CN117943193A - 基于声音检测的球磨机负荷控制装置和方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于声音检测的球磨机负荷控制装置和方法，包括：喂料机、加球机、球磨机、电耳传感器一、电耳传感器二、信号收集发送装置、信号接收装置和控制器；所述喂料机和加球机的一端均与控制器连接，另一端均与球磨机连接；所述电耳传感器一和电耳传感器二一端均与球磨机连接，另一端均与信号收集发送装置连接；所述信号接收装置一端与信号收集发送装置连接，另一端与控制器连接。本发明能够有效解决球磨机的负荷控制过程中由于噪音影响给定值而产生误差放大现象问题。
Description
技术领域
本发明涉及球磨机控制技术领域，具体地，涉及一种基于声音检测的球磨机负荷控制装置和方法。
背景技术
球磨机主要应用于冶金、化工、电力等工矿企业粉磨各种矿石及其它可磨性物料，工作时，物料由进料装置经入料中空轴螺旋均匀地进入球磨机第一仓，该仓内有阶梯衬板或波纹衬板，内装不同规格钢球，筒体转动产生离心力将钢球带到一定高度后落下，对物料产生重击和研磨作用。物料在第一仓达到粗磨后，经单层隔仓板进入第二仓，该仓内镶有平衬板，内有钢球，将物料进一步研磨。粉状物通过卸料箅板排出，完成粉磨作业。球磨机粉磨物料的主要工作部分发生在水平低速回转的筒体上，当筒体被传动装置带动回转时，研磨体由于惯性离心力的作用，贴附在磨机筒体内壁的衬板面上与之一起回转，被带到一定高度后，借重力作用自由落下，此时研磨体将筒体内物料击碎，同时研磨体在回转的磨机内除有上升、下落的循环运动外，还会产生滑动和滚动，致使研磨体、衬板和被磨物料之间发生研磨作用使物料磨细。物料在受到冲击破碎和研磨磨碎的同时，借进料端和出料端的物料本身料面高度差，使物料由进料端向出料端缓缓流动，完成粉磨作业。
由于矿石粉磨操作是生产中最重要的一道工序，其运行情况直接影响铁矿的产量和质量。近年来，微机自动配料系统在我国众多选矿厂己得到广泛应用，但球磨机负荷的自动监控仍处于较落后的状态，大多数选矿厂依然靠人工判断、手动操作，致使磨机负荷不能保持在最佳状态，能耗大、产量低，质量也难以保证。
目前最常见的方法是通过“基于误差反馈消除误差”的PID控制方式来进行调整，由于“基于误差反馈消除误差”是PID控制技术的精髓，但实际情况中直接取目标与实际行为之间的误差常常会使初始控制力太大而使系统行为出现超调，而这正是导致使用PID控制技术的闭环系统产生“快速性”和“超调”不可调和矛盾的主要原因，因此传统PID控制器微分环节对误差微分的提取不太合理，若在输入信号中含有噪声，传统的微分器很容易导致严重的噪声放大效应，而噪声影响直接会导致误差变大，最终出现负荷控制不符合要求的问题。因此如何解决球磨机负荷控制的噪声放大问题，以此解决球磨机的负荷控制过程中的误差问题显得尤为重要。
专利文献CN101042311A公开了一种筒式钢球磨机的负荷检测方法和装置，采用多个声音传感器和振动传感器同时检测，将筒式钢球磨机筒体某段的噪音量和振动量采用模糊推理融合获得筒式钢球磨机该段负荷量，将筒式钢球磨机筒体各段的负荷进行加权平均融合获得筒式钢球磨机总体负荷量；检测结果以筒式钢球磨机各段负荷和筒式钢球磨机总体负荷的方式给出。然而该专利无法完全解决目前存在的技术问题，也无法满足本发明的需求。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种基于声音检测的球磨机负荷控制装置和方法。
根据本发明提供的基于声音检测的球磨机负荷控制装置，包括：喂料机、加球机、球磨机、电耳传感器一、电耳传感器二、信号收集发送装置、信号接收装置和控制器；
所述喂料机和加球机的一端均与控制器连接，另一端均与球磨机连接；
所述电耳传感器一和电耳传感器二一端均与球磨机连接，另一端均与信号收集发送装置连接；
所述信号接收装置一端与信号收集发送装置连接，另一端与控制器连接。
优选地，所述球磨机对控制器控制的喂料机和加球机输送过来的料进行研磨；所述电耳传感器一和电耳传感器二设于球磨机外并用来检测球磨机内物料填充率；所述信号收集发送装置收集电耳传感器一和电耳传感器二的信号，并发送给信号接收装置，然后传递给控制器。
优选地，所述控制器与喂料机和加球机进行电连接，并通过实时获取电耳传感器一和电耳传感器二的实时负荷信号，与预先设置的负荷给定范围进行对比，优化调整球磨机工作过程中噪音对喂料机的给料量和加球机的加球量。
优选地，所述信号收集发送装置与装置底座设有防震固定板。
优选地，所述信号收集发送装置为自发电，所有电源由内部电池提供。
优选地，电池由摆锤传动机构利用球磨机旋转经加速器加速带动发电机自行发电，经整流稳压后进行蓄电。
优选地，所述信号收集及发送装置与信号接收装置之间通过无线传输信号。
优选地，所述信号接收装置与控制器进行电连接。
根据本发明提供的基于声音检测的球磨机负荷控制方法，包括如下步骤：
步骤1：给定初始权值；
步骤2：实时采集电耳传感器一和电耳传感器二的信号；
步骤3：将采集的电耳的信号输入跟踪微分器，得到Z1、Z2；
步骤4：将反映球磨机负荷的电耳给定值信号，输入跟踪微分器的设计过渡过程，得到V1、V2；
步骤5：进行比较，得出误差公式X1(t)及其导数公式X3(t)；
步骤6：将误差通过积分器进行积分，得到公式X2(t)；
步骤7：将得到的X1(t)、X2(t)、X3(t)三者信号分别送入单神经元内，由单神经元运算输出，获得最佳喂料量u(t)，然后将喂料量u(t)施加到喂料机和加球机上；
步骤8：根据性能指标公式，判断性能指标是否满足要求，若否，则按照权值学习算法更新权值后，返回步骤2继续执行；若是，则结束该流程。
优选地，误差公式为：X1(t)＝V1-Z1＝e(t)；
导数公式为：X3(t)＝V2-Z2＝Δe(t)/t；
积分表达式为：
性能指标公式为：
权值学习算法公式为：Wi(t+1)＝Wi(t)+ΔWi(t)；
其中，t为单位时间，i为积分项数，ΔWi(t)为权值变化量。
与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：
本发明能够有效的对球磨机内产生的噪音进行处理，避免由于噪音对喂料量控制而产生误差的问题，最终获得最合适的喂料量数量，以此解决球磨机的负荷控制过程中由于噪声影响给定值而产生误差放大现象问题。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1是本发明一种球磨机的负荷控制系统的结构示意图；
图2是本发明一种球磨机的负荷控制系统中跟踪微分器的单神经元控制框图；
图3是本发明电耳电压与球磨机负荷的曲线示意图。
附图标记：1-喂料机；2-加球机；3-球磨机；4-电耳传感器一；5-电耳传感器二；6-信号收集发送装置；7-信号接收装置；8-控制器；9-跟踪微分器；10-跟踪微分器的设计过渡过程；11-积分器；12-单神经元。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。
实施例
如图1所示，本实施例提供的一种球磨机的负荷控制系统，包括以下部件：
一个能够对料进行输送的喂料机1和加球机2；
对喂料机1输送过来的料进行研磨的球磨机3；
设于球磨机2外并用来检测球磨机2内物料填充率的电耳传感器4和振动传感器5；
与电耳传感器和振动传感器电连接的信号收集发送装置6；
接收信号发送装置信号的信号接收装置7；
与信号接收装置进行电连接并预先储存有负荷给定范围的控制器8；
其中所述的控制器8还与喂料机1和加球机2进行电连接，并通过实时获取电耳传感器4和振动传感器5的实时负荷信号后，与预先设置的负荷给定范围进行对比后优化球磨机工作过程中环境对喂料机1的给料量和加球机2的加球量的影响问题，最终获得合适的给料量，从而实现将环境对给料量影响进行自动调节的过程。
从图3中发现电耳信号与负荷之间存在一个曲线关系，同时当电耳信号得到某个点即Yopt时，其负荷处于最优选的状态，因此预先确定电耳给定值信号即为Yopt时，然后通过获取实时电耳信号，并进行处理后，将由于噪音而影响电耳信号的误差问题进行优化后，使得电耳信号与负荷始终处于最优选状态，确保对球磨机负荷的控制过程，因此如图2、图3所示，本实施例公开了一种球磨机的负荷控制方法，该方法采用跟踪微分器9以及单神经元学习策略组合后，并能合理安排过渡过程、克服噪声，同时能根据被控对象的变化，自学习来变动PID的增益的非线性单神经元控制结构，该非线性单神经元控制结构具体包括以下步骤：
步骤0：给定初始权值；
步骤1：实时采集电耳信号y；
步骤2：将信号输入跟踪微分器9，得到Z1、Z2；
步骤3：将反映球磨机3负荷的电耳给定值信号，输入跟踪微分器的设计过渡过程10，得到V1、V2；
步骤4：进行比较，得出误差公式：X1(t)＝V1-Z1＝e(t)；
及其导数公式：X3(t)＝V2-Z2＝Δe(t)/t；
步骤5：将误差通过积分器(11)进行积分，得到以下公式：
步骤6：将得到的X1(t)、X2(t)、X3(t)三者信号分别送入单神经元12内，由单神经元12运算输出，获得最佳喂料量u(t)，然后将喂料量u(t)施加到喂料机1和加球机2上；
步骤7：根据性能指标公式：判断性能指标是否满足要求，若否，则按照权值学习算法公式：Wi(t+1)＝Wi(t)+ΔWi(t)，求得ΔWi(t)，更新权值后，返回步骤2继续执行；若是，则结束该流程。
本发明通过上述结构的设计能够有效的对球磨机内产生的噪音进行处理，避免由于噪音对喂料量控制而产生误差的问题，最终获得最合适的喂料量数量，以此解决球磨机的负荷控制过程中由于噪声影响给定值而产生误差放大现象问题。
在本申请的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请的限制。
本领域技术人员知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现本发明提供的系统、装置及其各个模块以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得本发明提供的系统、装置及其各个模块以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器以及嵌入式微控制器等的形式来实现相同程序。所以，本发明提供的系统、装置及其各个模块可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种程序的模块也可以视为硬件部件内的结构；也可以将用于实现各种功能的模块视为既可以是实现方法的软件程序又可以是硬件部件内的结构。
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。
Claims (10)
1.一种基于声音检测的球磨机负荷控制装置，其特征在于，包括：喂料机(1)、加球机(2)、球磨机(3)、电耳传感器一(4)、电耳传感器二(5)、信号收集发送装置(6)、信号接收装置(7)和控制器(8)；
所述喂料机(1)和加球机(2)的一端均与控制器(8)连接，另一端均与球磨机(3)连接；
所述电耳传感器一(4)和电耳传感器二(5)一端均与球磨机(3)连接，另一端均与信号收集发送装置(6)连接；
所述信号接收装置(7)一端与信号收集发送装置(6)连接，另一端与控制器(8)连接。
2.根据权利要求1所述的基于声音检测的球磨机负荷控制装置，其特征在于，所述球磨机(3)对控制器(8)控制的喂料机(1)和加球机(2)输送过来的料进行研磨；所述电耳传感器一(4)和电耳传感器二(5)设于球磨机(3)外并用来检测球磨机(3)内物料填充率；所述信号收集发送装置(6)收集电耳传感器一(4)和电耳传感器二(5)的信号，并发送给信号接收装置(7)，然后传递给控制器(8)。
3.根据权利要求1所述的基于声音检测的球磨机负荷控制装置，其特征在于，所述控制器(8)与喂料机(1)和加球机(2)进行电连接，并通过实时获取电耳传感器一(4)和电耳传感器二(5)的实时负荷信号，与预先设置的负荷给定范围进行对比，优化调整球磨机(3)工作过程中噪音对喂料机(1)的给料量和加球机(2)的加球量。
4.根据权利要求1所述的基于声音检测的球磨机负荷控制装置，其特征在于，所述信号收集发送装置(6)与装置底座设有防震固定板。
5.根据权利要求1所述的基于声音检测的球磨机负荷控制装置，其特征在于，所述信号收集发送装置(6)为自发电，所有电源由内部电池提供。
6.根据权利要求5所述的基于声音检测的球磨机负荷控制装置，其特征在于，电池由摆锤传动机构利用球磨机(3)旋转经加速器加速带动发电机自行发电，经整流稳压后进行蓄电。
7.根据权利要求1所述的基于声音检测的球磨机负荷控制装置，其特征在于，所述信号收集及发送装置(6)与信号接收装置(7)之间通过无线传输信号。
8.根据权利要求1所述的基于声音检测的球磨机负荷控制装置，其特征在于，所述信号接收装置(7)与控制器(8)进行电连接。
9.一种基于声音检测的球磨机负荷控制方法，其特征在于，采用权利要求1-8中任一项所述的基于声音检测的球磨机负荷控制装置，包括如下步骤：
步骤1：给定初始权值；
步骤2：实时采集电耳传感器一(4)和电耳传感器二(5)的信号；
步骤3：将采集的电耳的信号输入跟踪微分器，得到Z1、Z2；
步骤4：将反映球磨机(3)负荷的电耳给定值信号，输入跟踪微分器的设计过渡过程，得到V1、V2；
步骤5：进行比较，得出误差公式X1(t)及其导数公式X3(t)；
步骤6：将误差通过积分器进行积分，得到公式X2(t)；
步骤7：将得到的X1(t)、X2(t)、X3(t)三者信号分别送入单神经元内，由单神经元运算输出，获得最佳喂料量u(t)，然后将喂料量u(t)施加到喂料机(1)和加球机(2)上；
步骤8：根据性能指标公式，判断性能指标是否满足要求，若否，则按照权值学习算法更新权值后，返回步骤2继续执行；若是，则结束该流程。
10.根据权利要求9所述的基于声音检测的球磨机负荷控制方法，其特征在于，误差公式为：X1(t)＝V1-Z1＝e(t)；
导数公式为：X3(t)＝V2-Z2＝Δe(t)/t；
积分表达式为：
性能指标公式为：
权值学习算法公式为：Wi(t+1)＝Wi(t)+ΔWi(t)；
其中，t为单位时间，i为积分项数，ΔWi(t)为权值变化量。
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