磁铁矿石作为铁矿石中占比最多的类别之一,是冶炼钢铁的基础原材料,我国的铁矿石储量大,但其中大部分是低品矿甚至是贫矿。传统分选设备难以适应矿石品质的变化,因而通常漏选低品位矿石使其流入废矿中无法充分利用,同时其能耗大及数字智能化程度低,无法满足现代工业对磁铁矿石分选的高精度、高效率要求。信号检测技术将矿石的品位信息转换成信号信息,模糊神经网络能够处理信号中的不确定性和适应不同类型的磁铁矿石,通过学习大量的样本数据,能够准确识别矿石的成分和品位。为实现对矿物资源的深度利用和绿色生产,本课题基于此设计出一种通过检测磁信号并利用模糊神经网络进行识别的磁铁矿石分选系统,其主要内容如下: (1)通过分析磁铁矿石磁化性质,从分子结构的角度阐明磁铁矿石磁性来源,同时阐述在外部磁场作用下磁铁矿石的磁化曲线。通过磁铁矿石的磁化以提高矿石磁信号的检测性能和分类性能,并确定基于磁感应信号检测的方案,同时介绍了磁铁矿石磁感应信号的相关识别原理。 (2)对霍尔传感器采集到的矿石磁感应信号进行深入分析,发现使用阈值分割的方法无法对低品位的磁铁矿石进行精确的识别。本课题提出了一种基于模糊小波神经网络的磁铁矿石分类方法。该方法首先对归一化、降噪后数据集进行特征提取,并通过模糊化和量化处理来增强模型的适应性。接着采用改进的灰狼算法优化模型的初始参数,确保了模型训练的高效性。在训练过程中,通过梯度下降算法不断更新模糊规则参数,以优化网络模型的性能。结果表明,与现有模型相比,本方法优化后的网络模型的准确率达到96.67%,F1值提升了5%,达到0.95,同时模型的收敛速度也提高了24%。 (3)基于信号检测与模糊神经网络识别的矿石分选方案,旨在通过模糊神经网络识别算法来识别检测到的矿石磁信号特征,实现对合格矿石与废矿的精准分类。根据该方案设计了一套磁铁矿石分选系统,包含磁化模块、信号检测与采集模块、信号处理与识别模块以及执行模块,同时使用C#设计软件程序包括磁信号数据提取、模糊神经网络识别、数据缓存及延时喷吹等算法。多组实验验证表明,该系统可实现多个矿石的连续分选,避免多喷或漏喷现象,平均分选准确率达到85%。该系统提高了分选的准确率,同时为矿石分选技术的优化和智能化发展提供了新的思路和方法。