一种基于数字孪生的半自磨机钢耗预测及钢球补加方法

本发明公开了一种基于数字孪生的半自磨机钢耗预测及钢球补加方法，属于矿物加工设备技术领域。本发明所述基于数字孪生的半自磨机钢耗预测及钢球补加方法，进一步考虑了颗粒接触模型、颗粒运动状态、矿石破碎概率、钢球磨损机理对钢耗的影响，融合机器学习如RMSprop遗传神经网络搭建磨矿过程数字孪生钢耗预测模型，模拟钢球实时运动状态，计算出不同工况下的钢耗和实时钢耗系数，并确定钢球补加量，提高生产效率。本发明能够观察到磨机及磨机内部实时运行状态，同时能有效预测钢球补加量，指导生产实际中钢球的补加。