1.一种铜矿浮选机搅拌槽浓度软测量装置，其特征在于，包括：涡轮流量传感机构、轮辐式称重传感器、图像传感器、主控模块、用于给测量系统供电的电源模块以及通信模块；

通信模块，涡轮流量传感机构，轮辐式称重传感器和图像传感器分别与主控模块连接；

涡轮流量传感机构用于感应铜矿浮选机搅拌槽的空气充气量，并将感应的空气充气量传输至主控模块；

轮辐式称重传感器用于感应铜矿浮选机搅拌槽的给矿总量以及石灰添加总量，并将感应的给矿总量以及石灰添加总量分别传输至主控模块；

图像传感器用于感应铜矿浮选机搅拌槽的中泡面积以及中泡的数目，并将感应的中泡面积以及中泡的数目分别传输至主控模块；

主控模块通过通信模块，将获取的铜矿浮选机搅拌槽空气充气量，铜矿浮选机搅拌槽的给矿总量以及石灰添加总量，铜矿浮选机搅拌槽的中泡面积以及中泡的数目传输至上位机；

涡轮流量传感机构包括：电阻R11，电阻R12，电阻R13，电阻R14，电阻R15，电阻R16，电容C11，电容C12，电容C13，电容C14以及涡轮流量传感器U11；

电容C13第一端和电容C11第一端分别与涡轮流量传感机构第一测量端连接；

电容C11第二端，电阻R11第一端，电容C12第二端，涡轮流量传感器U11五脚分别连接至涡轮流量传感机构的0伏电压端；电容C13第二端，电阻R15第一端，电阻R13第二端，电阻R14第一端，涡轮流量传感器U11的一脚，二脚共同连接；电容C12第一端与电阻R15第二端连接；

电阻R11第二端，电阻R13第一端，电阻R12第一端共同连接；电阻R12第二端，涡轮流量传感器U11的三脚，电阻R16第二端分别与涡轮流量传感机构的12伏电压端连接；电阻R14第二端，电容C14第二端，涡轮流量传感器U11的七脚，八脚以及涡轮流量传感机构测试输出端共同连接；电阻R16第一端与涡轮流量传感器U11的四脚连接；电容C14第一端与涡轮流量传感器U11六脚连接；

轮辐式称重传感器包括：电阻R1，电阻R2，电阻R3，电阻R4，变阻R5，变阻R6，电阻R7以及电阻R8；

电阻R7第二端与轮辐式称重传感器正输入端连接，电阻R7第一端分别与电阻R1第一端和电阻R2第一端连接；电阻R1第二端与变阻R5连接；变阻R5第二端连接轮辐式称重传感器正输出端连接；变阻R5第三端与电阻R4第一端连接；电阻R4第二端分别与电阻R3第二端和电阻R8第一端连接；电阻R8第二端与轮辐式称重传感器负输入端连接；电阻R3第一端与变阻R6第三端连接；变阻R6第二端与轮辐式称重传感器负输出端连接；变阻R6第一端与电阻R2第二端连接；

主控模块还用于获取铜矿浮选机的预设多个可测输入变量，进行基于变量的选择性回归分析，使用轮盘赌法和 概率的方法对变量进行剔除，未剔除的变量将用来构造输出变量y的预测方程；将极值优化算法引入到BP神经网络中来解决测量装置的变量选择问题；

具体步骤如下：

（1）设当前输入变量池 ，对每一变量 ,令 = ；以 为输入变量集，以y为输出变量，训练BP神经网络，求得v‑fold交叉验证预测误差，并将该误差定义为变量 的适应度函数；

（2）将当前q个变量按照适应度函数从小到大进行排序，适值最小的变量排在第1位;最大的变量排在第q位；

（3）定义每个变量的概率密度函数,  ，其中k为变量 在变量集 中的排序，τ为EO算法参数且τ>0；

（4）根据概率密度函数 ，采用轮盘赌策略随机选择某个变量 ，将 的适应度函数记为，记录当前变量池 ；将该变量从变量池删除，并令 , ；

（5）判断q>1,如果是，跳转到步骤1，否则进入步骤6；

（6）对于所有 ，选择最小值 ，并将其对应变量池 作为算法最优输入变量集；

（7）利用 作为输入变量集，y作为输出变量，重新训练BP网络，得到最终BP神经网络进行软测量。

2.根据权利要求1所述的铜矿浮选机搅拌槽浓度软测量装置，其特征在于，还包括：MAX232芯片；

主控模块通过MAX232芯片与通信模块连接，MAX232芯片用于串行口的电平变换，实现主控模块与通信接口之间的通信。

3.根据权利要求1所述的铜矿浮选机搅拌槽浓度软测量装置，其特征在于，主控模块采用STM32F103主控芯片及外围电路；

涡轮流量传感器采用LWCQ‑0214型涡轮流量传感器；

轮辐式称重传感器采用CFG‑1型轮辐式称重传感器；

图像传感器采用TCD127C‑CCD图像传感器。

4.根据权利要求1所述的铜矿浮选机搅拌槽浓度软测量装置，其特征在于，涡轮流量传感机构用插入杆将一个切向式涡轮头插到大口径管道预定深处，流体流动时推动涡轮头切向式叶轮旋转，使磁阻式传感器原件发出与流量有关的电脉冲信号；涡轮流量传感机构检测到的脉冲信号的频率f(Hz)与流过管道的体积流量Q（ ）成正比；涡轮流量传感机构标定管道公称通径200mm，插入杆长度906mm，对应于公称通径的流量范围45~

300（ ）。

5.根据权利要求1所述的铜矿浮选机搅拌槽浓度软测量装置，其特征在于，轮辐式称重传感器利用电阻应变原理构成，弹性体采用比较先进的轮辐式结构形式；

电阻式应变片贴在轮辐的中性面上，组成电桥的测量回路；检测时电桥处于平衡状态，桥路无输出当传感器受到外力作用时，轮辐产生相应的变形，电阻应变片阻值发生变化，使桥路失去平衡；在外界供桥电压作用下，电桥输出不平衡电压信号；电压信号大小与外力成正比；轮辐式称重传感器输出阻抗400Ω，输入阻抗400Ω，工作的温度范围‑40℃ 50℃。

~

6.根据权利要求1所述的铜矿浮选机搅拌槽浓度软测量装置，其特征在于，图像传感器包括：PN结光敏二极管和电荷耦合器件，PN结光敏二极管和电荷耦合器件构成若干像素的一元光敏二极管阵列，被测物质通过光学镜头在这种阵列上形成实像；每个光敏元件像素呈现不同强度的弱电流，由扫描电路拾取图像信号，在经过处理可获得视频信号。

7.一种应用于铜矿浮选机搅拌槽浓度软测量装置的基于EO‑BP算法的铜矿浮选机软测量方法，其特征在于，所述铜矿浮选机搅拌槽浓度软测量装置，其特征在于，包括：涡轮流量传感机构、轮辐式称重传感器、图像传感器、主控模块、用于给测量系统供电的电源模块以及通信模块；

通信模块，涡轮流量传感机构，轮辐式称重传感器和图像传感器分别与主控模块连接；

涡轮流量传感机构用于感应铜矿浮选机搅拌槽的空气充气量，并将感应的空气充气量传输至主控模块；

轮辐式称重传感器用于感应铜矿浮选机搅拌槽的给矿总量以及石灰添加总量，并将感应的给矿总量以及石灰添加总量分别传输至主控模块；

图像传感器用于感应铜矿浮选机搅拌槽的中泡面积以及中泡的数目，并将感应的中泡面积以及中泡的数目分别传输至主控模块；

主控模块通过通信模块，将获取的铜矿浮选机搅拌槽空气充气量，铜矿浮选机搅拌槽的给矿总量以及石灰添加总量，铜矿浮选机搅拌槽的中泡面积以及中泡的数目传输至上位机；

所述方法包括：

获取铜矿浮选机的预设多个可测输入变量，进行基于变量的选择性回归分析，使用轮盘赌法和 概率的方法对变量进行剔除，未剔除的变量将用来构造输出变量y的预测方程；将极值优化算法引入到BP神经网络中来解决测量装置的变量选择问题；

具体步骤如下：

（1）设当前输入变量池 ，对每一变量 ,令 = ；以 为输入变量集，以y为输出变量，训练BP神经网络，求得v‑fold交叉验证预测误差，并将该误差定义为变量 的适应度函数；

（2）将当前q个变量按照适应度函数从小到大进行排序，适值最小的变量排在第1位;最大的变量排在第q位；

（3）定义每个变量的概率密度函数,  ，其中k为变量 在变量集 中的排序，τ为EO算法参数且τ>0；

（4）根据概率密度函数 ，采用轮盘赌策略随机选择某个变量 ，将 的适应度函数记为，记录当前变量池 ；将该变量从变量池删除，并令 , ；

（5）判断q>1,如果是，跳转到步骤1，否则进入步骤6；

（6）对于所有 ，选择最小值 ，并将其对应变量池 作为算法最优输入变量集；

（7）利用 作为输入变量集，y作为输出变量，重新训练BP网络，得到最终BP神经网络进行软测量。