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J-GLOBAL ID：201702220299816711   整理番号：17A1930735

半自動ミルに基づく強い追跡フィルタ研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Strong Tracking Filter based on Semi-autogenous Mill

著者 (5件)： Wang Wentian (丹東東方測控技術股fen有限公司,遼寧 丹東,118002) ,  Guan Zhangliang (丹東東方測控技術股fen有限公司,遼寧 丹東,118002) ,  Cai Guoliang (丹東東方測控技術股fen有限公司,遼寧 丹東,118002) ,  Liu Qichao (丹東東方測控技術股fen有限公司,遼寧 丹東,118002) ,  Sun Xiuli (丹東東方測控技術股fen有限公司,遼寧 丹東,118002)
資料名： Jinshu Kuangshan  (Jinshu Kuangshan)
号： 8  ページ： 161-164  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3403A  ISSN： 1001-1250  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 半自動粉砕機の制御を正確かつ効率的に実現するために,大規模な銅-モリブデン選鉱工場の半自動ミルの大量生産データに基づいて,国内外の文献を参考にして,半自動ミルの重要な動作パラメータの数学モデルを確立し,強い追跡フィルタを通して,このモデルを確立した。経験的モデルによると,半自ミル内の鉱石の滞留量,水の滞留量,および鋼球量の3つの半自動制御は重要な影響を持っているが,現在,機器のオンラインで検出できない変数を使用することができない。予測結果と現場経験値の比較により、予測結果の信頼性が高く、半自動ミルの制御に対して大きな参考価値があることが明らかになった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 信頼性 ,  粉砕機 ,  予測 ,  鉱石 ,  *フィルタ ,  自動制御 ,  選鉱所 ,  ホールドアップ ,  大量生産 ,  数学モデル
準シソーラス用語： オンライン ,  鋼球 ,  経験モデル ,  運転パラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Semi-autogenous mill ,  Strong tracking filter ,  On-line detection ,  Prediction

分類 (5件)： ディジタルフィルタ  (NC04022Z) ,  オペレーションズリサーチ一般  (KA03010Q) ,  研削  (QC03000R) ,  精鉱処理  (UA07120W) ,  化学プロセスの解析  (XC01030R)

タイトルに関連する用語 (3件)： ミル ,  追跡 ,  研究