專利名稱：：一種水力旋流器溢流粒度分布的軟測量方法
技術(shù)領(lǐng)域：
：本發(fā)明涉及一種軟測量方法，特別是關(guān)于一種水力旋流器溢流粒度分布的軟測量方法。
背景技術(shù)：
：水力旋流器是一種分離混合物的設(shè)備，在化工、石油、選礦等領(lǐng)域應(yīng)用十分廣泛。水力旋流器的工作原理是離心沉降，利用離心力進(jìn)行分級。由于在水力旋流器中，粗顆粒與細(xì)顆粒受到的離心力、向心力、流體曳力等大小不同，細(xì)顆粒由旋流器的上口溢流管排出，成為溢流產(chǎn)物，粗顆粒從下口底流管排出。在工業(yè)生產(chǎn)過程中，水力旋流器溢流產(chǎn)物在某特定粒度范圍內(nèi)的顆粒占顆?？偭康陌俜直茸鳛榉从钞a(chǎn)物溢流粒度分布的主要指標(biāo)，稱為水力旋流器的溢流粒度分布，記為β+μ(表示粒度大于μ的顆粒占顆粒總量的百分比)或β_μ(表示粒度小于μ的顆粒占顆?？偭康陌俜直?。實際工業(yè)中，通常用溢流產(chǎn)物中74μπι以下顆粒占顆?？偭康陌俜直茸鳛楹饬慨a(chǎn)物粒度分布的重要指標(biāo)，記為β_74。水力旋流器溢流粒度分布直接決定了后級浮選工藝的生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量，因此實時、準(zhǔn)確地測量水力旋流器溢流產(chǎn)物的粒度分布具有重要意義。水力旋流器溢流粒度分布的檢測方法有離線化驗和在線檢測兩種方法。離線化驗為目前選礦生產(chǎn)廣泛采用的方法，缺點為測量時間間隔過大，無法在線指導(dǎo)生產(chǎn)。在線檢測方法有在線粒度儀檢測與軟測量兩種。在線粒度儀檢測雖然可以在線測量，但是價格昂貴，而且測量間隔周期通常為數(shù)分鐘，不適應(yīng)閉環(huán)控制的需要。研究者們根據(jù)水力旋流器溢流粒度分布與水力旋流器工作狀態(tài)的關(guān)系，提出了各種具體計算水力旋流器溢流粒度分布的經(jīng)驗公式。水力旋流器的工作狀態(tài)包括入口處的給料濃度Cv、給料壓力P、給料流量Q等，這些變量容易實現(xiàn)在線測量，因此，可以通過經(jīng)驗公式推算出溢流粒度分布。但是，這些經(jīng)驗公式的參數(shù)較難根據(jù)實際情況進(jìn)行調(diào)整，靈活性較差，計算精度不能滿足實際要求。此外，還可以利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對水力旋流器的溢流粒度分布進(jìn)行軟測量，即選擇合適的輔助變量，結(jié)合試驗樣本得到軟測量算法，從而推算出水力旋流器的溢流粒度分布。但現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟測量方法在實際運用過程中，都需要對水力旋流器出口處的溢流產(chǎn)物濃度進(jìn)行實時測量，而在很多實際生產(chǎn)過程中，水力旋流器出口處的溢流濃度很難在線直接測量，這也限制了現(xiàn)有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟測量方法的實際應(yīng)用。發(fā)明專利“測量水力旋流器固液分離溢流粒度分布的支持向量機方法”(專利號200510086685.7，已授權(quán))提出了一種溢流粒度分布的測量方法。該方法選擇水力旋流器入口處給料的濃度、壓力、流量和出口處的溢流濃度作為輔助變量，采用支持向量機方法推算出水力旋流器的溢流粒度分布。但是，該方法在運用過程中并沒有解決需要測量溢流濃度的問題。
發(fā)明內(nèi)容針對上述問題，本發(fā)明的目的是提供一種無需測量溢流濃度，可實時在線測量，可靠性高，精確實用的水力旋流器溢流粒度分布的軟測量方法。為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采取以下技術(shù)方案一種水力旋流器溢流粒度分布的軟測量方法，其包括以下步驟1)設(shè)置一水力旋流器溢流粒度分布的軟測量裝置，所述軟測量裝置包括一渣漿泵，所述渣漿泵通過一管道連接一水力旋流器，所述水力旋流器的上口處設(shè)置有一溢流管，下口處設(shè)置有一底流管，在所述管道的所述水力旋流器的入口處設(shè)置有一濃度檢測設(shè)備、一壓強采集設(shè)備和一流量采集設(shè)備，所述濃度檢測設(shè)備、壓強采集設(shè)備和流量采集設(shè)備的輸出端連接一數(shù)據(jù)采集設(shè)備，所述數(shù)據(jù)采集設(shè)備的輸出端連接一帶有顯示屏的監(jiān)控計算機；所述監(jiān)控計算機內(nèi)預(yù)設(shè)有一先驗知識計算模塊、一軟測量模型訓(xùn)練模塊和一溢流粒度分布測量模塊；2)根據(jù)所述水力旋流器的具體型號以及實際工況，選定一表征所述水力旋流器工作狀態(tài)與溢流粒度分布關(guān)系的經(jīng)驗公式，將經(jīng)驗公式表示成一種核函數(shù)的線性組合形式，并作為先驗知識表達(dá)式輸入到所述監(jiān)控計算機中的所述先驗知識計算模塊內(nèi)，由所述先驗知識計算模塊結(jié)合指定的參數(shù)，確定先驗知識表達(dá)式，將先驗知識表達(dá)式作為待融合的先驗知識輸送給所述軟測量模型訓(xùn)練模塊；3)離線讀取訓(xùn)練樣本，并對讀取的訓(xùn)練樣本集進(jìn)行剔除野值、歸一化處理后，輸送到所述軟測量模型訓(xùn)練模塊；4)所述軟測量模型訓(xùn)練模塊將步驟2)中得到的待融合的先驗知識和步驟3)中獲得的訓(xùn)練樣本集，融合、訓(xùn)練得到水力旋流器溢流粒度分布軟測量模型，并將該模型輸送給所述溢流粒度分布測量模塊；5)所述溢流粒度分布測量模塊對步驟4)中得到的水力旋流器溢流粒度分布軟測量模型進(jìn)行存儲；6)調(diào)用所述溢流粒度分布測量模塊中的水力旋流器溢流粒度分布軟測量模型，結(jié)合所述數(shù)據(jù)采集設(shè)備實時輸入的濃度值、壓強值和流量值，計算出所述水力旋流器的溢流粒度分布，并通過所述監(jiān)控計算機進(jìn)行顯示和存儲。所述步驟2)中，選定經(jīng)驗公式為y=β_74=f(d50c)=P(X)，將該經(jīng)驗公式表示成一種核函數(shù)的線性組合形式為<formula>formulaseeoriginaldocumentpage5</formula>式中，y為溢流粒度分布；β_74表示溢流產(chǎn)物中74μm以下顆粒占顆?？偭康谋壤?；d5(l。=g(x)為校正分離粒度，校正分離粒度d5(l。是指一特定的粒度值，當(dāng)一組顆粒的粒度均為d5(l。時，其進(jìn)入所述水力旋流器后，從所述溢流管排出和從所述底流管排出的比例相同，均為50%，g(x)為解析形式；χ=(CvP旋流器入口處給料的濃度值、壓力值和流量值；d為一待定參數(shù)，其表示線性組合中核函數(shù)的總數(shù)；i=1、2、…d，其表示線性組合中第i個成分；Yi為一待定參數(shù)，K(ti;χ)為指定的核函數(shù)，、為核函數(shù)中一待定基向量；基向量^和待定參數(shù)d、yi均由所述先驗知識計算模塊進(jìn)行迭代運算確定。所述基向量、和待定參數(shù)d、Yi在所述先驗知識計算模塊中的具體求解步驟如下①確定核函數(shù)K(、，Χ)，指定正則化參數(shù)μ的值，指定閾值ε，令基向量、的取值集合7；=0(空集)；②令迭代步數(shù)k=0，記q(x)此時的表達(dá)函數(shù)qQ(x)=0，則誤差函數(shù)為rQ(χ)=ρ(χ)-q0(χ)；③求tk+1，使誤差函數(shù)=，若rk(tk+1)I<ε，則返回d=k,q(x)=qk(x)，基向量、的取值集合為TkJ,=1,···,Α，終止迭代；④令Tk+1=TkU{tk+1}，則構(gòu)造出一(k+1)X(k+1)維矩陣Kk+1，Kk+1的第(i，j)個元素為κ(、，、)，進(jìn)而構(gòu)造出一(k+1)維向量p(T(k+1))=[Pai),…，P(tk+1)]T;⑤計算向量矩陣Y(k+1)=(Kk+1+yΙμΓρΟΓ05+1))，其中Ik+1為(k+1)維單位矩陣，k+\令—⑷=Σ^+1)Μυ)，其中為向量矩陣y(k+1)的第i個元素；⑥令rk+1(x)=p(x)_qk+1(x)，k=k+1，返回步驟③。所述步驟4)中溢流粒度分布軟測量模型的表達(dá)式為dγ=f(x)=J^ajK(t,，X)式中，y為溢流粒度分布軟測量結(jié)果，a^為一待定參數(shù)，參數(shù)d和基向量、由所述步驟2)確定。所述待定參數(shù)α；通過求解以下優(yōu)化公式得到a*=argminU7KrxrK^a-2yτΚ^α+2(α-γ)ΤK7.(α-γ)α式中，Kxt為IXd維矩陣，其中第(i，j)個元素為K(ti，Xj);KT的第(i，j)個元素為Κ(、，、)；訓(xùn)練樣本數(shù)量為1個，y=[y1…，yi]T為訓(xùn)練樣本輸出向量；λ為一指定值；Y=[Y1,···,Yi,…，Yd]T由所述步驟2)確定，CIi*為向量α*中的第i個元素。所述步驟3)中讀取的訓(xùn)練樣本為Xi=(Cv(i)P(i)Q(i))T,Yi=β_74(),i=1,2,…，1式中，Cv(i)為第i份樣品的入口濃度值；P(i)為第i份樣品的入口壓強值；Q(i)為第i份樣品的入口流量值；β-74(i)為采樣時刻第i份樣品的溢流粒度分布；1為訓(xùn)練樣本數(shù)量。本發(fā)明由于采取以上技術(shù)方案，其具有以下優(yōu)點1、本發(fā)明設(shè)置的溢流粒度分布軟測量裝置，可實時在線檢測水力旋流器入口處給料的濃度值、壓強值和流量值，檢測的數(shù)據(jù)通過輸入監(jiān)控計算機，由監(jiān)控計算機內(nèi)預(yù)制的模塊實時運算出水力旋流器出口處的溢流粒度分布，因此，測量間隔時間短、效率高，能更方便地為生產(chǎn)提供依據(jù)。2、本發(fā)明在監(jiān)控計算機內(nèi)預(yù)制有先驗知識計算模塊、軟測量模型訓(xùn)練模塊和溢流粒度分布測量模塊，測量過程中，只需要在線檢測水力旋流器入口處給料的濃度值、壓強值和流量值，就可以運算出水力旋流器的溢流粒度分布，因此，不需要測量水力旋流器出口處的溢流濃度值，解決了溢流濃度值很難在線測量的問題。3、本發(fā)明由于將水力旋器溢流粒度分布計算的經(jīng)驗公式做為先驗知識，結(jié)合訓(xùn)練樣本，融合、訓(xùn)練得到水力旋器溢流粒度分布的測量模型，因此，并不完全依賴于訓(xùn)練樣本，可靠性要高于傳統(tǒng)的完全依賴樣本的學(xué)習(xí)方法，更適于實際溢流粒度分布的測量應(yīng)用。本發(fā)明構(gòu)思巧妙，精確實用，可廣泛用于實際測量過程中。圖1是本發(fā)明的軟測量裝置示意2是本發(fā)明的軟測量模塊示意3是本發(fā)明的測量流程示意圖圖4是本發(fā)明用于實施例的測量結(jié)果示意圖具體實施例方式下面結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)的描述。本發(fā)明包括以下步驟1)如圖1所示，設(shè)置一水力旋流器溢流粒度分布的軟測量裝置，該裝置包括一渣漿泵1，渣漿泵1通過一管道2連接一水力旋流器3，水力旋流器3的上口處設(shè)置有一溢流管31，下口處設(shè)置有一底流管32。在管道2的水力旋流器3入口處設(shè)置有一濃度檢測設(shè)備4、一壓強檢測設(shè)備5和一流量檢測設(shè)備6，濃度檢測設(shè)備4、壓強檢測設(shè)備5和流量檢測設(shè)備6的輸出端連接一數(shù)據(jù)采集設(shè)備7，數(shù)據(jù)采集設(shè)備7的輸出端連接一帶有顯示屏的監(jiān)控計算機8。如圖2所示，監(jiān)控計算機8內(nèi)預(yù)設(shè)有一先驗知識計算模塊81、一軟測量模型訓(xùn)練模塊82和一溢流粒度分布測量模塊83。工作過程中，礦漿通過渣漿泵1泵入管道2中，在礦漿到達(dá)水力旋流器3的入口處時，通過濃度檢測設(shè)備4、壓強檢測設(shè)備5和流量檢測設(shè)備6分別對水力旋流器3入口處給料的濃度值、壓強值和流量值進(jìn)行測量，測量得到的數(shù)據(jù)輸入到數(shù)據(jù)采集設(shè)備7，由數(shù)據(jù)采集設(shè)備7最后輸入到監(jiān)控計算機8中，進(jìn)行溢流粒度分布的運算。在水流旋流器3的作用下，礦漿中的細(xì)顆粒經(jīng)水力旋流器3上口的溢流管31排出，成為溢流產(chǎn)物，粗顆粒從水力旋流器3下口的底流管32排出。2)根據(jù)水力旋流器3的具體型號以及實際工況，選定一表征水力旋流器3工作狀態(tài)與溢流粒度分布關(guān)系的經(jīng)驗公式，將經(jīng)驗公式表示成一種核函數(shù)的線性組合形式，并作為先驗知識表達(dá)式輸入到監(jiān)控計算機8中的先驗知識計算模塊81內(nèi)，由先驗知識計算模塊81結(jié)合指定的參數(shù)，確定先驗知識表達(dá)式，將先驗知識表達(dá)式作為待融合的先驗知識輸送給軟測量模型訓(xùn)練模塊82。該步驟的具體過程如下對于不同型號的水力旋流器3，其入口處給料的濃度、壓強、流量與溢流粒度分布關(guān)系的經(jīng)驗公式具有不同的表達(dá)形式。選定校正分離粒度d5(l。的經(jīng)驗公式d5(l。=g(x)，然后通過溢流粒度分布公式β_74=f(d5J，計算溢流粒度分布。其中，校正分離粒度d5(l。是指一特定的粒度值，當(dāng)一組顆粒的粒度均為d5(l。時，其進(jìn)入水力旋流器3后，從溢流管31排出和從底流管32排出的比例相同，均為50%。對于給定的水力旋流器，d5(l。取決于旋流器入口處給料的濃度值、壓強值和流量值，即可以用g(x)表示，其中χ=(CvP旋流器入口處給料的濃度值、壓力值和流量值。β_74表示溢流產(chǎn)物中74μπι以下顆粒占顆?？偭康谋壤?。A.L.穆拉爾和G.V.杰根森提出了一個表格近似表示f(d5J，如表1所示，實際使用時可以通過插值計算得到溢流粒度分布β_74。表1溢流粒度分布與校正分離粒度關(guān)系表<table>tableseeoriginaldocumentpage7</column></row><table><table>tableseeoriginaldocumentpage8</column></row><table>選定計算d5(l。的經(jīng)驗公式為g(x)，通過插值計算即可確定計算溢流粒度分布的經(jīng)驗公式為y=i3_74=f(d5J=ρ(χ)0將該經(jīng)驗公式表示成一種核函數(shù)的線性組合形式為d<formula>formulaseeoriginaldocumentpage8</formula>式中，y為溢流粒度分布，χ為水力旋流器3入口處給料的濃度值、壓強值與流量值；d為一待定參數(shù)，其表示線性組合中核函數(shù)的總數(shù)；i=1、2、…d，其表示線性組合中第i個成分；Yi為一待定參數(shù)，K(ti;χ)為指定的核函數(shù)，、為核函數(shù)中一待定基向量；基向量ti和待定參數(shù)d、yi均由先驗知識計算模塊81進(jìn)行迭代運算確定。基向量ti和待定參數(shù)d、Y,的具體求解步驟如下①確定核函數(shù)K(、，Χ)，指定正則化參數(shù)μ的值，指定閾值ε，令基向量、的取值集合7；二0(空集)；②令迭代步數(shù)k=0，記q(x)此時的表達(dá)函數(shù)qQ(x)=0，則誤差函數(shù)為rQ(χ)=ρ(χ)-q0(χ)；求、+1，使誤差函數(shù)|&(、+1)|=111嚴(yán)|((0|，若rk(tk+1)I<ε，則返回d=k，q(x)=qk(x)，基向量、的取值集合為Tk，=，終止迭代；④令Tk+1=TkU{tk+1}，則構(gòu)造出一(k+1)X(k+1)維矩陣Kk+1，Kk+1的第(i，j)個元素為κ(、，、)，進(jìn)而構(gòu)造出一(k+1)維向量p(T(k+1))=[Pai),…，P(tk+1)]T;⑤計算向量矩陣γ(k+1)=(Kk+1+yΙηΓρΟΓ05+1))，其中Ik+1為(k+1)維單位矩陣，k+1令知辦)=[；^+1&(^)，其中、_)為向量矩陣Y(k+1)的第i個元素；/=1⑥令rk+1(x)=p(x)_qk+1(x)，k=k+1，返回步驟③。基向量ti和待定參數(shù)d、Yi確定后，即可確定先驗知識表達(dá)式(1)，將選驗知識表達(dá)式(1)作為待融合的先驗知識輸送給軟測量模型訓(xùn)練模塊82。3)離線讀取訓(xùn)練樣本，并對讀取的訓(xùn)練樣本集進(jìn)行剔除野值、歸一化處理后，輸送到軟測量模型訓(xùn)練模塊82中。該步驟的具體過程如下在旋流器3的溢流口31取礦漿樣品，同時記錄取樣時刻的旋流器3入口處給料的濃度值、壓力值和流量值，通過實驗室化驗得到溢流口礦漿樣品的溢流粒度分布值β_74，并重復(fù)此過程，從而得到1個訓(xùn)練樣本，其中第i份樣品的入口濃度值記為cv(i)，第i份樣品的入口壓強值記為p(i)，第i份樣品的入口流量值記為Q(i)，第i份樣品的溢流粒度分布記為β-74(υ，則Cv(i)、P(i)、Q(i)、β_74()構(gòu)成一組訓(xùn)練樣本，記為Ixi,yjXi=(Cv(i)P(i)Q(i))T,Yi=β_74(),i=1,2,…，1將上述得到的訓(xùn)練樣本集輸入到軟測量模型訓(xùn)練模塊82中。4)給定水力旋流器3溢流粒度分布軟測量模型的一個核函數(shù)的線性組合形式，軟測量模型訓(xùn)練模塊82將步驟2)中得到的待融合的先驗知識表達(dá)式(1)和步驟3)中獲得的訓(xùn)練樣本集Ixi,yj，融合、訓(xùn)練得到水力旋流器溢流粒度分布軟測量模型中的未知參數(shù)，最終確定水力旋流器溢流粒度分布的軟測量模型，將該模型輸送給溢流粒度分布測量模塊83。該步驟的具體過程為給定水力旋流器3溢流粒度分布軟測量模型的一個核函數(shù)的線性組合形式為<formula>formulaseeoriginaldocumentpage9</formula>式中，y=β_74為溢流粒度分布軟測量結(jié)果，α^—為待定參數(shù)，參數(shù)d和基向量、由所述步驟2)確定。將步驟2)中得到的待融合的先驗知識表達(dá)式(1)中的參數(shù)d、Yi和基向量、與步驟3)中獲得的訓(xùn)練樣本集Ixi,yj，融合、訓(xùn)練得到水力旋流器3溢流粒度分布軟測量模型中的未知參數(shù)αΛα；的求解通過以下優(yōu)化公式得到<formula>formulaseeoriginaldocumentpage9</formula>式中，Kxt為IXd維矩陣，其中第(i，j)個元素為K(ti，Xj);KT的第(i，j)個元素為Κ(、，、)；訓(xùn)練樣本數(shù)量為1個，y=[y1…，yi]T為訓(xùn)練樣本輸出向量；λ為一指定值；Y=[Y1,···,Yi,…，Yd]T由所述步驟2)確定，CIi*為向量α*中的第i個元素。求得a^后，水力旋流器溢流粒度分布軟測量模型可以確定，將該模型輸送給溢流粒度分布測量模塊83。5)溢流粒度分布測量模塊83對步驟4)中得到的水力旋流器溢流粒度分布軟測量模型進(jìn)行存儲。6)調(diào)用溢流粒度分布測量模塊83中的水力旋流器溢流粒度分布軟測量模型，結(jié)合數(shù)據(jù)采集設(shè)備7實時輸入的水力旋流器3入口處的給料濃度值、壓強值和流量值，計算出水力旋流器3的溢流粒度分布，并通過監(jiān)控計算機8進(jìn)行顯示和存儲。在實際測量過程中，如果發(fā)現(xiàn)溢流粒度分布測量模塊83中的溢流粒度分布軟測量模型精度不能滿足要求時，返回步驟2)，再進(jìn)行融合、訓(xùn)練得到新的溢流粒度分布軟測量模型，并用該新模型替換原有的舊模型，繼續(xù)進(jìn)行溢流粒度分布的軟測量。如圖3所示，在步驟6)中，測量溢流粒度分布的具體步驟如下(A)測量開始，決定使用方式選擇進(jìn)行訓(xùn)練或者測量，若選擇測量則轉(zhuǎn)至(H)，否則，轉(zhuǎn)至(B)0(B)選擇合適的經(jīng)驗公式作為先驗知識。(C)指定參數(shù)指定核函數(shù)K(t，x)、閾值ε、參數(shù)μ和λ的值。(D)讀取訓(xùn)練樣本Ixi,yi}。(E)對訓(xùn)練樣本進(jìn)行預(yù)處理剔除野值、歸一化。(F)進(jìn)行訓(xùn)練。(G)保存訓(xùn)練結(jié)果，訓(xùn)練過程結(jié)束，轉(zhuǎn)至結(jié)尾(M)。(H)讀取訓(xùn)練結(jié)果表達(dá)式(2)。(I)讀取入口濃度、壓強以及流量數(shù)據(jù)，得到表達(dá)式(2)中的輸入量X。(J)代入表達(dá)式(2)進(jìn)行計算，得到溢流粒度分布軟測量結(jié)果y。(K)由監(jiān)控計算機保存結(jié)果。(L)由用戶選擇是否繼續(xù)計算，若是，則轉(zhuǎn)至(I)，否則轉(zhuǎn)至結(jié)尾(M)。(M)結(jié)束。實施例該實施例所采用的數(shù)據(jù)為某選礦廠的實測數(shù)據(jù)，樣本一共有520組，隨機選取其中的50組作為訓(xùn)練樣本，然后用所有數(shù)據(jù)檢驗訓(xùn)練得到結(jié)果。每組樣本包括三維輸入變量Xi=(Cv(i)P⑴Q(i))T和輸出變量yi=β_74(υ。利用本發(fā)明測量步驟如下1)選擇進(jìn)行訓(xùn)練；2)經(jīng)驗公式包括兩部分校正分離粒度d5(l。的計算，通過校正分離粒度d5(l。計算溢流粒度分布β-74。實施例中采用如下公式計算d5(l?！?981.907J^ai+w.o50cν尸式中，δ為礦石密度、Pm為礦漿密度，δ可以通過實驗室化驗確定、Pm計算公式如下Pm=1+CV(5-1)根據(jù)表1，并通過插值，可以得到經(jīng)驗公式如下。y=β_74=f(d50c)=p(x)3)選定核函數(shù)為高斯型核函數(shù),、fIMI2)尺(t,x)=exp——L632V/式中，Il·Il表示向量的范數(shù)，指定ε=0.05，μ=0.001，λ=0.1;4)求取先驗知識的表達(dá)式(1)；5)隨機讀取50組訓(xùn)練樣本Ixi,yj；6)對訓(xùn)練樣本進(jìn)行預(yù)處理判斷訓(xùn)練樣本是否都在正常范圍內(nèi)，是否存在異常數(shù)據(jù)需要剔除；7)求取訓(xùn)練結(jié)果，保存參數(shù)Yi、d、α^和基向量、；8)利用上面的訓(xùn)練結(jié)果進(jìn)行測量。對于某個待測樣本，輸入Xi值，根據(jù)表達(dá)式(2)計算相應(yīng)的Yi值(讀取數(shù)據(jù)、讀取訓(xùn)練結(jié)果和顯示結(jié)果的過程不再詳述)；9)按照第8)步所述的方法計算所有樣本的輸出；10)結(jié)束。如圖4所示，將采用本發(fā)明所測得的溢流粒度分布值和實驗室化驗所得的溢流粒度分布值進(jìn)行繪圖表示，橫坐標(biāo)為實驗室化驗所得溢流粒度分布真實值，縱坐標(biāo)為采用本發(fā)明測得的溢流粒度分布值，兩條直線為士0.02的誤差線。利用本發(fā)明進(jìn)行測量的誤差主要指標(biāo)如下誤差最大值9.19%誤差最小值-14.30%誤差均值0.024786%誤差標(biāo)準(zhǔn)差1.62%而直接采用經(jīng)驗公式計算，誤差主要指標(biāo)如下誤差最大值13.34%誤差最小值_14.97%誤差均值-0·085927%誤差標(biāo)準(zhǔn)差2.072%可見，采用本發(fā)明進(jìn)行溢流粒度分布值測量，其測量精度有了很大提高。上述實施例僅用于說明本發(fā)明，其中各部件的結(jié)構(gòu)、設(shè)置位置及連接方式都是可以有所變化的，凡是在本發(fā)明技術(shù)方案的基礎(chǔ)上進(jìn)行的改進(jìn)和等同變換，均不應(yīng)排除在本發(fā)明的保護(hù)范圍之外。權(quán)利要求一種水力旋流器溢流粒度分布的軟測量方法，其包括以下步驟1)設(shè)置一水力旋流器溢流粒度分布的軟測量裝置，所述軟測量裝置包括一渣漿泵，所述渣漿泵通過一管道連接一水力旋流器，所述水力旋流器的上口處設(shè)置有一溢流管，下口處設(shè)置有一底流管，在所述管道的所述水力旋流器的入口處設(shè)置有一濃度檢測設(shè)備、一壓強采集設(shè)備和一流量采集設(shè)備，所述濃度檢測設(shè)備、壓強采集設(shè)備和流量采集設(shè)備的輸出端連接一數(shù)據(jù)采集設(shè)備，所述數(shù)據(jù)采集設(shè)備的輸出端連接一帶有顯示屏的監(jiān)控計算機；所述監(jiān)控計算機內(nèi)預(yù)設(shè)有一先驗知識計算模塊、一軟測量模型訓(xùn)練模塊和一溢流粒度分布測量模塊；2)根據(jù)所述水力旋流器的具體型號以及實際工況，選定一表征所述水力旋流器工作狀態(tài)與溢流粒度分布關(guān)系的經(jīng)驗公式，將經(jīng)驗公式表示成一種核函數(shù)的線性組合形式，并作為先驗知識表達(dá)式輸入到所述監(jiān)控計算機中的所述先驗知識計算模塊內(nèi)，由所述先驗知識計算模塊結(jié)合指定的參數(shù)，確定先驗知識表達(dá)式，將先驗知識表達(dá)式作為待融合的先驗知識輸送給所述軟測量模型訓(xùn)練模塊；3)離線讀取訓(xùn)練樣本，并對讀取的訓(xùn)練樣本集進(jìn)行剔除野值、歸一化處理后，輸送到所述軟測量模型訓(xùn)練模塊；4)所述軟測量模型訓(xùn)練模塊將步驟2)中得到的待融合的先驗知識和步驟3)中獲得的訓(xùn)練樣本集，融合、訓(xùn)練得到水力旋流器溢流粒度分布軟測量模型，并將該模型輸送給所述溢流粒度分布測量模塊；5)所述溢流粒度分布測量模塊對步驟4)中得到的水力旋流器溢流粒度分布軟測量模型進(jìn)行存儲；6)調(diào)用所述溢流粒度分布測量模塊中的水力旋流器溢流粒度分布軟測量模型，結(jié)合所述數(shù)據(jù)采集設(shè)備實時輸入的濃度值、壓強值和流量值，計算出所述水力旋流器的溢流粒度分布，并通過所述監(jiān)控計算機進(jìn)行顯示和存儲。2.如權(quán)利要求1所述的一種水力旋流器溢流粒度分布的軟測量方法，其特征在于所述步驟2)中，選定經(jīng)驗公式為<formula>formulaseeoriginaldocumentpage2</formula>將該經(jīng)驗公式表示成一種核函數(shù)的線性組合形式為<formula>formulaseeoriginaldocumentpage2</formula>式中，y為溢流粒度分布；β_74表示溢流產(chǎn)物中74μm以下顆粒占顆粒總量的比例；d5(l。=g(x)為校正分離粒度，校正分離粒度d5(l。是指一特定的粒度值，當(dāng)一組顆粒的粒度均為d50c時，其進(jìn)入所述水力旋流器后，從所述溢流管排出和從所述底流管排出的比例相同，均為50%，g(x)為解析形式；X=(CvP旋流器入口處給料的濃度值、壓力值和流量值；d為一待定參數(shù)，其表示線性組合中核函數(shù)的總數(shù)；i=1、2、…d，其表示線性組合中第i個成分；Yi為一待定參數(shù)，Κ(、，χ)為指定的核函數(shù)，、為核函數(shù)中一待定基向量；基向量、和待定參數(shù)d、yi均由所述先驗知識計算模塊進(jìn)行迭代運算確定。3.如權(quán)利要求2所述的一種水力旋流器溢流粒度分布的軟測量方法，其特征在于所述基向量^和待定參數(shù)d、yi在所述先驗知識計算模塊中的具體求解步驟如下①確定核函數(shù)Kti,X)，指定正則化參數(shù)μ的值，指定閾值ε，令基向量、的取值集合空集)；②令迭代步數(shù)k=0，記q(x)此時的表達(dá)函數(shù)Qtl(X)=0，則誤差函數(shù)為Γ(1(Χ)=ρ(χ)-q0(χ)；③求tk+1，使誤差函數(shù)Μ、+,)|=ιηρ^()|，若|rk(tk+1)I<￡Jim0d=k，q(X)=qk(x)，基向量、的取值集合為Tk，y,.=1,···j，終止迭代；④令Tk+1=TkU{tk+1}，則構(gòu)造出一(k+1)X(k+1)維矩陣Kk+1，Kk+1的第(i，j)個元素為Κ(、，、)，進(jìn)而構(gòu)造出一(k+1)維向量ρ(Τ_)=[PU1),…，p(tk+1)]T;⑤計算向量矩陣Y(k+1)=α^+μ^ΓρΟΓ0^)，其中4+1為(k+1)維單位矩陣，令=火(U)，其中γ嚴(yán)“為向量矩陣Y(k+1)的第i個元素；⑥令rk+1(x)=p(x)-qk+1(x)，k=k+1，返回步驟③。4.如權(quán)利要求1或2或3所述的一種水力旋流器溢流粒度分布的軟測量方法，其特征在于所述步驟4)中溢流粒度分布軟測量模型的表達(dá)式為<formula>formulaseeoriginaldocumentpage3</formula>式中，y為溢流粒度分布軟測量結(jié)果，α；為一待定參數(shù)，參數(shù)d和基向量ti由所述步驟2)確定。5.如權(quán)利要求4所述的一種水力旋流器溢流粒度分布的軟測量方法，其特征在于所述待定參數(shù)a^通過求解以下優(yōu)化公式得到<formula>formulaseeoriginaldocumentpage3</formula>式中，κχτ為IXd維矩陣，其中第(i，j)個元素為K(ti;Xj);KT的第(i，j)個元素為Ka^tj)；訓(xùn)練樣本數(shù)量為1個，y=Ly1,…，yi]T為訓(xùn)練樣本輸出向量；λ為一指定值；γ=[Y1,Yi,…，Yd]T由所述步驟2)確定，CIi*為向量α*中的第i個元素。6.如權(quán)利要求1或2或3或5所述的一種水力旋流器溢流粒度分布的軟測量方法，其特征在于所述步驟3)中讀取的訓(xùn)練樣本為<formula>formulaseeoriginaldocumentpage3</formula>式中，Cv(i)為第i份樣品的入口濃度值；P(i)為第i份樣品的入口壓強值；Q(i)為第i份樣品的入口流量值；β_74(υ為采樣時刻第i份樣品的溢流粒度分布；ι為訓(xùn)練樣本數(shù)量。7.如權(quán)利要求4所述的一種水力旋流器溢流粒度分布的軟測量方法，其特征在于所述步驟3)中讀取的訓(xùn)練樣本為<formula>formulaseeoriginaldocumentpage3</formula>式中，Cv(i)為第i份樣品的入口濃度值；P(i)為第i份樣品的入口壓強值；Q(i)為第i份樣品的入口流量值；β_74(υ為采樣時刻第i份樣品的溢流粒度分布；ι為訓(xùn)練樣本數(shù)量。全文摘要本發(fā)明涉及一種水力旋流器溢流粒度分布的軟測量方法，其包括以下步驟1)設(shè)置一水力旋流器溢流粒度分布的軟測量裝置；2)確定先驗知識表達(dá)式，將先驗知識表達(dá)式作為先驗知識輸送給軟測量模型訓(xùn)練模塊；3)離線讀取訓(xùn)練樣本，輸送到軟測量模型訓(xùn)練模塊內(nèi)；4)軟測量模型訓(xùn)練模塊將先驗知識和訓(xùn)練樣本集，融合、訓(xùn)練得到水力旋流器溢流粒度分布軟測量模型，并將該模型輸送給溢流粒度分布測量模塊；5)溢流粒度分布測量模塊對水力旋流器溢流粒度分布軟測量模型進(jìn)行存儲；6)調(diào)用溢流粒度分布測量模塊中的水力旋流器溢流粒度分布軟測量模型，結(jié)合實時采集的數(shù)據(jù)，計算出水力旋流器的溢流粒度分布，并通過監(jiān)控計算機顯示和存儲。本發(fā)明構(gòu)思巧妙，精確實用，可廣泛用于實際測量過程中。文檔編號G01N15/02GK101799394SQ20101010204公開日2010年8月11日申請日期2010年1月27日優(yōu)先權(quán)日2010年1月27日發(fā)明者萬維漢,孫喆,張海峰,徐文立,王煥鋼,王赫申請人:清華大學(xué)