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朱建勇；桂伟华；杨春华；刘金平；唐永波

浮选过程中基于气泡尺寸的药剂剂量控制的概率密度函数。 （英语） Zbl 1299.94036号

亚洲J.控制 16，第3期，765-777（2014）.
摘要：作为气泡稳定性的有效测量手段，气泡尺寸结构被认为与浮选性能密切相关。试剂用量对气泡大小有非常重要的影响。提出了一种新的基于气泡尺寸的概率密度函数（PDF）试剂剂量控制方法。首先，利用改进的两步分水岭算法对摄像机采集的含有大小水滴的泡沫图像进行分割。因此，利用非高斯特征，气泡大小的PDF由基于B样条的估计器进行近似，从而使气泡尺寸的PDF由B样条加权向量表示。最后，根据线性矩阵不等式技术，提出了一种基于PDF的试剂剂量控制算法，使输出PDF跟踪给定的PDF，该技术通过Lyapunov稳定性分析来解决其稳定性条件。实验结果表明了该方法的有效性。

MSC公司：

94A08型 信息与通信理论中的图像处理（压缩、重建等）
93E03型 控制理论中的随机系统（一般）
93立方厘米 控制理论中的非线性系统

关键词：

铜浮选；B样条曲线；试剂剂量控制；概率密度函数；气泡大小
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.Zhu}等人，《亚洲期刊控制》16，第3期，765--777（2014；Zbl 1299.94036）
全文： DOI程序

参考文献：

[1] Vazifeh，使用统计技术优化铜浮选药剂剂量，Trans。有色金属。中国社会科学院20页2371–（2010年）·doi:10.1016/S1003-6326（10）60657-7
[2] 奈克，使用统计技术优化煤炭浮选，燃料过程。Technol公司。第85页，第1473页–（2003年）·doi:10.1016/j.fuproc.2003.10.05
[3] Hodouin，模拟浮选库的前馈-反馈预测控制，Power Technol。108（2）第173页–（2000）·doi:10.1016/S0032-5910（99）00217-X
[4] Naik，《细粒煤浮选的相互作用效应解释和药剂剂量优化》，国际矿业杂志。流程75第83页–（2005）·doi:10.1016/j.minpro.2004.05.001
[5] Suichies，《浮选厂广义预测控制的实施》，《控制工程实践》第8页，319–（2000）·doi:10.1016/S0967-0661（99）00185-9
[6] Bergh，《浮选过程多元预测控制的漫长道路》，《过程控制》21，第226页–（2011年）·doi:10.1016/j.jprocont.2010.11.001
[7] Ryu，J.J.Choi H.C.Kim机器人辅助手术期间基于内窥镜的多个手术器械跟踪第12届国际会议控制，自动。系统2195 2198 2013
[8] Lin，无人直升机系统运动目标的基于视觉的跟踪和位置估计，亚洲J.Control。第15（5）页，第1270页–（2013年）
[9] Sharma，基于视觉的机器人导航的PSO-lyapunov混合稳定自适应模糊跟踪控制方法，IEEE Trans。仪器。测量。第61页，1908页–（2012年）·doi:10.1109/TIM.2012.2182868
[10] Soyguder，基于小波分解和神经网络的智能控制，用于使用新型视觉机器人预测人类轨迹，专家系统。申请。38（11）第13页994– (2011)
[11] 刘，使用多分辨率多元图像分析进行浮选泡沫监测，Miner。工程18第65页–（2005）
[12] 刘，基于泡沫的浮选过程建模和控制，Miner。工程21第642页–（2008）·doi:10.1016/j.mineng.2007.12.011
[13] Kaartinen，《基于机器视觉的锌浮选控制——案例研究》，《控制工程实践》，第14页，第1455页–（2006年）·doi:10.1016/j.engprac.2005.12.004文件
[14] Aldrich，机器视觉泡沫浮选系统的在线监测和控制：综述，Int.J.Miner。过程。第1页96页–（2010年）·doi:10.1016/j.minpro.2010.04.005
[15] Aldrich，泡沫对浮选矿浆相和表面泡沫中气泡尺寸分布的影响，Miner。工程13（10-1）pp 1049–（2000）·doi:10.1016/S0892-6875（00）00089-3
[16] 王，干式泡沫表面和内部结构之间的关系。胶体和表面A，胶体表面A-物理化学。工程师Asp。339（1）第73页–（2009）·doi:10.1016/j.colsurfa.2009.01.021
[17] Neethling，预测流动泡沫和泡沫中液体回收率的简单关系，Miner。工程16第1123页–（2003）·doi:10.1016/j.mineng.2003.06.014
[18] 穆尔曼，《浮选泡沫外观对机器视觉控制的重要性》，国际矿业杂志。过程。第48页，135页–（1996年）·doi:10.1016/S0301-7516（96）00022-1
[19] Grau，实验室规模浮选池中的气泡尺寸分布，Miner。工程18第1164页–（2005）·doi:10.1016/j.mineng.2005.06.011
[20] Girgin，自增氧实验室浮选池中气泡大小与叶轮速度的关系，Miner。工程19第201页–（2006）·doi:10.1016/j.mineng.2005.09.002
[21] Cho，浮选起泡剂对气泡尺寸和泡沫稳定性的影响，国际矿业杂志。过程。第64页，69页–（2002年）·doi:10.1016/S0301-7516（01）00064-3
[22] Yang，C.H.C.H.Xu W.H.Gui J.Du监测矿物浮选过程气泡尺寸分布的非参数密度估计第48届IEEE Conf.Decis。控制2941 2945 2009
[23] 王，有界动态随机分布建模与控制（2000）·doi:10.1007/978-1-4471-0481-0
[24] 郭，随机分布控制系统设计（2010）·Zbl 1226.93001号 ·doi:10.1007/978-1-84996-030-4
[25] 杨，基于两步神经网络的输出概率分布的约束PI跟踪控制，IEEE Trans。循环。系统。第56页第1416页–（2009年）·doi:10.1109/TCSI.2008.2007069
[26] 福布斯，《一阶过程的控制设计：塑造过程状态的概率密度》，《过程控制》第14页，第399页–（2004）·doi:10.1016/j.jprocont.2003.07.002
[27] Xu，使用气泡尺寸分布的输出PDF进行浮选过程故障检测，Miner。工程26第5页–（2012）·doi:10.1016/j.mineg.2011.09.12
[28] Wang，基于图像分类的泡沫描绘，Miner。工程16第1183页–（2003）·doi:10.1016/j.mineng.2003.07.014
[29] 王，矿物泡沫的图像分析和计算机视觉C，Proc。IEEE国际协调机构。自动。第4页1790–（2005）
[30] Bartolacci，用机器视觉表征浮选泡沫结构和颜色，计算机。地质科学。第27页，第1111页–（2001年）·doi:10.1016/S0098-3004（00）00152-7
[31] 刘，使用多分辨率多元图像分析进行浮选泡沫监测，Miner。工程18第65页–（2005）·doi:10.1016/j.mineng.2004.05.010
[32] Runge，K.J.McMaster M.Wortley D.L.Rosa O.Guyot目视罗兹测量值与浮选槽性能之间的相关性第九届磨机操作员会议19 21 2007
[33] Botha，在线机器视觉浮选泡沫分析平台（1999）
[34] 福布斯，《浮选泡沫系统中精矿品位建模的纹理和气泡尺寸测量》，第106页–（2007年）
[35] Zong，使用B样条函数估计复杂分布，结构。安全。第20页第341页–（1998年）·doi:10.1016/S0167-4730（98）00019-8
[36] 杨，随机分布系统跟踪控制与优化方法研究，第70页–（2008）
[37] 吴，一般非线性系统采样数据H8输出反馈控制器的参数化，亚洲J.控制。第15（5）页，第1489页–（2013年）
[38] 郑，异步切换下离散时间切换状态延迟系统的指数H滤波，亚洲控制杂志15（2）第479页–（2013）·Zbl 1327.93390号 ·doi:10.1002/asjc.526
[39] Xu，H一类不确定脉冲系统的最优镇定：LMI方法，J.Ind.Manag。最佳方案。5（1）第153页–（2009）·Zbl 1158.93343号 ·doi:10.3934/jimo.2009.5.153
[40] 基于非均匀特性的多时滞Lurie网络控制系统的Li，H控制综合，Asian J.Control。第15（4）页，第1112页–（2013年）·Zbl 1286.93069号 ·doi:10.1002/asjc.605
[41] Chuang，《快速原子力显微镜中的鲁棒H控制》，亚洲J.control 15（3），第872页–（2013）·Zbl 1327.93152号 ·doi:10.1002/asjc.585
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