摘要：这篇论文回顾了最近发展的浮选设备的基本原理。提出了借助空穴气核来捕收颗粒的机理，理论分析空穴／气核加速颗粒－气泡吸附提高浮选速度的实际应用证明了这一机理，同时提供了改进浮选设备设计的方式，着重强调二段吸附模型。一些浮选槽采用了这个模型所取得的快速浮选的效果可解释为二段吸附作用的结果。第一阶段是气核／空穴的产生以及在矿浆和流体空穴里通过搅拌和高溶解气体含量加强气核／空穴与颗粒表面的接触。第二阶段，也就是通过高气体含量和静流条件来加强用传统的浮选粒度气泡捕集气核－活化颗粒。

摘要：精矿品位是矿物浮选过程中的一项关键工艺指标,但在实际生产中该变量难以在线检测;且该过程非常复杂,具有高度的非线性及不确定性,常用的建模方法精度不够。针对上述问题,设计了一种顺序后向回归(SBS)与非线性自回归(NARX)神经网络结合的软测量算法。算法利用SBS对输入变量进行筛选以降低冗余变量对模型精度的影响,采用NARX神经网络对精矿品位进行预测。工业运行数据的仿真结果表明,该算法可以有效预测精矿品位,并且与其他算法相比,具有一定的优越性。

摘要：针对西林铅锌矿的工业生产流程开发了“西林铅锌矿浮选过程智能咨询系统”和“西林铅锌矿浮选技术指标智能预测系统”。咨询系统提供的药剂制度能够稳定浮选过程 ,提高作业回收率 ,具有一定的实用价值 ,可用于为浮选操作人员就地提供技术咨询和新员工的培训。预测系统的预测精度较高 ,具有一定的实用价值。该系统的成功开发为工业浮选过程的优化控制奠定了基础。

摘要：针对一类工业过程运行控制中采用无线网络传输运行指标反馈值时存在的噪声和丢包问题,建立了输入为过程控制的输入输出、输出为运行指标的随机过程模型;提出了由不同采样速率的过程控制与过程控制设定值反馈控制组成的运行反馈控制方法;采用Lyapunov函数和不同采样频率的提升技术设计了过程PI控制器参数和过程控制设定值反馈控制器参数,保证了双闭环控制系统的随机稳定性;同时实现了运行指标实际值与目标值稳态误差的均值为零;通过浮选过程运行反馈控制仿真实验验证了本文所提方法的有效性.

摘要：受限于矿石性质变化频繁,浮选过程操作具有不确定性,导致精矿品位不稳定,回收率不理想。为了提升浮选精矿品位和回收率的稳定性,设计并开发了包括基于泡沫特征的单机产率稳定控制及基于品位指标的流程产率优化控制在内的浮选流程智能控制系统。通过在国内某选厂的实际应用,验证了该浮选流程智能控制系统的有效性。

摘要：以16位微控制器Intel87C196KC为核心,采用智能技术将控制、保护、计量和故障诊断等综合,实现了浮选过程仪表管理控制自动化;分析了在充满噪声的环境中如何应用抗干扰技术降低仪表故障率.

摘要：浮选过程中,由于某些因素的影响,有可能导致泡沫层厚度及作业刮出量异常,产生2种极端现象——“沉槽”和“跑槽”。出现以上2种极端情况会导致浮选流程振荡,造成严重经济损失。对于泡沫刮出量的状态,传统控制一般采用人工观察法,这种方式不能及时发现异常并施以调控,可能错失最佳调控时机。因此,利用工业摄像机实时监测,并结合神经网络的分类功能完成泡沫刮出量状态的识别,可以及时给予恰当的控制,有效地降低经济损失,提高浮选流程的稳定性。

摘要：采用BIFPS型泡沫图像分析仪得到的泡沫特征参数,实时计算气泡表面积通量,并以此参数为寻优目标,建立了充气量设定值的基本控制规则,并在此基础上实现单个浮选槽的专家系统控制。对比试验及正式投用结果证明,气泡表面积通量对浮选生产具有重要的指导意义。