quán)日2010年1月27日發(fā)明者萬維漢,孫喆,張海峰,徐文立,王煥鋼,王赫申請(qǐng)人:清華大學(xué)