關鍵詞：選礦過程 故障診斷 過程監測 機器學習模型 數據驅動模型 

摘要：提出并實現一種基于機器學習模型的選礦過程狀態監測和故障診斷方法。基于通用的機器學習方法建立正常工況下的關鍵參數數據驅動模型;監測軟件與DCS系統通信,實時計算目標變量的模型預測值并與實際測量值進行比較,誤差超出設定閾值則進行報警標記;結合工藝專家的經驗選擇模型監測變量并與工況狀態和工藝報警建立多方位聯系,從而實現選礦過程狀態監測和故障診斷。

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