一种基于多模态深度感知与时序预测的浮选泡沫动态诊断及自适应调控系统

本发明公开了一种基于多模态深度感知与时序预测的浮选泡沫动态诊断及自适应调控系统，旨在解决现有技术中浮选过程监控感知不全面、动态预测缺失及调控自适应性差的问题。本发明通过部署多源异构传感器阵列，同步采集泡沫的视觉、光谱、声学等多模态数据；利用跨模态注意力融合网络生成全面的泡沫综合状态表征。采用分层时序预测与异常检测网络对泡沫的动态演化进行建模，精准预测未来状态趋势并实现异常早期预警。最后，构建基于深度强化学习的智能调控代理，智能调控代理根据当前状态和未来预测，自主决策最优工艺参数调整，并通过与实际过程的持续交互进行在线学习与优化。本发明显著提升了选矿回收率、品位及生产过程的稳定性，降低了运行成本。