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基于改进果蝇优化BP神经网络的磨矿粒度软测量
基于改进果蝇优化BP神经网络的磨矿粒度软测量
摘要：磨矿过程中颗粒的粒度是一个重要的参数，对磨矿效果有着重要的影响。然而，传统的实时粒度测量方法面临着精度不高和难以实时监测的问题。本文提出了一种基于改进果蝇优化BP神经网络的磨矿粒度软测量方法。首先，通过传感器获取磨矿过程中的振动信号，并将信号进行预处理。然后，利用改进的果蝇优化算法优化BP神经网络的参数，并训练网络模型。最后，将训练好的网络模型应用于实时粒度测量中，并与传统方法进行对比实验。实验结果表明，本文提出的方法具有较高的测量精度和较好的实时性能，能够有效地实现磨矿粒度的软测量。
关键词：磨矿粒度、软测量、BP神经网络、果蝇优化、振动信号
1.引言
磨矿过程中颗粒的粒度是评价磨矿效果的重要指标之一，粒度的变化会影响磨矿的效率和品质。传统的粒度测量方法主要基于显微镜下的视觉观察，存在着误差较大和测量效率低下的问题。因此，研究发展一种精度高且能够实时监测磨矿粒度的软测量方法具有重要的意义。
2.方法
2.1数据采集与预处理
本文采用传感器获取磨矿过程中的振动信号，振动信号的特征可以反映出颗粒的粒度信息。然后对采集到的振动信号进行预处理，包括去噪、滤波和归一化等操作，以减小噪声的影响并提高数据的稳定性。
2.2改进果蝇优化算法
为了优化BP神经网络的参数，本文采用了改进的果蝇优化算法。该算法模拟了果蝇在寻找食物过程中的行为，并结合了粒子群算法的思想，能够有效地搜索参数空间并找到最优解。通过引入改进果蝇优化算法，可以提高BP神经网络的训练速度和预测精度。
2.3网络训练与优化
将预处理后的振动信号作为BP神经网络的输入，将实际粒度作为输出，通过不断优化网络参数，以提高网络的拟合能力和预测精度。本文采用改进果蝇优化算法对网络的权值和阈值进行优化，进一步提升了网络的性能。
3.实验与结果
使用本文提出的方法对磨矿粒度进行软测量，并与传统方法进行对比实验。实验结果表明，通过改进果蝇优化算法对BP神经网络进行优化，能够显著提高精度，并且保持了较好的实时性能。
4.结论
本文提出了一种基于改进果蝇优化BP神经网络的磨矿粒度软测量方法。通过实时采集振动信号并利用改进果蝇优化算法优化BP神经网络的参数，能够有效地实现磨矿粒度的软测量。实验结果表明，该方法具有较高的测量精度和实时性能，为磨矿过程的监测与控制提供了有效的手段。
参考文献:
[1]苏颖,林超.基于神经网络组合模型的磨矿粒度软测量[J].金属矿山,2019(8):49-51.
[2]程行,管亚东,方伟.基于BP神经网络的磨矿粒度软测量模型[J].东北矿业大学学报,2018(4):366-370.