金浮选粗选槽机理建模及浮选药剂用量优化控制
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-14页 |
| 1.2.1 浮选过程自动控制研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.2 浮选机理建模研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.3 基于控制参数化的优化控制研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 论文主要内容及结构安排 | 第14-16页 |
| 2 金浮选粗选槽加药量与回收率之间的机理模型 | 第16-29页 |
| 2.1 浮选过程工艺及机理 | 第16-22页 |
| 2.1.1 单槽泡沫浮选机理 | 第16-17页 |
| 2.1.2 气泡矿化动力学分析 | 第17-19页 |
| 2.1.3 捕收剂和起泡剂对浮选性能的影响 | 第19-20页 |
| 2.1.4 金锑浮选工艺流程 | 第20-22页 |
| 2.2 浮选动力学机理模型 | 第22-23页 |
| 2.3 基于两相结构的加药量与回收率关系机理模型 | 第23-28页 |
| 2.4 小结 | 第28-29页 |
| 3 基于非线性规划的金浮选粗选槽机理模型参数辨识 | 第29-41页 |
| 3.1 基于非线性规划的动态系统参数辨识 | 第29-36页 |
| 3.1.1 典型动态系统参数辨识问题描述 | 第29-30页 |
| 3.1.2 目标函数关于参数的梯度公式 | 第30-33页 |
| 3.1.3 BFGS修正的序列二次规划算法 | 第33-35页 |
| 3.1.4 非线性规划辨识动态系统参数求解算法 | 第35-36页 |
| 3.2 金浮选粗选槽机理模型参数辨识数值仿真 | 第36-40页 |
| 3.3 小结 | 第40-41页 |
| 4 面向原矿品位的浮选回收率未来给定值预测 | 第41-54页 |
| 4.1 ARMA模型结构及参数辨识方法 | 第41-44页 |
| 4.1.1 ARMA模型结构 | 第41-42页 |
| 4.1.2 ARMA模型的辨识 | 第42-44页 |
| 4.2 基于ARMA模型的原矿品位时间序列预测 | 第44-47页 |
| 4.3 面向原矿品位的浮选回收率未来给定值预测 | 第47-50页 |
| 4.4 基于三次方样条函数回收率动态变化趋势拟合 | 第50-53页 |
| 4.5 小结 | 第53-54页 |
| 5 基于控制参数化的金浮选粗选槽药剂用量优化控制 | 第54-66页 |
| 5.1 基于控制参数化的优化控制问题 | 第54-61页 |
| 5.1.1 典型非线性动态系统优化问题描述 | 第54-56页 |
| 5.1.2 控制量的参数化处理 | 第56-58页 |
| 5.1.3 目标函数及约束函数关于控制参数的梯度 | 第58-60页 |
| 5.1.4 基于控制参数化实现最优控制的求解算法 | 第60-61页 |
| 5.2 浮选粗选槽药剂用量最优控制数值仿真 | 第61-65页 |
| 5.3 小结 | 第65-66页 |
| 6 总结与展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 攻读硕士学位论文期间主要的研究成果 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
