基于WOA-GRU模型的煤泥浮选智能控制研究
窦治衡
王然风
秦新凯
柴宇青
李品钰
刘舒通
太原理工大学矿业工程学院,山西太原 030024
摘要：由于浮选过程机理复杂,难以满足先进过程控制的需求,基于系统辨识方法进行建模,并针对传统辨识方法拟合度较低的问题,提出了一种基于鲸鱼优化算法(WOA)与门控循环单元(GRU)(WOA-GRU)的系统辨识模型.该模型利用GRU有效应对浮选过程中存在的时滞特性,通过WOA对GRU网络参数进行优化,进一步提高了模型的辨识精度.考虑到现有选煤厂普遍使用单输入单输出的PID控制器,难以应对多输入多输出系统,将模型预测控制(MPC)引入实际生产现场,以更好地解决浮选过程中多变量耦合问题.基于代池坝选煤厂的生产数据,分别对WOA-GRU和NARX 2种辨识模型进行了 MPC仿真,结果表明,WOA-GRU模型的拟合精度较NARX模型高51.84％,引入MPC后,WOA-GRU模型可将灰分波动控制在设定值的±4％内,优于NARX模型.现场试运行结果表明,灰分波动幅度位于5％～10％的数据较引入MPC前占比减少了 10.8％,大于10％的数据占比则减少了 3.9％,说明WAO-GRU模型不仅具备更高的精度与稳定性,而且能够减小灰分的波动,为煤泥浮选过程的智能化控制与应用提供了参考.
关键词：煤泥浮选系统辨识模型预测控制鲸鱼优化算法门控循环单元煤泥灰分
分类号：TD948(选矿)
资助基金：国家自然科学基金(52274157)科技兴蒙行动重点专项项目(2022EEDSKJXM010)
论文发表日期：2025-04-30
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 153-159,168 )
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