尾煤灰分是浮选系统的重要生产指标，不仅可以反映当前浮选系统运行工况和精煤采出率，对浮选智能化控制也有重要意义。针对现有基于图像的浮选尾煤灰分检测方法特征提取不全面、模型精度不足的问题，提出了一种基于卷积神经网络（CNN）-反向传播（BP）的浮选尾煤灰分智能检测方法。构建了CNN初步预测与BP神经网络补偿预测相结合的浮选尾煤灰分智能检测模型。通过CNN提取矿浆图像特征数据，初步预测尾煤灰分，然后将图像灰度特征数据和彩色特征数据作为BP补偿模型的输入，以初步预测值与真实值的差值为输出，最终将初步预测值与补偿预测值相加，得到浮选尾煤灰分。实验结果表明：磁力搅拌器的转子为小转子、转速为500 r/min、光照强度为12 750 Lux条件下矿浆搅拌充分，图像质量最好；与CNN模型及极限学习机（ELM）模型相比，CNN-BP模型预测精度最高，误差波动范围最小，预测误差范围为-2%～+2%;CNN-BP模型的均方根误差（RMSE）为0.770 5，决定系数为0.997 4，平均绝对误差（MAE）为0.557 2%，表明其精度高、效果好、泛化性强，可以满足现场生产检测要求。

国家重点研发计划项目（2021YFC2902600）；

0 引言
1 煤泥浮选原理
2 基于CNN-BP的浮选尾煤灰分智能检测方法
2.1 神经网络原理
2.2 智能检测模型构建
3 实验装置与数据处理
3.1 实验材料及装置
3.2 数据预处理
4 实验结果分析
4.1 实验参数
4.2 结果分析
5 结论

韩宇,王兰豪,刘秦杉,桂夏辉.基于CNN-BP的浮选尾煤灰分智能检测方法[J].工矿自动化,2023,49(03):100-106.DOI:10.13272/j.issn.1671-251x.2022100019.