CN117399153B - 一种磨机自适应控制方法及系统 - Google Patents

一种磨机自适应控制方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN117399153B
CN117399153B CN202311239527.5A CN202311239527A CN117399153B CN 117399153 B CN117399153 B CN 117399153B CN 202311239527 A CN202311239527 A CN 202311239527A CN 117399153 B CN117399153 B CN 117399153B
Authority
CN
China
Prior art keywords
control
grinding
simulation
target
mill
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202311239527.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN117399153A (zh
Inventor
肖骥
谢勇
徐宜宾
吴魏
曹锐
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Wust Electronic Control Equipment Co ltd
Original Assignee
Wust Electronic Control Equipment Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Wust Electronic Control Equipment Co ltd filed Critical Wust Electronic Control Equipment Co ltd
Priority to CN202311239527.5A priority Critical patent/CN117399153B/zh
Publication of CN117399153A publication Critical patent/CN117399153A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN117399153B publication Critical patent/CN117399153B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B02CRUSHING, PULVERISING, OR DISINTEGRATING; PREPARATORY TREATMENT OF GRAIN FOR MILLING
    • B02CCRUSHING, PULVERISING, OR DISINTEGRATING IN GENERAL; MILLING GRAIN
    • B02C25/00Control arrangements specially adapted for crushing or disintegrating

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Numerical Control (AREA)

Abstract

本发明提供了一种磨机自适应控制方法及系统,涉及智能化控制技术领域,进行预磨处理获取目标入磨材料,确定预执行工序对可编程控制器调试,确定电气控制程序,进行拟真栾体器的碎磨仿真控制,确定拟真控制信息,进行电气控制的自适应调试与目标入磨材料的优化碎磨控制,解决了现有技术中不存在系统的完备性调控方式,针对控制过程存在的影响因素无法进行全面性调整预防,控制灵活度与适应度不足,导致控制过程与控制效果受限的技术问题,将可编程控制器作为辅助控制装置,进行预磨处理与初始控制程序配置,通过进行拟真控制分析定位异常点位并进行控制寻优,进行异常控制节点的数据覆盖,实现基于碎磨需求的自适应灵活调整,并提高碎磨质量。

Description

一种磨机自适应控制方法及系统
技术领域
本发明涉及智能化控制技术领域,具体涉及一种磨机自适应控制方法及系统。
背景技术
磨机作为一种物料加工机械,用于进行矿石、建材、化工等的物料粒度加工,针对不同的物料与加工需求,存在多种适配规格的磨机。同时,物料的碎磨过程中,磨机的控制影响着物料的碎磨质量。目前,多基于磨机运行特征配置控制策略,通过实时控制监测与调优的方式进行作业控制,还存在一定的技术局限。
现有技术对于磨机的控制方面,不存在系统的完备性调控方式,针对控制过程存在的影响因素无法进行全面性调整预防,控制灵活度与适应度不足,导致控制过程与控制效果受限。
发明内容
本申请提供了一种磨机自适应控制方法及系统,用于针对解决现有技术中不存在系统的完备性调控方式,针对控制过程存在的影响因素无法进行全面性调整预防,控制灵活度与适应度不足,导致控制过程与控制效果受限的技术问题。
鉴于上述问题,本申请提供了一种磨机自适应控制方法及系统。
第一方面,本申请提供了一种磨机自适应控制方法,所述方法包括:
确定粉碎标准,对待磨材料进行预磨处理,获取满足入磨粒度的目标入磨材料,其中,所述预磨处理以碎磨效率与碎磨能耗为约束;
基于配置的碎磨工艺与所述粉碎标准,确定预执行工序;
将所述目标入磨材料置于目标磨机内,基于所述预执行工序对所述可编程控制器进行调试,确定适配于参控需求的电气控制程序,其中,所述目标磨机与可编程控制器基于I/O接口端子连接;
基于可视化仿真平台,搭建基于所述目标磨机的拟真栾体器,所述拟真栾体器与所述可编程控制器的电气控制柜存在信息交互;
基于所述电气控制程序,对所述拟真栾体器进行碎磨仿真控制,确定拟真控制信息,所述拟真控制信息包括控制接续性数据、异常反馈数据与越限报警数据;
基于所述拟真控制信息,进行电气控制的自适应调试与所述目标入磨材料的优化碎磨控制。
第二方面,本申请提供了一种磨机自适应控制系统,所述系统包括:
预磨处理模块,所述预磨处理模块用于确定粉碎标准,对待磨材料进行预磨处理,获取满足入磨粒度的目标入磨材料,其中,所述预磨处理以碎磨效率与碎磨能耗为约束;
预执行工序确定模块,所述预执行工序确定模块用于基于配置的碎磨工艺与所述粉碎标准,确定预执行工序;
程序确定模块,所述程序确定模块用于将所述目标入磨材料置于目标磨机内,基于所述预执行工序对所述可编程控制器进行调试,确定适配于参控需求的电气控制程序,其中,所述目标磨机与可编程控制器基于I/O接口端子连接;
仿真构建模块,所述仿真构建模块用于基于可视化仿真平台,搭建基于所述目标磨机的拟真栾体器,所述拟真栾体器与所述可编程控制器的电气控制柜存在信息交互;
仿真控制模块,所述仿真控制模块用于基于所述电气控制程序,对所述拟真栾体器进行碎磨仿真控制,确定拟真控制信息,所述拟真控制信息包括控制接续性数据、异常反馈数据与越限报警数据;
优化控制模块,所述优化控制模块用于基于所述拟真控制信息,进行电气控制的自适应调试与所述目标入磨材料的优化碎磨控制。
本申请中提供的一个或多个技术方案,至少具有如下技术效果或优点:
本申请实施例提供的一种磨机自适应控制方法,确定粉碎标准,对待磨材料进行预磨处理,获取满足入磨粒度的目标入磨材料,基于配置的碎磨工艺与所述粉碎标准确定预执行工序,对所述可编程控制器进行调试,确定适配于参控需求的电气控制程序,基于可视化仿真平台,搭建基于所述目标磨机的拟真栾体器,基于所述电气控制程序,对所述拟真栾体器进行碎磨仿真控制,确定拟真控制信息,进行电气控制的自适应调试与所述目标入磨材料的优化碎磨控制,解决了现有技术中由于不存在系统的完备性调控方式,针对控制过程存在的影响因素无法进行全面性调整预防,控制灵活度与适应度不足,导致控制过程与控制效果受限的技术问题,将可编程控制器作为辅助控制装置,进行预磨处理与初始控制程序配置,通过进行拟真控制分析定位异常点位并进行控制寻优,进行异常控制节点的数据覆盖,实现基于碎磨需求的自适应灵活调整,并提高碎磨质量。
附图说明
图1为本申请提供了一种磨机自适应控制方法流程示意图;
图2为本申请提供了一种磨机自适应控制方法中结构连接示意图;
图3为本申请提供了一种磨机自适应控制系统结构示意图。
附图标记说明:预磨处理模块11,预执行工序确定模块12,程序确定模块13,仿真构建模块14,仿真控制模块15,优化控制模块16.
具体实施方式
本申请通过提供一种磨机自适应控制方法及系统,进行预磨处理获取目标入磨材料,确定预执行工序对可编程控制器调试,确定电气控制程序,进行拟真栾体器的碎磨仿真控制,确定拟真控制信息,进行电气控制的自适应调试与目标入磨材料的优化碎磨控制,用于解决现有技术中由于不存在系统的完备性调控方式,针对控制过程存在的影响因素无法进行全面性调整预防,控制灵活度与适应度不足,导致控制过程与控制效果受限的技术问题。
实施例一
如图1、图2所示,本申请提供了一种磨机自适应控制方法,所述方法应用于磨机自适应控制系统,所述系统与可编程控制器通信连接,所述方法包括:
S1:确定粉碎标准,对待磨材料进行预磨处理,获取满足入磨粒度的目标入磨材料,其中,所述预磨处理以碎磨效率与碎磨能耗为约束;
S2:基于配置的碎磨工艺与所述粉碎标准,确定预执行工序;
磨机作为一种物料加工机械,用于进行矿石、建材、化工等的物料粒度加工,针对不同的物料与加工需求,存在多种适配规格的磨机。同时,物料的碎磨过程中,磨机的控制影响着物料的碎磨质量。本申请提供的一种磨机自适应控制方法,所述方法应用于磨机自适应控制系统,所述系统与所述可编程控制器通信连接,所述可编程控制器以其较强的抗干扰能力与可靠性等特性,以提高磨机的控制能效。将可编程控制器作为辅助控制装置,进行预磨处理与初始控制程序配置,通过进行拟真控制分析定位异常点位并进行控制寻优,进行异常控制节点的数据覆盖,实现基于碎磨需求的自适应灵活调整,并提高碎磨质量。
所述粉碎标准为物料的经由磨机处理后的物料成品的粒度标准,例如,成品物料粒度需小于5mm等,所述待磨材料为基于磨机进行碎磨加工的物料。为了提高物料的处理效率,合理进行碎磨过程中的能耗配置,若原始物料粒度过大,需对其进行预磨处理,使其粒度达到一定标准后,再基于磨机进行处理。可基于其他处理方式,对所述待磨材料进行预磨处理,例如切割等,使得所述待磨材料的粒度满足所述入磨粒度,所述入磨粒度为基于磨机进行加工的初始物料粒度,其中,所述入磨粒度可由本领域技术人员基于实际工况,以所述碎磨效率与所述碎磨能耗为约束进行自定义设定,获取所述目标入磨材料,即初加工后符合碎磨工况需求的物料。
进一步的,针对不同材质的物料,其具体碎磨工艺存在一定的差异化,例如重晶石、石膏等。检索确定基于所述待磨材料的碎磨工艺,结合所述粉碎标准,即磨机处理完成后的材料粒度,对所述碎磨工艺进行工艺节点分割,确定多个分割工序,作为所述预执行工序。所述预执行工序为待进行碎磨控制的基准。
S3:将所述目标入磨材料置于目标磨机内,基于所述预执行工序对所述可编程控制器进行调试,确定适配于参控需求的电气控制程序,其中,所述目标磨机与可编程控制器基于I/O接口端子连接;
其中,基于所述预执行工序对所述可编程控制器进行调试,本申请S3还包括:
S31:基于所述预执行工序,确定针对所述目标入磨材料完成单次碎磨的执行信息,所述执行信息包括执行时效与执行速度;
S32:基于所述执行信息,配置所可编程控制器的循环扫描周期,其中,所述循环扫描周期标识有扫描速度;
S33:基于所述循环扫描周期,设置满足所述预执行工序的周期性处理的所述电气控制程序。
其中,本申请还存在S34,包括:
S341:基于批次碎磨需求,进行包括所述目标磨机的多台磨机的集成连接,其中,所述多台磨机基于串并联集成;
S342:基于所述多台磨机的同步制动需求,定位同步制动区段与异步制动区段,对所述可编程控制器进行电气控制调整,其中,所述电气控制调整包括集成制动控制与独立制动控制。
所述目标磨机为对所述目标入磨材料进行碎磨加工的执行装置。所述可编程控制器为中控处理器。其中,对所述可编程控制器进行处理配置完成后,所述可编程控制器会基于配置信息进行周期性重复执行。基于所述预执行工序,对所述入磨材料完成单次碎磨的所述执行时效与所述执行速度进行确定,作为所述执行信息。示例性的,所述执行信息可基于技术人员基于经验进行评估,或者基于工业互联网调用同工况下的历史碎磨记录,基于记录数据进行配置。
进一步的,基于所述执行信息,将所述执行速度配置为所述可编程控制器的扫描速度,基于所述执行时效,确定所述可编程控制器完成单次扫描的周期性处理时限,作为所述循环扫描周期,即所述可编程控制器完成一次周期性输入采样、程序执行与输出刷新的时间区间,所述循环扫描周期标识有所述扫描速度。基于所述循环扫描周期,以所述预执行工序为配置标准,基于所述可编程控制器的运算处理逻辑进行所述电气控制程序的配置。
优选的,以所述预执行工序为索引,基于同工况下电气控制,检索确定适配于所述预执行工序的低代码模板。结合所述预执行序列的差异化具体执行参量,对所述低代码模板进行调整,作为所述电气控制程序。以提供所述电气控制程序的配置效率。
其中,所述目标磨机与可编程控制器基于I/O接口端子连接,构成完整的控制机制,对所述目标磨机进行中控执行管理。将所述目标入磨材料置于所述目标磨机内,并基于所述预执行工序对所述可编程控制器进行调试,确定适配于参控需求的电气控制程序。
优选的,针对实时工况,进行实际控制的自适应调控。具体的,针对所述批次碎磨需求,例如预定时限下大量材料的碎磨处理,可同时进行多台磨机的处理控制。即对包括所述目标磨机的多台磨机基于串联方式或并联方式进行连接,基于所述可编程控制器进行集成控制。对所述多台磨机进行制动需求分析,即可针对基于串联方式连接的多台磨机进行同步制动处理,针对并联连接的多台磨机进行异步制动处理,获取所述同步制动区段与所述异步制动区段,即基于相同控制需求同时进行制动控制的时间区间与针对不同控制需求进行制动控制的时间区间。以此为基准,对所述可编程控制器进行电气控制调整,即针对所述多台磨机进行基于控制的同步制动需求,进行集成制动控制与独立制动控制。通过基于碎磨需求进行多台磨机的联合协同控制,针对具体制动需求进行自适应控制调整,提高碎磨控制的灵活度与碎磨加工处理效率。
S4:基于可视化仿真平台,搭建基于所述目标磨机的拟真栾体器,所述拟真栾体器与所述可编程控制器的电气控制柜存在信息交互;
其中,所述搭建基于所述目标磨机的拟真栾体器,本申请S4还包括:
S41:对所述目标入磨材料与所述目标磨机进行基础结构参数采集,确定点云坐标集;
S42:于拟真空间中对所述点云坐标集进行分布组合,获取三维拟真构件,所述三维拟真构件包括材料拟真构件与磨机拟真构件;
S43:交互所述目标磨机的制动机制,针对所述三维拟真构件中的所述磨机拟真构件进行配置,获取所述拟真栾体器。
对所述目标磨机进行执行控制之前,为了保障整体控制过程的连续性与碎磨控制质量,预先进行拟真控制分析,基于拟真控制信息进行控制异常定位与调优,实现需求适配性优化控制。具体的,连接所述可视化仿真平台,即进行拟真建模分析的中间平台。基于所述可视化仿真平台,对所述目标磨机与所述目标入磨材料进行三维仿真建模。
具体的,对所述目标入磨材料与所述目标磨机进行基础构件信息的采集,例如几何信息、材质信息等。确定多个关键结构点位,例如构件拐角、边缘点等,以三维空间为基准搭建空间坐标系,对所述多个关键结构点位的空间坐标进行采集,并确定材质、纹理等的特征信息,例如可基于激光扫描仪进行采集获取,确定所述点云坐标集。基于所述可视化仿真平台,于所述拟真空间中,对所述点云坐标集进行分布组合,确定所述材料拟真构件与所述磨机拟真构件,作为所述三维拟真构件,其中,所述三维拟真构件与所述目标入磨材料和所述目标磨机基本一致。
进一步的,交互获取所述目标磨机的制动机制,可基于所述目标磨机的生产规格进行直接识别提取。基于所述制动机制,对所述三维拟真构件中的所述磨机拟真构件进行制动机制配置,获取所述拟真栾体器。所述拟真栾体器为实际碎磨构件的孪生配置,基于所述拟真栾体器进行碎磨拟真执行,可有效保障拟真分析结果的实际契合度。
S5:基于所述电气控制程序,对所述拟真栾体器进行碎磨仿真控制,确定拟真控制信息,所述拟真控制信息包括控制接续性数据、异常反馈数据与越限报警数据;
其中,所述确定拟真控制信息,本申请S5还包括:
S51:与所述电气控制柜进行信息交互,将所述电气控制程序所映射的控制操作指令导入所述拟真栾体器;
S52:进行所述拟真栾体器的制动仿真,并获取基于仿真制动过程与仿真制动结果的碎磨拟真信息;
S53:针对所述碎磨拟真信息,以控制接续性、异常控制与越限控制为响应目标,检测识别获取所述拟真控制信息。
基于所述电气控制程序,进行所述拟真栾体器的碎磨拟真控制,同步进行异常执行的检测定位,并进行控制调优,针对实际控制过程中的影响因素进行补偿调整,例如磨机设备的服役磨损偏差等,以提高最终的控制质量。具体的,所述电气控制柜为所述可编程控制器的控制中心,用于读取所述电气控制程序并进行所述目标磨机的制动控制。
与所述电气控制柜进行信息交互,读取所述电气控制程度,并将映射的控制操作指令导入所述拟真栾体器。对所述拟真栾体器进行制动仿真控制,其中,制动仿真控制过程与实际控制进程相一致,对仿真过程进行监测与相关数据采集,获取所述碎磨拟真信息。以控制接续性、异常控制与越限控制为响应目标,进行相关信息的检测,例如,存在控制中断、响应延迟等,作为映射于控制连续性的检测结果,并进行具体控制节点的定位,确定中断时区或延迟时区进行节点标识。对信息检测结果进行归属整合,获取所述控制接续性数据、所述异常反馈数据与所述越限报警数据,作为所述拟真控制信息。所述拟真控制信息为进行控制调优的基准依据。
S6:基于所述拟真控制信息,进行电气控制的自适应调试与所述目标入磨材料的优化碎磨控制。
其中,基于所述拟真控制信息,进行所述电气控制的自适应调试,本申请S6还包括:
S61:基于所述拟真控制信息,进行控制溯源确定异常控制节点,所述异常控制节点标识有异常存置信息;
S62:定位映射于所述异常控制节点的控制节点-代码片段-执行指令-制动参数,确定多个预调序列;
S63:基于所述异常存置信息,配置自适应调优区间;
S64:基于所述自适应调优区间,针对所述多个预调序列进行优化调整,获取优化控制数据。
其中,针对所述多个预调序列进行优化调整,本申请S64还包括:
S641:基于所述自适应调优区间,对所述多个预调序列进行随机扰动,确定多组调整控制信息;
S642:以所述多个预调序列的标准化控制为响应,搭建适应度函数,确定基于所述多组调整控制信息的多组调整适应度;
S643:对所述多组调整适应度进行正序列化排序,确定最优调整控制信息;
S644:进行所述最优调整控制信息的映射替换,控制所述目标磨机执行所述目标入磨材料的优化碎磨控制。
以所述拟真控制信息为基准,针对预先确定的电气控制程序的自适应调整。具体的,对所述拟真控制信息进行控制溯源,即识别所述控制接续性数据、所述异常反馈数据与所述越限报警数据的具体控制节点,作为所述异常控制节点,识别节点标识信息,作为所述异常存置信息。针对各个异常控制节点,进行关联信息的匹配,获取表征为控制节点-代码片段-执行指令-制动参数的多个序列,作为所述多个预调序列,所述多个预调序列囊括了完备性待调源数据。
进一步的,基于所述异常存置信息,确定调整自由度,即各个异常控制节点可允许限度内的调控范围,作为所述自适应调优区间,即调整约束限度。基于所述自适应调优区间,对所述多个预调序列进行优化调整。具体的,对所述自适应调优区间与所述多个预调序列进行映射对应,基于映射结果对所述多个预调序列进行控制关联信息的随机扰动,获取所述多组调整控制信息,其中,所述多组调整控制信息与所述多个预调序列一一对应。所述标准化控制为正常操作状态下的控制信息,确定所述多个预调序列的标准化控制,将其作为响应,以调整控制信息为变量,以调整控制信息与标准化控制的差异化为计量标准,搭建所述适应度函数。结合所述适应度函数,遍历所述多组调整控制信息进行适应度计算,获取所述多组调整适应度。
进一步的,针对各组调整适应度,对调整适应度由大到小进行排序,提取最大适应度对应的调整控制信息,作为映射于对应调整序列的最优调整控制信息。针对所述多组调整适应度分别进行正序列化排序与最大适应度提取,将映射的调整控制信息添加进所述最优调整控制信息中。
其中,还存在示例性寻优筛选方式,即进行最优调整控制信息筛选确定时,可基于所述拟真栾体器进行拟真分析,针对拟真执行数据进行寻优确定。对所述最优调整控制信息进行所述异常控制节点的信息映射替换,完成电气控制的自适应调试。进而对所述目标磨机进行制动控制,实现所述目标入磨材料的优化碎磨控制,提高碎磨控制灵活度与碎磨质量。
本申请提供的一种磨机自适应控制方法,具有如下技术效果:
1、现有技术中由于不存在系统的完备性调控方式,针对控制过程存在的影响因素无法进行全面性调整预防,控制灵活度与适应度不足,导致控制过程与控制效果受限。通过将可编程控制器作为辅助控制装置,进行预磨处理与初始控制程序配置,通过进行拟真控制分析定位异常点位并进行控制寻优,进行异常控制节点的数据覆盖,实现基于碎磨需求的自适应灵活调整,并提高碎磨质量。
2、针对确定的预执行工序,配置适配的循环扫描周期,以保障控制的需求契合性。结合实际控制需求,进行多台磨机的联动制动控制,包括基于串并联集成的同步制动控制与异步制动控制,以提高控制的灵活性与需求适配度。
3、通过进行孪生仿真,进行控制进程中的异常控制节点预测与寻优调整,保障作用于目标磨机的控制数据的优选性,保障控制进程的连续性,规避异常控制状况,并提高碎磨质量。
实施例二
基于与前述实施例中一种磨机自适应控制方法相同的发明构思,如图3所示,本申请提供了一种磨机自适应控制系统,所述系统包括:
预磨处理模块11,所述预磨处理模块11用于确定粉碎标准,对待磨材料进行预磨处理,获取满足入磨粒度的目标入磨材料,其中,所述预磨处理以碎磨效率与碎磨能耗为约束;
预执行工序确定模块12,所述预执行工序确定模块12用于基于配置的碎磨工艺与所述粉碎标准,确定预执行工序;
程序确定模块13,所述程序确定模块13用于将所述目标入磨材料置于目标磨机内,基于所述预执行工序对所述可编程控制器进行调试,确定适配于参控需求的电气控制程序,其中,所述目标磨机与可编程控制器基于I/O接口端子连接;
仿真构建模块14,所述仿真构建模块14用于基于可视化仿真平台,搭建基于所述目标磨机的拟真栾体器,所述拟真栾体器与所述可编程控制器的电气控制柜存在信息交互;
仿真控制模块15,所述仿真控制模块15用于基于所述电气控制程序,对所述拟真栾体器进行碎磨仿真控制,确定拟真控制信息,所述拟真控制信息包括控制接续性数据、异常反馈数据与越限报警数据;
优化控制模块16,所述优化控制模块16用于基于所述拟真控制信息,进行电气控制的自适应调试与所述目标入磨材料的优化碎磨控制。
其中,所述程序确定模块13还包括:
执行信息确定模块,所述执行信息确定模块用于基于所述预执行工序,确定针对所述目标入磨材料完成单次碎磨的执行信息,所述执行信息包括执行时效与执行速度;
循环扫描周期配置模块,所述循环扫描周期配置模块用于基于所述执行信息,配置所可编程控制器的循环扫描周期,其中,所述循环扫描周期标识有扫描速度;
电气控制程序设置模块,所述电气控制程序设置模块用于基于所述循环扫描周期,设置满足所述预执行工序的周期性处理的所述电气控制程序。
其中,所述系统还包括:
磨机连接模块,所述磨机连接模块用于基于批次碎磨需求,进行包括所述目标磨机的多台磨机的集成连接,其中,所述多台磨机基于串并联集成;
电气控制驱动模块,所述电气控制驱动模块用于基于所述多台磨机的同步制动需求,定位同步制动区段与异步制动区段,对所述可编程控制器进行电气控制调整,其中,所述电气控制调整包括集成制动控制与独立制动控制。
其中,所述仿真构建模块14还包括:
点云坐标集获取模块,所述点云坐标集获取模块用于对所述目标入磨材料与所述目标磨机进行基础结构参数采集,确定点云坐标集;
构件拟真模块,所述构件拟真模块用于于拟真空间中对所述点云坐标集进行分布组合,获取三维拟真构件,所述三维拟真构件包括材料拟真构件与磨机拟真构件;
拟真栾体器搭建模块,所述拟真栾体器搭建模块用于交互所述目标磨机的制动机制,针对所述三维拟真构件中的所述磨机拟真构件进行配置,获取所述拟真栾体器。
其中,所述仿真控制模块15还包括:
指令导入模块,所述指令导入模块用于与所述电气控制柜进行信息交互,将所述电气控制程序所映射的控制操作指令导入所述拟真栾体器;
碎磨拟真信息获取模块,所述碎磨拟真信息获取模块用于进行所述拟真栾体器的制动仿真,并获取基于仿真制动过程与仿真制动结果的碎磨拟真信息;
拟真控制信息获取模块,所述拟真控制信息获取模块用于针对所述碎磨拟真信息,以控制接续性、异常控制与越限控制为响应目标,检测识别获取所述拟真控制信息。
其中,所述优化控制模块16还包括:
异常控制节点确定模块,所述异常控制节点确定模块用于基于所述拟真控制信息,进行控制溯源确定异常控制节点,所述异常控制节点标识有异常存置信息;
预调序列确定模块,所述预调序列确定模块用于定位映射于所述异常控制节点的控制节点-代码片段-执行指令-制动参数,确定多个预调序列;
优化区间配置模块,所述优化区间配置模块用于基于所述异常存置信息,配置自适应调优区间;
优化控制数据获取模块,所述优化控制数据获取模块用于基于所述自适应调优区间,针对所述多个预调序列进行优化调整,获取优化控制数据。
其中,所述优化控制数据获取模块还包括:
调整寻优模块,所述调整寻优模块用于基于所述自适应调优区间,对所述多个预调序列进行随机扰动,确定多组调整控制信息;
实用度获取模块,所述实用度获取模块用于以所述多个预调序列的标准化控制为响应,搭建适应度函数,确定基于所述多组调整控制信息的多组调整适应度;
适应度排序模块,所述适应度排序模块用于对所述多组调整适应度进行正序列化排序,确定最优调整控制信息;
优化碎磨控制模块,所述优化碎磨控制模块用于进行所述最优调整控制信息的映射替换,控制所述目标磨机执行所述目标入磨材料的优化碎磨控制。
本说明书通过前述对一种磨机自适应控制方法的详细描述,本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中一种磨机自适应控制方法及系统,对于实施例公开的装置而言,由于其与实施例公开的方法相对应,所以描述的比较简单,相关之处参见方法部分说明即可。
对所公开的实施例的上述说明,使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的,本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下,在其它实施例中实现。因此,本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例,而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (6)

1.一种磨机自适应控制方法,其特征在于,所述方法应用于磨机自适应控制系统,所述系统与可编程控制器通信连接,所述方法包括:
确定粉碎标准,对待磨材料进行预磨处理,获取满足入磨粒度的目标入磨材料,其中,所述预磨处理以碎磨效率与碎磨能耗为约束;
基于配置的碎磨工艺与所述粉碎标准,确定预执行工序;
将所述目标入磨材料置于目标磨机内,基于所述预执行工序对所述可编程控制器进行调试,确定适配于参控需求的电气控制程序,其中,所述目标磨机与可编程控制器基于I/O接口端子连接;
基于可视化仿真平台,搭建基于所述目标磨机的拟真栾体器,所述拟真栾体器与所述可编程控制器的电气控制柜存在信息交互;
基于所述电气控制程序,对所述拟真栾体器进行碎磨仿真控制,确定拟真控制信息,所述拟真控制信息包括控制接续性数据、异常反馈数据与越限报警数据;
基于所述拟真控制信息,进行电气控制的自适应调试与所述目标入磨材料的优化碎磨控制;
基于所述拟真控制信息,进行所述电气控制的自适应调试,该方法包括:
基于所述拟真控制信息,进行控制溯源确定异常控制节点,所述异常控制节点标识有异常存置信息;
定位映射于所述异常控制节点的控制节点-代码片段-执行指令-制动参数,确定多个预调序列;
基于所述异常存置信息,配置自适应调优区间;
基于所述自适应调优区间,针对所述多个预调序列进行优化调整,获取优化控制数据;
针对所述多个预调序列进行优化调整,该方法包括:
基于所述自适应调优区间,对所述多个预调序列进行随机扰动,确定多组调整控制信息;
以所述多个预调序列的标准化控制为响应,搭建适应度函数,确定基于所述多组调整控制信息的多组调整适应度;
对所述多组调整适应度进行正序列化排序,确定最优调整控制信息;
进行所述最优调整控制信息的映射替换,控制所述目标磨机执行所述目标入磨材料的优化碎磨控制。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,基于所述预执行工序对所述可编程控制器进行调试,该方法包括:
基于所述预执行工序,确定针对所述目标入磨材料完成单次碎磨的执行信息,所述执行信息包括执行时效与执行速度;
基于所述执行信息,配置所可编程控制器的循环扫描周期,其中,所述循环扫描周期标识有扫描速度;
基于所述循环扫描周期,设置满足所述预执行工序的周期性处理的所述电气控制程序。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,该方法包括:
基于批次碎磨需求,进行包括所述目标磨机的多台磨机的集成连接,其中,所述多台磨机基于串并联集成;
基于所述多台磨机的同步制动需求,定位同步制动区段与异步制动区段,对所述可编程控制器进行电气控制调整,其中,所述电气控制调整包括集成制动控制与独立制动控制。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述搭建基于所述目标磨机的拟真栾体器,该方法包括:
对所述目标入磨材料与所述目标磨机进行基础结构参数采集,确定点云坐标集;
于拟真空间中对所述点云坐标集进行分布组合,获取三维拟真构件,所述三维拟真构件包括材料拟真构件与磨机拟真构件;
交互所述目标磨机的制动机制,针对所述三维拟真构件中的所述磨机拟真构件进行配置,获取所述拟真栾体器。
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定拟真控制信息,该方法包括:
与所述电气控制柜进行信息交互,将所述电气控制程序所映射的控制操作指令导入所述拟真栾体器;
进行所述拟真栾体器的制动仿真,并获取基于仿真制动过程与仿真制动结果的碎磨拟真信息;
针对所述碎磨拟真信息,以控制接续性、异常控制与越限控制为响应目标,检测识别获取所述拟真控制信息。
6.一种磨机自适应控制系统,采用如权利要求1-5任一项所述的磨机自适应控制方法,其特征在于,所述系统与可编程控制器通信连接,所述系统包括:
预磨处理模块,所述预磨处理模块用于确定粉碎标准,对待磨材料进行预磨处理,获取满足入磨粒度的目标入磨材料,其中,所述预磨处理以碎磨效率与碎磨能耗为约束;
预执行工序确定模块,所述预执行工序确定模块用于基于配置的碎磨工艺与所述粉碎标准,确定预执行工序;
程序确定模块,所述程序确定模块用于将所述目标入磨材料置于目标磨机内,基于所述预执行工序对所述可编程控制器进行调试,确定适配于参控需求的电气控制程序,其中,所述目标磨机与可编程控制器基于I/O接口端子连接;
仿真构建模块,所述仿真构建模块用于基于可视化仿真平台,搭建基于所述目标磨机的拟真栾体器,所述拟真栾体器与所述可编程控制器的电气控制柜存在信息交互;
仿真控制模块,所述仿真控制模块用于基于所述电气控制程序,对所述拟真栾体器进行碎磨仿真控制,确定拟真控制信息,所述拟真控制信息包括控制接续性数据、异常反馈数据与越限报警数据;
优化控制模块,所述优化控制模块用于基于所述拟真控制信息,进行电气控制的自适应调试与所述目标入磨材料的优化碎磨控制。
CN202311239527.5A 2023-09-25 2023-09-25 一种磨机自适应控制方法及系统 Active CN117399153B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311239527.5A CN117399153B (zh) 2023-09-25 2023-09-25 一种磨机自适应控制方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311239527.5A CN117399153B (zh) 2023-09-25 2023-09-25 一种磨机自适应控制方法及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN117399153A CN117399153A (zh) 2024-01-16
CN117399153B true CN117399153B (zh) 2024-05-10

Family

ID=89497072

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202311239527.5A Active CN117399153B (zh) 2023-09-25 2023-09-25 一种磨机自适应控制方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN117399153B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117920446B (zh) * 2024-03-21 2024-05-31 昆明理工大学 一种基于数字孪生的半自磨机运行状态优化方法

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3748811A1 (en) * 2019-06-04 2020-12-09 ABB Schweiz AG A method for configuring an intelligent electronic device and a system therof
CN112100284A (zh) * 2019-06-18 2020-12-18 明日基金知识产权控股有限公司 通过虚拟孪生现实与现实世界物品及对应数据库交互
CN112115649A (zh) * 2020-09-29 2020-12-22 郑州轻工业大学 基于数字孪生的立磨机多场耦合系统工艺参数优化方法
CN112392485A (zh) * 2020-11-12 2021-02-23 临沂矿业集团菏泽煤电有限公司 煤矿综采工作面透明化数字孪生自适应开采系统和方法
CN113536614A (zh) * 2021-09-17 2021-10-22 矿冶科技集团有限公司 一种磨矿分级流程的仿真系统
CN115364992A (zh) * 2022-08-22 2022-11-22 国能长源武汉青山热电有限公司 一种磨煤机健康监测系统及健康监测方法
CN115577553A (zh) * 2022-10-27 2023-01-06 吉林大学 基于数字孪生的旋回破碎机监测与性能预测的方法及系统
CN116090255A (zh) * 2023-03-06 2023-05-09 陕西煤业集团黄陵建庄矿业有限公司 一种煤矿数字孪生数据精准采集分析方法

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3748811A1 (en) * 2019-06-04 2020-12-09 ABB Schweiz AG A method for configuring an intelligent electronic device and a system therof
CN112100284A (zh) * 2019-06-18 2020-12-18 明日基金知识产权控股有限公司 通过虚拟孪生现实与现实世界物品及对应数据库交互
CN112115649A (zh) * 2020-09-29 2020-12-22 郑州轻工业大学 基于数字孪生的立磨机多场耦合系统工艺参数优化方法
CN112392485A (zh) * 2020-11-12 2021-02-23 临沂矿业集团菏泽煤电有限公司 煤矿综采工作面透明化数字孪生自适应开采系统和方法
CN113536614A (zh) * 2021-09-17 2021-10-22 矿冶科技集团有限公司 一种磨矿分级流程的仿真系统
CN115364992A (zh) * 2022-08-22 2022-11-22 国能长源武汉青山热电有限公司 一种磨煤机健康监测系统及健康监测方法
CN115577553A (zh) * 2022-10-27 2023-01-06 吉林大学 基于数字孪生的旋回破碎机监测与性能预测的方法及系统
CN116090255A (zh) * 2023-03-06 2023-05-09 陕西煤业集团黄陵建庄矿业有限公司 一种煤矿数字孪生数据精准采集分析方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
数据驱动的复杂产品智能服务技术与应用;李浩;王昊琪;程颖;陶飞;郝兵;王新昌;纪杨建;宋文燕;杜文辽;文笑雨;巩晓赟;李客;张映锋;罗国富;李奇峰;;中国机械工程;20200410;31(07);757-772 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN117399153A (zh) 2024-01-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN117399153B (zh) 一种磨机自适应控制方法及系统
CN114663250B (zh) 双独立平台式工业物联网系统及其控制方法
CN103760820A (zh) 数控铣床加工过程状态信息评价装置
CN102929210A (zh) 基于特征的数控加工过程控制和优化系统及方法
US12001178B2 (en) Aluminum oxide production operation optimization system and method based on cloud-edge collaboration
CN104781740A (zh) 用于对从每个给定工件、工具和机床计算的加工生产线整体性能进行实时评估和监控的模块化系统
CN107844098A (zh) 一种数字化工厂管理系统及管理方法
CN116610081A (zh) 一种饲料生产控制方法及系统
CN111176249B (zh) 一种多工位冲压成形与成形模智能制造方法
CN115826516A (zh) 一种智能化的不锈钢链条生产管理方法及系统
CN206671871U (zh) 一种智能制造控制器
KR102417694B1 (ko) 다중 ai 기법을 이용한 스마트 제조 환경에서의 이상탐지 시스템 및 그 방법
CN111290267B (zh) 基于LabVIEW的火电模型辨识装置和辨识方法
CN101739010A (zh) 嵌入式数据采集装置
CN103280414B (zh) 一种异物不良点监控方法及监控装置
CN116720720A (zh) 一种岩土工程设备互联调度管理方法和系统
CN116245340A (zh) 一种基于tcp的能源管理方法及系统
CN113198591B (zh) 基于滚动时域估计的辊式立磨自适应预测控制系统
CN115203895A (zh) 一种刀具制造过程数字孪生系统
CN109514363A (zh) 一种数控轧辊磨床及其控制系统和方法
CN107121978A (zh) 一种水电站辅机控制装置的智能化升级方法和系统
CN209281232U (zh) 一种机械加工设备数据采集器
CN110083132B (zh) 一种柔性制造单元智能控制系统
CN111612221A (zh) 一种基于电流指纹技术的工厂工效统计方法
EP1202143B1 (en) A method for calculating the production cost of the parts processed by a machine for working parts made of wood or similar material and a machine for carrying out such method

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant