基于图像特征的锑浮选矿浆pH值预测控制

适宜的矿浆pH值是泡沫浮选高效生产的关键。针对浮选矿浆pH值无法在线检测和控制滞后的问题,提取pH关联泡沫表面敏感特征,建立了基于仿射传播聚类(AP)的多模型最小二乘支持向量机(LSSVM)软测量模型;提出一种基于差分进化(DE)的在线支持向量回归(OSVR)pH值预测控制方法,离线建立和在线校正pH值预测模型,采用DE优化方法求解预测控制决策变量实现pH值实时控制。金锑浮选工业数据表明所提出的控制策略稳定了矿浆pH值,减少了药剂消耗。