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题名智能选矿摇床巡检机器人的路径规划
被引量：2
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作者
刘惠中
邓浩宗
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机构
江西理工大学机电工程学院
江西省矿冶机电工程技术研究中心
智能装备工程技术研究中心
赣州市智能制造技术重点实验室
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出处
《有色金属（选矿部分）》
CAS
北大核心
2023年第2期133-141,共9页
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基金
江西省重点研发计划项目(20212BBE53026)。
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文摘
选矿摇床是一种重要的重力选矿设备,已有百年的发展历史,它是钨、锡等矿选矿的关键设备,在工业中获广泛应用。但是,目前摇床的生产操作基本还是依赖人工来完成,摇床的自动化和智能化是目前急需解决的问题。针对选矿摇床生产的智能化问题,基于团队开发的摇床智能巡检机器人,采用改进的遗传算法对摇床生产巡检机器人的全局路径进行规划,并用带栅格地图的A*算法解决了巡检机器人的局部路径规划问题。
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关键词
选矿摇床
巡检机器人
改进的遗传算法
带栅格地图的A*算法
路径规划
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Keywords
shaking table
inspection robot
improved genetic algorithm
A-star with raster map
path planning
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分类号
TD922
[矿业工程—选矿]
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于极限树回归的浮选泡沫层厚度预测
被引量：1
- 2
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作者
刘惠中
邓浩宗
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机构
江西理工大学机电工程学院
江西省矿冶机电工程技术研究中心
智能装备工程技术研究中心
赣州市智能制造技术重点实验室
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出处
《有色金属工程》
CAS
北大核心
2023年第3期79-86,共8页
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文摘
泡沫浮选是一种重要的选矿方法,不同表面物理化学性质的矿物颗粒在药剂的作用下借助浮选机实现分离。浮选机的控制变量包括充气量、泡沫层厚度和药剂添加量等。泡沫层厚度是影响浮选指标的一个重要控制参数,同样,泡沫层厚度的准确测量也至关重要。传统的泡沫层厚度测量方式一般是采用传感器等装置来实现的,由于这些传感器往往需要与矿浆直接接触,所以有时会因机械故障或信号干扰而造成测量值的误差。针对传统测量手段存在的问题,提出了一种浮选泡沫层厚度的软测量方法。运用极限树回归ETR方法,以浮选过程中原矿品位、入料流量、入料浓度、入料粒度、充气量、泡沫稳定度和泡沫移动速度为输入变量,建立预测模型,实现了浮选泡沫层厚度的有效预测。
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关键词
泡沫浮选
泡沫层厚度
极限树回归
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Keywords
froth flotation
thickness of froth layer
Extra Tree Regression
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分类号
TD923
[矿业工程—选矿]
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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