CN102357395A - 一种磨矿分级过程的模糊监督控制装置及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种磨矿分级过程的模糊监督控制装置,由监督层、调节层和仪表层构成;所述监督层用于采集仪表层的实时数据,并经过优化计算得到优化的过程设定值;调节层的基础控制回路实时接收监督层的优化的过程设定值,共同协作完成GCP的控制及优化,使磨矿分级过程的产品粒度满足要求,并提高产量。本发明还公开这种磨矿分级过程的模糊监督控制方法。
Description
技术领域
本发明涉及一种在选矿生产中的磨矿分级过程的模糊监督控制装置及方法,属于自动控制技术领域。
背景技术
磨矿分级过程(GCP)广泛应用于冶金行业选矿生产中,通过研磨使矿石中的有用成分全部或大部分达到单体分离(微米级),同时又尽量避免“过粉碎”现象,达到选别作业(如浮选、磁选)的粒度要求,为选别作业有效回收矿石中的有用成分创造条件。GCP是高能耗生产过程,需要通过控制使其运行在产量最大化点,以降低单位产品能耗。
传统的磨矿分级过程控制由磨矿操作工采用“触、听、看”的方法,不足在于对操作人员的要求比较高,而且无法保证生产安全与产品质量。随着控制理论的发展,先进控制在磨矿分级过程中得到广泛应用,但这些方法多基于模型,存在建模成本高等问题。采用智能方法综合判断GCP的生产工况并进行优化调整已成为主要研究方向,对提高选矿企业竞争力、节能降耗具有特别重要的意义。
发明内容
发明目的:本发明的目的在于针对现有技术的不足,提供一种能够对磨矿分级过程进行自动调节、使产品粒度满足要求,同时使球磨机工作在最佳负荷状态的磨矿分级过程的模糊监督控制装置。
本发明的另一目的在于提供这种磨矿分级过程的模糊监督控制方法。
技术方案:本发明所述的磨矿分级过程的模糊监督控制装置,由监督层、调节层和仪表层构成;
所述监督层包括可编程逻辑控制器和监控计算机,所述可编程逻辑控制器包括CPU模块、模拟量输入模块和模拟量输出模块,所述CPU模块与所述模拟量输入模块和所述模拟量输出模块通过背板总线相连;所述可编程逻辑控制器用于采集所述仪表层的实时数据,并经过优化计算得到优化的过程设定值输送给所述调节层;所述监控计算机与所述CPU模块连接,用于设置所述可编程逻辑控制器的工作参数和指标参数,并实时监控磨矿分级过程中的各个设备的工作状态;
所述调节层包括给矿机变频器、渣浆泵变频器、磨机给水调节阀和泵池补加水调节阀,分别与所述模拟量输出模块相连,形成磨矿浓度变比控制(DVRC)回路、泵池液位均匀控制(LLC)回路和液位-粒度超驰控制(LPOC)回路;
所述仪表层包括皮带秤、电耳、磨机给水流量计、泵池补加水流量计、液位计和粒度分析仪,分别与所述模拟量输入模块相连。
所述监督层用于采集仪表层的实时数据,并经过优化计算得到优化的过程设定值;调节层的基础控制回路实时接收监督层的优化的过程设定值,共同协作完成GCP的控制及优化,使磨矿分级过程的产品粒度满足要求,并提高产量。
优选地,所述皮带秤设置于给矿皮带处,用于检测实际给矿量,与所述模拟量输入模块的第一输入端相连;所述电耳设于磨机机身外侧,用于检测磨机音量,与所述模拟量输入模块的第二输入端相连;所述磨机给水流量计设于磨机给水管路,用于检测磨机前端补加水量,与所述模拟量输入模块的第三输入端相连;所述泵池补加水流量计设于泵池给水管路,用于检测泵池的补加水量,与所述模拟量输入模块的第四输入端相连;所述液位计设于泵池上方,用于检测泵池液位,与所述模拟量输入模块的第五输入端相连;所述粒度分析仪设于水力旋流器出水管路,用于检测产品粒度,与所述模拟量输入模块的第六输入端相连。
所述给矿机变频器用于根据所述CPU模块的处理结果控制给矿机的运行速度,调节给矿量,与所述模拟量输出模块的第一输出端相连;所述渣浆泵变频器用于根据所述CPU模块的处理结果控制渣浆泵的运行速度,调节旋流器入口流量,与所述模拟量输出模块的第二输出端相连;所述磨机给水调节阀用于根据所述CPU模块的处理结果控制磨机的前端给水量,与所述模拟量输出模块的第三输出端相连;所述泵池补加水调节阀用于根据所述CPU模块的处理结果控制泵池的补加水量,与所述模拟量输出模块的第四输出端相连。
所述CPU模块包括知识库模块、推理机模块、模糊化接口、解模糊接口和用户接口;所述知识库模块是知识的储存器,主要有规则库和数据库两部分构成;其中规则库用于问题的推理和求解,数据库用于存储表征应用对象的特征、状态、求解目标和中间状态数据,供推理和解释机构使用;所述推理机模块运用所述知识库提供的知识,基于通用的问题的求解模型进行自动推理求解;所述模糊化接口用于接收过程实时数据,并输送到推理机模块进行推理计算;所述解模糊接口用于将推理机模块推理求解的优化指标值输出;所述推理机模块通过用户接口与系统用户联系,接受用户的提问,并向用户提供问题求解结论和推理过程。
本发明所述的磨矿分级过程的模糊监督控制方法,包括如下步骤:
(1)对仪表层的各个设备读取的检测电流信号进行滤波及规格化得到泵池补加水流量、磨机给水流量、给矿量、产品粒度、泵池液位和磨矿浓度,并利用软测量的方法得到产品循环负荷;
(2)将设定好的产品粒度和循环负荷与检测到的实际产品粒度和循环负荷相减,计算出产品粒度偏差和循环负荷偏差;
(3)采集这些数据,将数据模糊化,设定模糊规则,最后经过推理机制得到优化的过程设定值;
(4)将优化后的过程设定值下传到调节层的磨矿浓度变比控制回路、泵池液位均匀控制回路和液位-粒度超驰控制回路;
(5)得到优化的矿量和浓度给定值后,对磨机的磨矿浓度采用变比值控制,矿量控制回路中,用电子皮带秤检测出皮带上的给矿量,计算出优化的矿量设定值和检测值之间的偏差,采用积分分离的PID控制方法进行控制;水量控制回路采用带死区的PID设计方法,得到浓度值,用电耳检测出球磨机的浓度;
(6)将泵池的液位作为一个独立的定值回路来进行控制,采用液位均匀控制;
(7)通过监督层的优化获得粒度和液位的优化的给定值,用粒度分析仪和液位计得到粒度和液位值,计算测量值和优化后的给定值之间的偏差,采用超驰控制方法对粒度和液位进行控制;液位在正常范围内时,以粒度控制为主,通过改变泵池的补加水量来控制粒度;当液位在高低范围外时,为防止泵池溢流或抽空,切换到液位控制方式,此时的泵池的补加水量以防止泵池溢出或抽干为目标;待液位恢复正常后,再自动切换到粒度控制方式。
步骤(3)中,所述推理机的工作方法为,根据所述可编程逻辑控制器中的知识库模块提供的规则,通过问题求解模型自动推理求解出优化的过程设定值;
其中所述问题求解模型为:U=f(E,K,I),式中,U=(u1,u2,...,um)为控制器的输出作用集;E=(e1,e2,...,en)为控制器的输入集;K=(k1,k2,...,kp)为系统的数据项集;I=(i1,i2,...,in)为具体推理机构的输出集;f为一种智能算子,表示成IFEANDKTHEN(IFITHENU),即根据输入信息E和系统中的知识信息K进行推理,然后根据推理结果I确定相应的控制行为U;所述模糊规则为:
R2:IFSP>HANDFd<LTHENINCVp;
R4:IFSP<LANDFd>LTHENDECVp;
其中,Ri表示第i条规则;“INC”和“DEC”分别代表“增加”和“减小”;Sp为产品粒度;Fd、分别为泵池补加水量和其设定值;Vp为渣浆泵运行速度;Fc为循环负荷;Ff、分别为新给矿量及其设定值;Dg、分别为磨矿浓度和其设定值;Fg为磨机给水量;HH表示高高,H表示高,M表示中,L表示低,LL表示低低。
步骤(5)中所述变比值控制方法为:
系统工作时,按当前给矿量比例控制给水,当浓度发生变化时,浓度控制器的输出将修改比例系数k,从而修改了给水闭环的给定值,给水闭环及时调节给水量,保证浓度相对稳定。
步骤(5)中所述积分分离的PID控制方法中,其PI控制器的增量式算法为:
Δu(k)=Δup(k)+Δui(k)[|e(k)<ε|]
式中,Δup(k)为比例项增量,Δui(k)为积分项增量,e(k)为误差,ε为积分分离点,Δu(k)为PI控制器的输出增量。
步骤(5)中所述带死区的PID设计方法为:
u(k)=u(k-1)+Δu(k)
式中,u(k)为PI控制器当前输出量,u(k-1)为PI控制器上一次输出量,Kp为比例系数,Ki为积分系数,Kd为微分系数,Bi为控制死区。
有益效果:本发明采用模糊监督控制方法进行调控,避免了人工手动操作的不足,改善了系统的控制性能,增加了生产效益;以可编程逻辑控制器为核心控制器,增强了控制系统的可靠性,扩展了控制系统的应用范围;采用监控计算机进行实时监控,可在线修改可编程逻辑控制器的工作参数和指标参数,提高了控制系统的灵活性和生产效率。本发明能有效解决选矿生产中磨矿分级过程的扰动、耦合和模型失配等控制问题,达到保证质量、提高产量、节能减排等目的。
附图说明
图1为本发明磨矿分级过程的模糊监督控制系统的结构示意图。
图2为本发明的磨矿分级过程递阶控制结构图。
图3为本发明的可编程逻辑控制器中的CPU模块示意图。
图4为本发明磨矿分级过程的模糊监督控制装置的结构框图。
图5为本发明的模拟量输入模块的连接示意图。
图6为本发明的模拟量输出模块的连接示意图。
具体实施方式
本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施,给出了详细的实施方式和具体的操作流程,但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
实施例:本发明的实施例为一大型铁矿选矿厂磨矿分级过程控制。该选矿厂主要以铁精矿为主,硫精矿为辅。原矿经预处理后,由摆式给矿机给料,再由给矿皮带送入球磨机内,与球磨机入口补加水混合在球磨机内被研磨成矿浆,球磨机排矿与球磨机出口补加水混合进入旋流器,旋流器返砂返回球磨机,与球磨机形成闭路。旋流器溢流(磨矿分级控制的最终产品)被送入后续工序。
如图1所示,本实施例包括可编程逻辑控制器1、监控计算机15、给矿机变频器2、给矿机3、矿仓4、给矿皮带5、皮带秤6、电耳7、泵池补加水流量计8、球磨机9、泵池补加水调节阀10、泵池11、粒度分析仪12、水力旋流器13、磨机给水流量计14、液位计16、渣浆泵17、渣浆泵变频器18和磨机给水调节阀19。其中:矿仓4内的矿石由矿仓4落下,经给矿机3、给矿皮带5送入球磨机9进行研磨。研磨后的矿浆经泵池11在渣浆泵17作用下送入水力旋流器13进行分级,粗矿作为循环负荷返回球磨机9再磨,细矿作为磨矿分级过程的最终产品送入下道作业工序;泵池补加水流量计8设置在泵池11的给水管路上用以检测泵池11的补加水量;皮带秤6设于给矿皮带5上用以检测给矿量;粒度分析仪12设于水力旋流器13的出口管路,用以分析产品粒度;液位计16设于泵池11上方,用以检测泵池11液位;电耳7设于球磨机9机身外侧,用以检测球磨机9音量;给矿机变频器2用于控制给矿机3的给矿量;磨机给水调节阀14用于控制磨机9的前端给水流量;泵池补加水调节阀10用于控制泵池11给水管路的流量;可编程控制器1用于接收各检测仪表的采样值,并经过控制计算,将控制量输出至给矿机变频器2、磨机给水调节阀19、渣浆泵变频器18和泵池补加水调节阀10,以实现给矿量、磨机给水量、旋流器入口流量和泵池补加水量的控制。
如图2和图3所示,一种磨矿分级过程的模糊监督控制方法,包括如下步骤:
(1)对泵池补加水流量计8、磨机给水流量计14、皮带秤6、粒度分析仪12、液位计16、电耳7的检测电流信号进行滤波及规格化得到泵池11补加水流量、磨机9给水流量、给矿量、产品粒度、泵池11液位和磨矿浓度,并利用软测量的方法得到产品循环负荷;
(2)将设定好的产品粒度和循环负荷与检测到的实际产品粒度和循环负荷相减,计算出产品粒度偏差和循环负荷偏差;
(3)采集这些数据,将数据模糊化,设定模糊规则,最后经过求解机制得到优化的过程设定值;
(4)将优化后的过程设定值下传到调节层的各个基础回路;
(5)得到优化的矿量和浓度给定值后,对磨机9的磨矿浓度采用变比值控制,矿量控制回路中,用电子皮带秤6检测出皮带5上的给矿量,计算出优化的矿量设定值和检测值之间的偏差,采用积分分离的PID控制方法进行控制。水量控制回路采用带死区的PID设计方法,得到浓度值,用电耳7检测出球磨机的浓度。
(6)将泵池11的液位作为一个独立的定值回路来进行控制,采用液位均匀控制。
(7)通过模糊监督层的优化获得粒度和液位的优化的给定值,用粒度分析仪12和液位计16得到粒度和液位值,计算测量值和优化后的给定值之间的偏差,采用超驰控制方法对粒度和液位进行控制。液位在正常范围内时,以粒度控制为主,通过改变泵池11的补加水量来控制粒度;当液位在高低范围外时,为防止泵池溢流或抽空,切换到液位控制方式,此时的泵池11的补加水量以防止泵池溢出或抽干为目标。待液位恢复正常后,再自动切换到粒度控制方式。
具体设计方案如下:
(一)调节层控制方案设计
(1)磨矿浓度变比控制:系统工作时,按当前给矿量比例控制给水。当浓度发生变化时,浓度控制器的输出将修改比例系数k,从而修改了给水闭环的给定值,给水闭环及时调节给水量,保证浓度相对稳定。矿量控制回路采用积分分离的PID设计,其PI控制器的增量式算法为:
Δu(k)=Δup(k)+Δui(k)[|e(k)<ε|]
式中,Δup(k)为比例项增量,Δui(k)为积分项增量,e(k)为误差,ε为积分分离点,Δu(k)为PI控制器的输出增量。
在所有的水量控制回路中,采用带死区的PID设计:
u(k)=u(k-1)+Δu(k)
式中,u(k)为PI控制器当前输出量,u(k-1)为PI控制器上一次输出量,Kp为比例系数,Ki为积分系数,Kd为微分系数,Bi为控制死区。
(2)泵池液位均匀控制:结构与一般的单回路反馈控制结构完全相同,但Kp、Ki整定得相对较小。这样一来,液位变化允许范围相对较大,但避免了旋流器的入口流量(即泵池出口流量)的突变,减小了对产品粒度的影响。
(3)粒度与液位的超驰控制:液位在正常限范围内时,以粒度控制为主,当液位在高低限范围外时,为防止泵池溢流或抽空,切换到液位控制方式,待液位恢复正常后,再自动切换到粒度控制方式。
(二)模糊监督控制器设计方案
可编程逻辑控制器中的CPU模块包括知识库、数据库、特征数据处理单元、推理机和用户接口等单元模块等。选择操作变量、被控变量和其它辅助变量为输入变量,模糊化成3~5个值,即HH(高高)、H(高)、M(中)、L(低)、LL(低低)。
(1)知识库模块设计
知识库是知识的存储器,主要由规则库和数据库两部分构成。其中规则库用于问题的推理和求解,数据库用于存储表征应用对象的特性、状态、求解目标、中间状态等数据,供推理和解释机构使用。主要规则如下:
R2:IFSP>HANDFd<LTHENINCVp;
R4:IFSP<LANDFd>LTHENDECVp;
其中,Ri表示第i条规则;“INC”和“DEC”分别代表“增加”和“减小”;Sp为产品粒度;Fd、分别为泵池补加水量和其设定值;Vp为渣浆泵运行速度;Fc为循环负荷;Ff、分别为新给矿量及其设定值;Dg、分别为磨矿浓度和其设定值;Fg为磨机给水量。
(2)推理机模块设计
推理机是一个运用知识库提供的知识,基于某种通用的问题求解模型进行自动推理求解的计算机软件系统,承担着控制并执行模糊推理的过程。推理机通过推理咨询人机接口与系统用户相联系,通过人机接口接受用户的提问,并向用户提供问题求解结论及推理过程。
模糊控制系统中的问题求解机制为如下推理模型:U=f(E,K,I),式中,U=(u1,u2,...,um)为控制器的输出作用集;E=(e1,e2,...,en)为控制器的输入集;K=(k1,k2,...,kp)为系统的数据项集;I=(i1,i2,...,in)为具体推理机构的输出集;f为一种智能算子,可以表示成IFEANDKTHEN(IFITHEN U),即根据输入信息E和系统中的知识信息K进行推理,然后根据推理结果I确定相应的控制行为U。
(3)统计过程控制模块、软测量模块以及智能报警模块的设计。
如图4所示,本实施例的模糊监督控制装置包括可编程逻辑控制器1、监控计算机15、磨机给水流量计14、磨机给水调节阀19、给矿机变频器2、泵池补加水流量计8、泵池补加水调节阀10、皮带秤6、粒度分析仪12、液位计16、电耳7和渣浆泵变频器18;所述的可编程逻辑控制器1包括模拟量输入模块、CPU模块和模拟量输出模块,其中:CPU模块通过背板总线与模拟量输入模块和模拟量输出模块相连。监控计算机15和CPU相连,用于设定可编程逻辑控制器1的工作参数并实时监控磨矿分级过程各设备的工作状态,设定的可编程逻辑控制器1工作参数和指标参数包括产品粒度设定值、循环负荷设定值、采样周期、模糊规则、整定参数等。
泵池补加水流量计8设置在泵池11的给水管路上用以检测泵池11的补加水量,并将其调理成标准检测电流信号(4~20mA)送模拟量输入模块,供CPU模块处理;
皮带秤6设于给矿皮带5上用以检测给矿量,并将其调理成标准检测电流信号(4~20mA)送模拟量输入模块,供CPU模块处理;
粒度分析仪12设于水力旋流器13的溢流出口管路,用以检测分析产品粒度,并将其调理成标准检测电流信号(4~20mA)送模拟量输入模块,供CPU模块处理;
液位计16设于泵池11上方,用以检测泵池11液位,并将其调理成标准检测电流信号(4~20mA)送模拟量输入模块,供CPU模块处理;
电耳7设于球磨机9机身外侧,用以检测磨机音量,并将其调理成标准检测电流信号(4~20mA)送模拟量输入模块,供CPU模块处理;
磨机给水流量计14设于磨机给水管路上用以检测磨机前端给水流量,并将其调理成标准检测电流信号(4~20mA)送模拟量输入模块,供CPU模块处理;
给矿机变频器2设于给矿机3上,其输入端接模拟量输出模块的输出端,用于控制给矿机3的给矿量;
泵池补加水调节阀10设于泵池11给水管路上,其输入端接模拟量输出模块的输出端,用于控制泵池11给水管路的流量;
渣浆泵变频器18设于渣浆泵7上,其输入端接模拟量输出模块的输出端,用于控制给渣浆泵的运行速度;
磨机给水调节阀19设于磨机9给水管路上,其输入端接模拟量输出模块的输出端,用于控磨机9给水管路的流量;
本实施例中,可编程逻辑控制器1含有一个模拟量输入模块和一个模拟量输出模块。
如图5所示,一个模拟量输入模块,其中:2和3号通道连接到皮带秤;4和5号通道连接到电耳;6和7号通道连接到磨机给水流量计;8和9号通道连接到泵池补加水流量计;12和13号通道连接到液位计;14和15号通道连接到粒度分析仪;16和17号通道为预留通道;18和19号通道为预留通道。
如图6所示,一个模拟量输出模块,其中:2和6号通道连接到给矿机变频器;7和10号通道连接到渣浆泵变频器;23和26号通道连接到磨机给水调节阀;27和30号通道连接到泵池补加水调节阀;其余为预留通道。
CPU模块与上述模拟量输入模块、模拟量输出模块通过模块间的背板总线连接。
如上所述,尽管参照特定的优选实施例已经表示和表述了本发明,但其不得解释为对本发明自身的限制。在不脱离所附权利要求定义的本发明的精神和范围前提下,可对其在形式上和细节上作出各种变化。
Claims (10)
1.一种磨矿分级过程的模糊监督控制装置,其特征在于:由监督层、调节层和仪表层构成;
所述监督层包括可编程逻辑控制器(1)和监控计算机(15),所述可编程逻辑控制器(1)包括CPU模块、模拟量输入模块和模拟量输出模块,所述CPU模块与所述模拟量输入模块和所述模拟量输出模块通过背板总线相连;所述可编程逻辑控制器(1)用于采集所述仪表层的实时数据,并经过优化计算得到优化的过程设定值输送给所述调节层;所述监控计算机(15)与所述CPU模块连接,用于设置所述可编程逻辑控制器的工作参数和指标参数,并实时监控磨矿分级过程中的各个设备的工作状态;
所述调节层包括给矿机变频器(2)、渣浆泵变频器(18)、磨机给水调节阀(19)和泵池补加水调节阀(10),分别与所述模拟量输出模块相连,形成磨矿浓度变比控制回路、泵池液位均匀控制回路和液位-粒度超驰控制回路;
所述仪表层包括皮带秤(6)、电耳(7)、磨机给水流量计(14)、泵池补加水流量计(8)、液位计(16)和粒度分析仪(12),分别与所述模拟量输入模块相连。
2.根据权利要求1所述的磨矿分级过程的模糊监督控制装置,其特征在于:所述皮带秤(6)设置于给矿皮带处,用于检测实际给矿量,与所述模拟量输入模块的第一输入端相连;所述电耳(7)设于磨机机身外侧,用于检测磨机音量,与所述模拟量输入模块的第二输入端相连;所述磨机给水流量计(14)设于磨机给水管路,用于检测磨机前端补加水量,与所述模拟量输入模块的第三输入端相连;所述泵池补加水流量计(8)设于泵池给水管路,用于检测泵池的补加水量,与所述模拟量输入模块的第四输入端相连;所述液位计(16)设于泵池上方,用于检测泵池液位,与所述模拟量输入模块的第五输入端相连;所述粒度分析仪(12)设于水力旋流器出水管路,用于检测产品粒度,与所述模拟量输入模块的第六输入端相连。
3.根据权利要求1所述的磨矿分级过程的模糊监督控制装置,其特征在于:所述给矿机变频器(2)用于根据所述CPU模块的处理结果控制给矿机的运行速度,调节给矿量,与所述模拟量输出模块的第一输出端相连;所述渣浆泵变频器(18)用于根据所述CPU模块的处理结果控制渣浆泵的运行速度,调节旋流器入口流量,与所述模拟量输出模块的第二输出端相连;所述磨机给水调节阀(19)用于根据所述CPU模块的处理结果控制磨机的前端给水量,与所述模拟量输出模块的第三输出端相连;所述泵池补加水调节阀(10)用于根据所述CPU模块的处理结果控制泵池的补加水量,与所述模拟量输出模块的第四输出端相连。
4.根据权利要求1所述的磨矿分级过程的模糊监督控制装置,其特征在于:所述CPU模块包括知识库模块、推理机模块、模糊化接口、解模糊接口和用户接口;
所述知识库模块是知识的储存器,主要有规则库和数据库两部分构成;其中规则库用于问题的推理和求解,数据库用于存储表征应用对象的特征、状态、求解目标和中间状态数据,供推理和解释机构使用;
所述推理机模块运用所述知识库提供的知识,基于通用的问题的求解模型进行自动推理求解;
所述模糊化接口用于接收过程实时数据,并输送到推理机模块进行推理计算;
所述解模糊接口用于将推理机模块推理求解的优化指标值输出;
所述推理机模块通过用户接口与系统用户联系,接受用户的提问,并向用户提供问题求解结论和推理过程。
5.一种磨矿分级过程的模糊监督控制方法,其特征在于包括如下步骤:
(1)对仪表层的各个设备读取的检测电流信号进行滤波及规格化得到泵池补加水流量、磨机给水流量、给矿量、产品粒度、泵池液位和磨矿浓度,并利用软测量的方法得到产品循环负荷;
(2)将设定好的产品粒度和循环负荷与检测到的实际产品粒度和循环负荷相减,计算出产品粒度偏差和循环负荷偏差;
(3)采集这些数据,将数据模糊化,设定模糊规则,最后经过推理机制得到优化的过程设定值;
(4)将优化后的过程设定值下传到调节层的磨矿浓度变比控制回路、泵池液位均匀控制回路和液位-粒度超驰控制回路;
(5)得到优化的矿量和浓度给定值后,对磨机的磨矿浓度采用变比值控制,矿量控制回路中,用电子皮带秤检测出皮带上的给矿量,计算出优化的矿量设定值和检测值之间的偏差,采用积分分离的PID控制方法进行控制;水量控制回路采用带死区的PID设计方法,得到浓度值,用电耳检测出球磨机的浓度;
(6)将泵池的液位作为一个独立的定值回路来进行控制,采用液位均匀控制;
(7)通过监督层的优化获得粒度和液位的优化的给定值,用粒度分析仪和液位计得到粒度和液位值,计算测量值和优化后的给定值之间的偏差,采用超驰控制方法对粒度和液位进行控制;液位在正常范围内时,以粒度控制为主,通过改变泵池的补加水量来控制粒度;当液位在高低范围外时,为防止泵池溢流或抽空,切换到液位控制方式,此时的泵池的补加水量以防止泵池溢出或抽干为目标;待液位恢复正常后,再自动切换到粒度控制方式。
6.根据权利要求5所述的磨矿分级过程的模糊监督控制方法,其特征在于:步骤(5)中所述变比值控制方法为:
系统工作时,按当前给矿量比例控制给水,当浓度发生变化时,浓度控制器的输出将修改比例系数k,从而修改了给水闭环的给定值,给水闭环及时调节给水量,保证浓度相对稳定。
7.根据权利要求5所述的磨矿分级过程的模糊监督控制方法,其特征在于:步骤(5)中所述积分分离的PID控制方法中,其PI控制器的增量式算法为:
Δu(k)=Δup(k)+Δui(k)[|e(k)<ε|]
式中,Δup(k)为比例项增量,Δui(k)为积分项增量,e(k)为误差,ε为积分分离点,Δu(k)为PI控制器的输出增量。
8.根据权利要求5所述的磨矿分级过程的模糊监督控制方法,其特征在于:步骤(5)中所述带死区的PID设计方法为:
u(k)=u(k-1)+Δu(k)
式中,u(k)为PI控制器当前输出量,u(k-1)为PI控制器上一次输出量,Kp为比例系数,Ki为积分系数,Kd为微分系数,Bi为控制死区。
9.根据权利要求5所述的磨矿分级过程的模糊监督控制方法,其特征在于:步骤(3)中,所述推理机的工作方法为,根据所述可编程逻辑控制器中的知识库模块提供的规则,通过问题求解模型自动推理求解出优化的过程设定值;
其中所述问题求解模型为:U=f(E,K,I),式中,U=(u1,u2,...,um)为控制器的输出作用集;E=(e1,e2,...,en)为控制器的输入集;K=(k1,k2,...,kp)为系统的数据项集;I=(i1,i2,...,in)为具体推理机构的输出集;f为一种智能算子,表示成IFEANDKTHEN(IFITHENU),即根据输入信息E和系统中的知识信息K进行推理,然后根据推理结果I确定相应的控制行为U。
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