【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于选矿预测，具体说是一种选矿过程关键参数自适应预测方法。
技术介绍
1、磨矿作业是选矿流程中非常重要的环节，对企业技术指标和经济效益有着重要影响。球磨机是磨矿过程的主要设备之一，精确预测球磨机内部主要负荷参数(磨矿浓度)是提高磨矿作业选别效率、提升企业效益的关键环节。但是在实际选矿过程中，经常发生因原矿性质变化、不定期添加钢球或者改变设备设定值等情况，导致球磨机运行工况发生改变，此时实时数据与历史建模数据的数据分布发生漂移。并且因为工况时而发生突变，未知工况便会产生，使得传统的预测方法不能满足需求。因此球磨机负荷参数预测中呈现的多工况、未知工况问题，是选矿作业中亟待解决的问题。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供一种选矿过程关键参数自适应预测方法，建立基于深度相关对齐(deep coral)的磨矿分级工况划分模型；然后将相对位置编码引入transformer中，对注意力机制进行解耦来将位置信息直接编码进注意力机制，进而提高预测性能；进一步，提出一种自适应预测网...
【技术保护点】
1.一种选矿过程关键参数自适应预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种选矿过程关键参数自适应预测方法，其特征在于，所述原磨机磨矿分级处理设备包括：原矿仓、传送带、球磨机、螺旋分级器、泵池以及若干仪表和电动执行机构；对应各选矿分级处理过程的现场数据包括：原矿仓台时、传送带转速、旋流器旋给压力、旋给浓度、旋流器补加水流量、矿浆箱补加水流量、矿浆箱液位、磨机浓度。
3.根据权利要求1所述的一种选矿过程关键参数自适应预测方法，其特征在于，所述输出选矿过程的关键参数包括：球磨流程中的磨矿浓度、旋溢粒度、弱磁流程中的弱磁精矿品位、...
【技术特征摘要】
1.一种选矿过程关键参数自适应预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种选矿过程关键参数自适应预测方法，其特征在于，所述原磨机磨矿分级处理设备包括：原矿仓、传送带、球磨机、螺旋分级器、泵池以及若干仪表和电动执行机构；对应各选矿分级处理过程的现场数据包括：原矿仓台时、传送带转速、旋流器旋给压力、旋给浓度、旋流器补加水流量、矿浆箱补加水流量、矿浆箱液位、磨机浓度。
3.根据权利要求1所述的一种选矿过程关键参数自适应预测方法，其特征在于，所述输出选矿过程的关键参数包括：球磨流程中的磨矿浓度、旋溢粒度、弱磁流程中的弱磁精矿品位、强磁流程中的强磁精矿品位。
4.根据权利要求1所述的一种选矿过程关键参数自适应预测方法，其特征在于，所述预处理包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种选矿过程关键参...
【专利技术属性】
技术研发人员：潘福成，殷航，周晓锋，李帅，刘舒锐，贾冬妮，
申请(专利权)人：中国科学院沈阳自动化研究所，
类型：发明
国别省市：
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