CN109146233A - 一种无钟炉顶矿石自学习布料的方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及矿物加工技术领域，特别涉及一种无钟炉顶矿石多选程自学习的方法，包括：获取矿石的种类及粒度；根据矿石的种类及粒度对矿石进行分类；根据高炉炉内装料要求搭配料仓的矿石，同一料仓加入相同种类、相同粒径范围的矿石，对料仓进行编号及数量统计；对所有的料仓进行排列组合分组，每组包含至少一个料仓；控制每组料仓独立进行布料节流阀角度自学习，通过上一批次同组配置的矿石布料偏差值修正下一批次的布料节流阀角度纠正值；调取下一批次的布料节流阀角度纠正值，对节流阀角度进行控制。本发明实施例提供的无钟炉顶矿石多选程自学习的方法，有效避免了两个不同粒度组合方案放料切换时发生布料圈数相对较大的误差。
Description
技术领域
本发明涉及矿物加工技术领域，特别涉及一种无钟炉顶矿石自学习的方法及装置。
背景技术
目前，大多数无钟炉顶高炉，在布料节流阀开度控制上，都采用了节流阀自学习的方式进行放料。然而，影响每批料布料圈数控制精度的因素，除了节流阀的精准控制外，还受每批次炉料的粒度组成影响。在实际装料中，每批次炉料所搭配的料种基本固定，但是同一料种往往有多种粒度类别的料仓搭配方案。正是由于上述因素的存在，导致每批料的粒度组成不同，对原节流阀自学习程序控制布料精度的使用效果影响很大，布料精度也变差。尤其是在进行高炉矿石布料时，该影响较为显著。在传统的节流阀自学习程序控制中，只针对炉顶料罐矿石的放料圈数进行精度控制自学习。当料罐内矿石粒度波动时，其节流阀开度会有一定的偏差，造成矿石布料圈数不准。
发明内容
本发明实施例通过提供一种无钟炉顶矿石多选程自学习的方法及装置，解决了现有技术在布料过程中料仓组合发生变化时，矿石粒度波动影响布料精度的技术问题。
为解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种无钟炉顶矿石自学习布料的方法，包括：
获取矿石的种类及粒度；
根据矿石的种类及粒度对矿石进行分类；
根据高炉炉内装料要求搭配料仓的矿石，同一料仓加入相同种类、相同粒径范围的矿石，对料仓进行编号及数量统计；
对所有的料仓进行排列组合分组，每组包含至少一个料仓；
控制每组料仓独立进行布料节流阀角度自学习，通过上一批次同组配置的矿石布料偏差值修正下一批次的布料节流阀角度纠正值；
调取下一批次的布料节流阀角度纠正值，对布料节流阀角度进行控制。
进一步的，所述控制每组料仓独立进行布料节流阀自学习，通过上一批次同组配置的矿石布料偏差值修正下一批次的布料节流阀角度纠正值，包括：
根据公式f(Δx)＝-Δx×0.1修正下一批次布料时的布料节流阀角度纠正值；
所述f(Δx)为下一批次布料节流阀角度偏差纠正值，所述Δx为上一批次布料节流阀角度偏差值。
进一步的，还包括：对每组布料节流阀角度纠正值分别进行保存。
本发明实施例提供了一种无钟炉顶矿石自学习布料的装置，包括：
获取单元，用于获取矿石的种类及粒度；
分类单元，用于从所述获取单元获得矿石的种类及粒度，根据矿石的种类及粒度对矿石进行分类；
料仓控制单元，用于从所述分类单元中获得矿石的分类信息，根据高炉炉内装料要求搭配料仓的矿石，同一料仓加入相同种类、相同粒径范围的矿石，对料仓进行编号及数量统计；
分组单元，用于从所述料仓控制单元获得料仓数量及编号，对所有的料仓进行排列组合分组，每组包含至少一个料仓；
自学习单元，用于从所述分组单元获得分组信息，控制每组料仓独立进行布料节流阀角度自学习，通过上一批次同组配置的矿石布料偏差值修正下一批次的布料节流阀角度纠正值；
节流阀控制单元，用于从自学习单元调取下一批次的布料节流阀角度纠正值，对布料节流阀角度进行控制。
进一步的，所述自学习单元包括：
根据公式f(Δx)＝-Δx×0.1修正下一批次布料节流阀角度纠正值；
所述f(Δx)为下一批次布料节流阀角度偏差纠正值，所述Δx为上一批次布料节流阀角度偏差值。
进一步的，还包括：存储单元，用于对每组布料节流阀角度纠正值分别进行保存。
本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取矿石的种类及粒度；
根据矿石的种类及粒度对矿石进行分类；
根据高炉炉内装料要求搭配料仓的矿石，同一料仓加入相同种类、相同粒径范围的矿石，对料仓进行编号及数量统计；
对所有的料仓进行排列组合分组，每组包含至少一个料仓；
控制每组料仓独立进行布料节流阀角度自学习，通过上一批次同组配置的矿石布料偏差值修正下一批次的布料节流阀角度纠正值；
调取下一批次的布料节流阀角度纠正值，对布料节流阀角度进行控制。
本发明实施例提供了一种无钟炉顶矿石自学习布料的系统，包括：
获取装置，用于获取矿石的种类及粒度；
分类装置，用于从所述获取装置获得矿石的种类及粒度，根据矿石的种类及粒度对矿石进行分类；
料仓控制装置，用于从所述分类装置中获得矿石的分类信息，根据高炉炉内装料要求搭配料仓的矿石，同一料仓加入相同种类、相同粒径范围的矿石，对料仓进行编号及数量统计；
分组装置，用于从所述料仓控制装置获得料仓数量及编号，对所有的料仓进行排列组合分组，每组包含至少一个料仓；
自学习装置，用于从所述分组装置获得分组信息，控制每组料仓独立进行布料节流阀角度自学习，通过上一批次同组配置的矿石布料偏差值修正下一批次的布料节流阀角度纠正值；
节流阀控制装置，用于从所述自学习装置调取下一批次的布料节流阀角度纠正值，对布料节流阀角度进行控制。
进一步的，所述自学习装置包括：
根据公式f(Δx)＝-Δx×0.1修正下一批次布料节流阀角度纠正值；
所述f(Δx)为下一批次布料节流阀角度偏差纠正值，所述Δx为上一批次布料时的节流阀角度偏差值。
进一步的，还包括：存储装置，用于对每组布料节流阀角度纠正值分别进行保存。
本发明实施例提供的一种或多种技术方案，至少具备以下有益效果或优点：
本发明实施例提供的无钟炉顶矿石多选程自学习的方法及装置，根据矿石的种类及粒度对矿石进行分类；根据高炉炉内装料要求搭配料仓的矿石；对所有的料仓进行排列组合分组；对每组料仓的布料节流阀角度进行独立自学习修正下一批次的布料节流阀角度纠正值；调取下一批次的布料节流阀角度纠正值，实现对节流阀角度进行控制。本发明实施例提供的无钟炉顶矿石多选程自学习的方法及装置，通过不同粒度组合矿石分组进行单独自学习优化来实现对矿石布料圈数的精度控制。每种粒度组合方案有一套自学习参数优化选程，提高了节流阀自学习程序的适用性和可靠性，有效避免了两个不同粒度组合方案放料切换时发生布料圈数相对较大的误差。
附图说明
图1为本发明实施例提供的无钟炉顶矿石多选程自学习方法流程图；
图2为本发明实施例提供的无钟炉顶矿石多选程自学习装置结构示意图；
图3为本发明实施例提供的计算机程序结构示意图；
图4为本发明实施例提供的无钟炉顶矿石多选程自学习系统结构示意图。
具体实施方式
本发明实施例通过提供一种无钟炉顶矿石多选程自学习的方法及装置，解决了现有技术在布料过程中料仓组合发生变化时，矿石粒度波动影响布料精度的技术问题。
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例一
参见图1，本发明实施例提供了一种无钟炉顶矿石自学习布料的方法，包括如下步骤：
步骤S110、获取矿石的种类及粒度。
步骤S120、根据矿石的种类及粒度对矿石进行分类。
例如，将矿石分为大块烧结矿BS、小块烧结矿SS、落地烧结矿DS、球团矿Q及块矿K五类。
步骤S130、根据高炉炉内装料要求搭配料仓的矿石，同一料仓加入相同种类、相同粒径范围的矿石，对料仓进行编号及数量统计。
步骤S140、对所有的料仓进行排列组合分组，每组包含至少一个料仓。
例如，高炉料仓共布置有5个大块烧结矿仓，3个小块烧结矿仓，2个落地烧结矿仓，3个球团矿仓，3个块矿仓，分组情况如表1所示：
| 分组编号 | 分组矿仓安排 |
| 1 | BS3+SS1+Q2+K2 |
| 2 | BS3+DS1+Q2+K2 |
| 3 | BS2+SS2+Q2+K2 |
| 4 | BS2+DS2+Q2+K2 |
| 5 | BS2+SS1+DS1+Q2+K2 |
表1
其中，表1中BS3表示大块烧结矿用了3个料仓，其他以此类推。上表中，烧结矿按照3个粒度种类进行分类可以得出5个组合。实际应用中，球团矿和块矿偶尔也会出现多粒度分类的情况，编组方案类同。
步骤S150、控制每组料仓的布料节流阀角度进行独立自学习，通过上一批次同组配置的矿石布料偏差值修正下一批次的布料节流阀角度纠正值。
具体的，根据公式f(Δx)＝-Δx×0.1修正下一批次布料节流阀角度纠正值；f(Δx)为下一批次布料节流阀角度偏差纠正值，Δx为上一批次布料节流阀角度偏差值。对每组料仓独立自学习产生的布料节流阀角度纠正值分别进行保存。
步骤S160、调取下一批次的布料节流阀角度纠正值，对节流阀角度进行控制。
实施例二
参见图2，本发明实施例提供了一种无钟炉顶矿石自学习布料的装置200，包括：
获取单元210，用于获取矿石的种类及粒度。
分类单元220，用于从获取单元210获得矿石的种类及粒度，根据矿石的种类及粒度对矿石进行分类。
料仓控制单元230，用于从分类单元220中获得矿石的分类信息，根据高炉炉内装料要求搭配料仓的矿石，同一料仓加入相同种类、相同粒径范围的矿石，对料仓进行编号及数量统计。
分组单元240，用于从料仓控制单元230获得料仓数量及编号，对所有的料仓进行排列组合分组，每组包含至少一个料仓。
自学习单元250，用于从分组单元240获得分组信息，控制每组料仓独立进行布料节流阀角度自学习，通过上一批次同组配置的矿石布料偏差值修正下一批次的布料节流阀角度纠正值。其中，自学习单元包括：根据公式f(Δx)＝-Δx×0.1修正下一批次布料节流阀角度纠正值；f(Δx)为下一批次布料节流阀角度偏差纠正值，Δx为上一批次布料节流阀角度偏差值。
节流阀控制单元260，用于从自学习单元250调取下一批次布料节流阀角度纠正值，对节流阀角度进行控制。
本发明提供的一具体实施例中，还包括：存储单元，用于对每组布料节流阀角度纠正值分别进行保存。
实施例三
参见图3，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质300，其上存储有计算机程序310，该程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取矿石的种类及粒度；
根据矿石的种类及粒度对矿石进行分类；
根据高炉炉内装料要求搭配料仓的矿石，同一料仓加入相同种类、相同粒径范围的矿石，对料仓进行编号及数量统计；
对所有的料仓进行排列组合分组，每组包含至少一个料；
控制每组料仓独立进行布料节流阀角度自学习，通过上一批次同组配置的矿石布料偏差值修正下一批次的布料节流阀角度纠正值；
调取下一批次的布料节流阀角度纠正值，对布料节流阀角度进行控制。
实施例四
参见图4，本发明实施例提供了一种无钟炉顶矿石自学习布料系统400，包括：
获取装置410，用于获取矿石的种类及粒度。
分类装置420，用于从获取装置410获得矿石的种类及粒度，根据矿石的种类及粒度对矿石进行分类。
料仓控制装置430，用于从分类装置420中获得矿石的分类信息，根据高炉炉内装料要求搭配料仓的矿石，同一料仓加入相同种类、相同粒径范围的矿石，对料仓进行编号及数量统计。
分组装置440，用于从料仓控制装置430获得料仓数量及编号，对所有的料仓进行排列组合分组，每组包含至少一个料仓。
自学习装置450，用于从分组装置440获得分组信息，控制每组料仓独立进行布料节流阀角度自学习，通过上一批次同组配置的矿石布料偏差值修正下一批次的布料节流阀角度纠正值。自学习装置包括：根据公式f(Δx)＝-Δx×0.1修正下一批次布料节流阀角度纠正值；f(Δx)为下一批次布料节流阀角度偏差纠正值，Δx为上一批次布料节流阀角度偏差值。
节流阀控制装置460，用于从自学习装置450调取下一批次的布料节流阀角度纠正值，对布料节流阀角度进行控制。
本发明提供的一具体实施例中，还包括：存储单元，用于对每组布料节流阀角度纠正值分别进行保存。
本发明实施例提供的一种或多种技术方案，至少具备以下有益效果或优点：
本发明实施例提供的无钟炉顶矿石多选程自学习的方法及装置，根据矿石的种类及粒度对矿石进行分类；根据高炉炉内装料要求搭配料仓的矿石；对所有的料仓进行排列组合分组；对每组料仓的布料节流阀角度进行独立自学习修正下一批次的布料节流阀角度纠正值；调取下一批次的布料节流阀角度纠正值，实现对节流阀角度进行控制。本发明实施例提供的无钟炉顶矿石多选程自学习的方法及装置，通过不同粒度组合矿石分组进行单独自学习优化来实现对矿石布料圈数的精度控制。每种粒度组合方案有一套自学习参数优化选程，提高了节流阀自学习程序的适用性和可靠性，有效避免了两个不同粒度组合方案放料切换时发生布料圈数相对较大的误差。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (10)
1.一种无钟炉顶矿石自学习布料的方法，其特征在于，包括：
获取矿石的种类及粒度；
根据矿石的种类及粒度对矿石进行分类；
根据高炉炉内装料要求搭配料仓的矿石，同一料仓加入相同种类、相同粒径范围的矿石，对料仓进行编号及数量统计；
对所有的料仓进行排列组合分组，每组包含至少一个料仓；
控制每组料仓独立进行布料节流阀角度自学习，通过上一批次同组配置的矿石布料偏差值修正下一批次的布料节流阀角度纠正值；
调取下一批次的布料节流阀角度纠正值，对布料节流阀角度进行控制。
2.根据权利要求1所述的无钟炉顶矿石自学习布料的方法，其特征在于，所述控制每组料仓独立进行布料节流阀自学习，通过上一批次同组配置的矿石布料偏差值修正下一批次的布料节流阀角度纠正值，包括：
根据公式f(Δx)＝-Δx×0.1修正下一批次布料时的布料节流阀角度纠正值；
所述f(Δx)为下一批次布料节流阀角度偏差纠正值，所述Δx为上一批次布料节流阀角度偏差值。
3.根据权利要求1或2所述的无钟炉顶矿石自学习布料的方法，其特征在于，还包括：对每组布料节流阀角度纠正值分别进行保存。
4.一种无钟炉顶矿石自学习布料的装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取矿石的种类及粒度；
分类单元，用于从所述获取单元获得矿石的种类及粒度，根据矿石的种类及粒度对矿石进行分类；
料仓控制单元，用于从所述分类单元中获得矿石的分类信息，根据高炉炉内装料要求搭配料仓的矿石，同一料仓加入相同种类、相同粒径范围的矿石，对料仓进行编号及数量统计；
分组单元，用于从所述料仓控制单元获得料仓数量及编号，对所有的料仓进行排列组合分组，每组包含至少一个料仓；
自学习单元，用于从所述分组单元获得分组信息，控制每组料仓独立进行布料节流阀角度自学习，通过上一批次同组配置的矿石布料偏差值修正下一批次的布料节流阀角度纠正值；
节流阀控制单元，用于从自学习单元调取下一批次的布料节流阀角度纠正值，对布料节流阀角度进行控制。
5.根据权利要求4所述的无钟炉顶矿石自学习布料的装置，其特征在于，所述自学习单元包括：
根据公式f(Δx)＝-Δx×0.1修正下一批次布料节流阀角度纠正值；
所述f(Δx)为下一批次布料节流阀角度偏差纠正值，所述Δx为上一批次布料节流阀角度偏差值。
6.根据权利要求5所述的无钟炉顶矿石自学习布料的装置，其特征在于，还包括：
存储单元，用于对每组布料节流阀角度纠正值分别进行保存。
7.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取矿石的种类及粒度；
根据矿石的种类及粒度对矿石进行分类；
根据高炉炉内装料要求搭配料仓的矿石，同一料仓加入相同种类、相同粒径范围的矿石，对料仓进行编号及数量统计；
对所有的料仓进行排列组合分组，每组包含至少一个料仓；
控制每组料仓独立进行布料节流阀角度自学习，通过上一批次同组配置的矿石布料偏差值修正下一批次的布料节流阀角度纠正值；
调取下一批次的布料节流阀角度纠正值，对布料节流阀角度进行控制。
8.一种无钟炉顶矿石自学习布料的系统，其特征在于，包括：
获取装置，用于获取矿石的种类及粒度；
分类装置，用于从所述获取装置获得矿石的种类及粒度，根据矿石的种类及粒度对矿石进行分类；
料仓控制装置，用于从所述分类装置中获得矿石的分类信息，根据高炉炉内装料要求搭配料仓的矿石，同一料仓加入相同种类、相同粒径范围的矿石，对料仓进行编号及数量统计；
分组装置，用于从所述料仓控制装置获得料仓数量及编号，对所有的料仓进行排列组合分组，每组包含至少一个料仓；
自学习装置，用于从所述分组装置获得分组信息，控制每组料仓独立进行布料节流阀角度自学习，通过上一批次同组配置的矿石布料偏差值修正下一批次的布料节流阀角度纠正值；
节流阀控制装置，用于从所述自学习装置调取下一批次的布料节流阀角度纠正值，对布料节流阀角度进行控制。
9.根据权利要求7所述的无钟炉顶矿石自学习布料的系统，其特征在于，所述自学习装置包括：
根据公式f(Δx)＝-Δx×0.1修正下一批次布料节流阀角度纠正值；
所述f(Δx)为下一批次布料节流阀角度偏差纠正值，所述Δx为上一批次布料时的节流阀角度偏差值。
10.根据权利要求8所述的无钟炉顶矿石自学习布料的系统，其特征在于，还包括：
存储装置，用于对每组布料节流阀角度纠正值分别进行保存。
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