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摘要
跳汰分选因为具有工艺流程简单、成本低等优点，在选煤领域得到广泛应用。
然而，跳汰过程受到许多相关因素的影响，无法建立出精确的数学模型，这对跳
汰过程状态监测系统的研究带来了一些挑战。本文利用机器学习算法对实际选煤
过程中的关键数据进行统计分析，建立了基于数据驱动的跳汰过程状态监测模型、
精煤灰分预测模型，形成了跳汰过程状态监测系统，实现了跳汰过程的状态监测。
研究了跳汰过程关键参数的采集方法，结合跳汰分选工艺流程，分析了跳汰
过程的影响因素，并搭建了跳汰分选过程数据通讯平台，作为后续
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