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申请/专利权人：金川集团股份有限公司;矿冶科技集团有限公司

摘要：本申请实施例提供了一种破碎机给矿控制方法、装置、电子设备及存储介质，其中方法包括：根据最终破碎机工作状态模型确定破碎机预测工作状态；根据破碎机预测工作状态、破碎腔料位、破碎机功率、破碎机正常功率波动区间构建破碎机给矿频率数学模型；根据专家经验数据构建破碎机给矿频率专家经验模型；将破碎机给矿频率数学模型和破碎机给矿频率专家经验模型进行融合，确定最终给矿频率预测模型；通过最终给矿频率预测模型根据破碎机实时工作参数确定给矿频率预测值，根据给矿频率预测值控制破碎机给矿频率。这样，基于最终给矿频率预测模型确定给矿频率预测值，将破碎机给矿频率预测值输出到控制系统，实现破碎机给矿控制，提高给矿控制效果。

主权项：1.一种破碎机给矿控制方法，其特征在于，所述方法包括：根据预先构建的最终破碎机工作状态模型确定破碎机预测工作状态；根据所述破碎机预测工作状态、破碎腔料位、破碎机功率、破碎机正常功率波动区间构建破碎机给矿频率数学模型；根据专家经验数据构建破碎机给矿频率专家经验模型；将所述破碎机给矿频率数学模型和所述破碎机给矿频率专家经验模型进行融合，确定最终给矿频率预测模型；通过所述最终给矿频率预测模型根据破碎机实时工作参数确定给矿频率预测值，根据所述给矿频率预测值控制破碎机给矿频率；所述最终破碎机工作状态模型的构建的步骤，包括：根据破碎机历史工作参数生成历史样本数据库；通过支持向量机根据所述历史样本数据库构建破碎机工作状态分类模型；根据预先设置的破碎机正常功率波动区间构建破碎机工作状态补偿模型；将所述破碎机工作状态分类模型和所述破碎机工作状态补偿模型进行融合，确定所述最终破碎机工作状态模型；所述通过支持向量机根据所述历史样本数据库构建破碎机工作状态分类模型的步骤，包括：从所述历史样本数据库中确定破碎效果关键参数，将所述破碎效果关键参数划分为训练数据集和测试数据集；通过所述支持向量机建立分类器，向所述分类器输入所述训练数据集，对所述分类器进行训练，得到修正分类模型；通过所述修正分类模型对所述测试数据集进行计算，输出工作状态预测值；判断所述工作状态预测值是否与所述测试数据集的工作状态实际值相匹配；若所述工作状态预测值与所述测试数据集的工作状态实际值匹配，则将所述修正分类模型确定为所述破碎机工作状态分类模型；所述根据预先设置的破碎机正常功率波动区间构建破碎机工作状态补偿模型的步骤，包括：从所述历史样本数据库中确定破碎机功率表征参数，所述破碎机功率表征参数包括破碎腔料位、破碎机给矿频率、破碎机缓冲矿仓料位；根据所述破碎腔料位、破碎机给矿频率、破碎机缓冲矿仓料位确定破碎功率预测模型；根据所述破碎机正常功率波动区间和所述破碎功率预测模型确定所述破碎机工作状态补偿模型；所述根据所述破碎机预测工作状态、破碎腔料位、破碎机功率、破碎机正常功率波动区间构建破碎机给矿频率数学模型的步骤，包括：根据破碎机处于挤满状态对应的第一给矿频率数学模型、破碎机达到半挤满状态或者挤满状态对应的第二给矿频率数学模型，构建破碎机给矿频率初始数学模型；根据所述破碎机预测工作状态、所述破碎腔料位、所述破碎机功率、上一时刻的给矿频率设定值确定所述破碎机给矿频率初始数学模型的模型系数；将所述模型系数代入所述破碎机给矿频率初始数学模型中，确定得到所述破碎机给矿频率数学模型。

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