| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 1 绪论 | 第8-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.2 浮选过程自动控制的发展与研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 浮选过程控制的发展 | 第11-12页 |
| 1.2.2 浮选过程控制的研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3 基于机器视觉的浮选过程控制与优化 | 第15-17页 |
| 1.4 论文研究内容及结构安排 | 第17-19页 |
| 2 金锑浮选过程工艺及加药量控制研究思路 | 第19-35页 |
| 2.1 金锑浮选工艺介绍 | 第19-21页 |
| 2.2 加药量是金锑浮选过程的主要操作变量 | 第21-23页 |
| 2.3 表征浮选加药情况的泡沫表面视觉特征 | 第23-31页 |
| 2.3.1 表征浮选加药情况的泡沫敏感特征选择 | 第23-27页 |
| 2.3.2 泡沫图像敏感特征的提取 | 第27-31页 |
| 2.4 金锑浮选过程加药量控制研究思路 | 第31-34页 |
| 2.4.1 控制对象 | 第31-32页 |
| 2.4.2 研究思路 | 第32-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 3 基于泡沫尺寸分布的浮选过程加药量控制 | 第35-53页 |
| 3.1 泡沫尺寸的非参数估计 | 第35-44页 |
| 3.1.1 泡沫尺寸的非参数估计方法 | 第36-39页 |
| 3.1.2 改进的核函数估计方法 | 第39-43页 |
| 3.1.3 基于最大熵方法的核函数确定 | 第43-44页 |
| 3.2 基于泡沫PDF跟踪的加药量控制 | 第44-50页 |
| 3.2.1 目标函数构造 | 第45页 |
| 3.2.2 基于鲍威尔方法的加药量求解 | 第45-48页 |
| 3.2.3 基于差分进化算法的加药量求解 | 第48-50页 |
| 3.3 工业数据验证 | 第50-52页 |
| 3.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 4 基于多泡沫图像特征的加药量补偿控制 | 第53-66页 |
| 4.1 基于泡沫图像特征的锑精矿品位预测 | 第53-57页 |
| 4.1.1 图像颜色和纹理特征是锑精矿品位的指示器 | 第53-55页 |
| 4.1.2 最小二乘支持向量机预测模型 | 第55-57页 |
| 4.2 基于图像特征的的加药量补偿控制模型 | 第57-62页 |
| 4.2.1 专家控制系统模型建立 | 第57-58页 |
| 4.2.2 知识库设计 | 第58-61页 |
| 4.2.3 推理机 | 第61-62页 |
| 4.3 试验验证及结果分析 | 第62-65页 |
| 4.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 5 总结与展望 | 第66-68页 |
| 5.1 总结 | 第66-67页 |
| 5.2 展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |