摘要
本发明公开了一种基于AI的半自磨机补加球方法、装置、设备及存储介质,涉及磨矿技术领域。该方法包括:获取半自磨机的运行控制传感器参数;根据运行控制传感器参数对应的历史数据和补加球参数对应的历史数据建立补加球参数与运行控制传感器参数间的半自磨机补加球模型;根据运行控制传感器参数和补加球参数确定半自磨机安全运行区间;基于深度神经网络算法,通过半自磨机补加球模型根据半自磨机安全运行区间对运行控制传感器参数对应的新数据进行计算,得到补加球参数对应的新数据;根据补加球参数对应的新数据对半自磨机进行补加球。这样,实现根据矿石变化调整加球量,使得矿石性质的变化及时反馈到磨矿过程中,以提高磨矿效率。
技术关键词
深度神经网络算法
传感器
神经网络算法模型
数据
半自磨机衬板
工作状态参数
模型可调
磨矿技术
矿石
处理器
计算机设备
可读存储介质
存储器
控制模块
表达式
油压
钢球
系统为您推荐了相关专利信息
显示驱动芯片
数据处理模块
三维显示模式
数字信号处理电路
模拟信号处理电路
跌倒识别方法
雷达点云数据
三维点云数据
隐私保护特性
生成三维点云
干扰识别模型
雷达有源干扰
残差网络
特征提取网络
注意力