偏光片表面缺陷智能多分选控制技术

设计了一个分选矩阵并给出了对应的监督机制,将缺陷信号行向量和该分选矩阵相乘,直接得出分选结果,解决了偏光片缺陷检测完毕后细化缺陷分类的问题。

带钢定位跟踪及分选控制过程分析

在冷轧带钢精整生产过程中需要对不同表面质量的平板带钢进行自动分选控制,其中钢板定位跟踪是实现正确分选控制的前提。以宝钢2030冷轧厂1#横剪生产线分选控制系统为例,详细介绍了钢板定位跟踪原理和分选控制流程,并对其进行了分析。

带钢分选控制系统的研究

分选控制系统是冷轧镀锡带钢生产线中的关键环节。以武钢冷轧厂镀锡2#剪分选控制系统为例,介绍了镀锡带钢分选控制系统的工艺过程,详细讲述了带钢定位跟踪和分选控制的运行原理和控制思想。应用证明,该分选控制系统能实现高速传送过程中镀锡带钢的精确分选,具有很好的控制性和可靠性。

镀锡带钢分选控制系统的设计

以武钢冷轧厂镀锡2#剪分选控制系统为例,介绍了镀锡带钢分选控制系统的设计原理。对带钢分选控制系统的工艺过程、系统构成、运行原理和控制思想进行了详细的说明。实践证明该分选控制系统能对高速运行中的镀锡板精确分选,具有很好的控制性和可靠性。

基于无模型自适应的粗煤泥分选控制系统研究

以干扰床TBS粗煤泥分选控制系统为研究对象,针对其难以建立被控对象精准数学模型的问题,采用紧格式的无模型自适应控制方法,设计开发了粗煤泥分选系统控制器,并与传统PID和Fuzzy-PID控制进行仿真对比。结果表明:粗煤泥分选系统的无模型自适应控制超调量小,跟踪用时短,可以有效地减少因控制系统超调量过高而造成的跑粗现象;并且相比传统PID和Fuzzy-PID控制,其适应能力和抗干扰能力更强,能有效提高精煤产品的质量。

TDS智能干选系统分选灵活性智能控制技术

为了提高选煤厂煤矸石筛选精准度,避免资源损耗,提出了TDS智能干选系统分选灵活性智能控制技术。通过分析TDS智能干选系统结构和运行方式,明确各部分装置性能和分选流程。利用双能X射线透射法在线测量煤矸石灰分,结合传输介质的质量吸收系数和质量厚度,计算煤碳低能X射线的质量衰减系数,获得分选识别函数。采用PID控制方法调节TDS智能干选系统,算出控制信号的时域与频域,令设备迅速进入稳定状态,实现分选智能控制。实验结果表明:(1)TDS智能干选系统分选灵活性智能控制技术排矸频率是最佳的,且电动机功率波动最小的,整体的控制效果较好,保证精准分选煤矸石。(2)在进料端发生一段60 s的无进料量段,TDS智能干选系统分选灵活性智能控制技术排矸频率存在一定的缓降期,随后急剧降低,矸石排出量小,驱动电动机功率减少的不多,能保证矸石层的稳定性,且不会对矸石层的结构造成破坏。(3)在进料端速率为400 t/h且持续60 s,TDS智能干选系统分选灵活性智能控制技术排矸频率先是呈现缓慢上升的状态,然后快速上升,令排矸速度增加,驱动电动机功率增加少,能够确保分选煤和矸石过程稳定,且不会对矸石层结构造成损坏。

重介分选密度智能控制系统在济二煤矿选煤厂的应用

阐述了济宁二号煤矿选煤厂针对重介分选密度控制问题,以数字化建设为基础,依托人工智能技术进行了智能化建设的探索。基于完善的生产传感器,采集原煤灰分、入洗煤量、磁性物含量、精煤灰分等生产数据入库保存,作为智能控制系统的数据基础。基于盘古大模型和优化求解技术构建重介分选密度设定值的智能推荐系统,并将推荐的分选密度自动下发到PLC系统执行,形成完整的生产闭环。生产实践表明,该系统控制得到的精煤产品灰分稳定性更高,精煤理论产率相比人工控制提升0.334%。

山羊原绒分选及其质量控制

针对目前山羊原绒分选还没有完善的工艺及质量控制标准的现状,以国产白原绒及紫原绒的分选为例,研究分析山羊原绒分选工艺、质量控制、存在问题及解决措施。山羊原绒分选分为原绒分选和洗净绒复选2个工艺过程,探讨分选过程的取、抖、辨、除、撕、装、验、复验6个关键步骤的工艺要求,分选后山羊原绒需达到外观松散、无长束粗毛、无大杂质等,含杂率低于0.02%,以聚乙烯、聚丙烯为原料的非动物性纤维和其他动物纤维含量为零。根据最终产品的用途,按照异色纤维含量、纤维细度、含绒量的不同,对分选后的原绒进行水洗及分梳加工,可以提高山羊绒的经济价值。通过对山羊原绒分选进行规范化、科学化管理,对于提高分梳山羊绒的产品质量,做到优质优用、物尽其用具有重要意义。

瞬发伽马中子活化分析技术在重介分选智能控制中的研究与应用

精准可靠的煤质在线检测是稳定商品煤质量、提高精煤产率、实现煤炭分选智能控制的关键一环。为实现重介精煤灰分的在线检测,设计了一套基于瞬发伽马中子活化分析(PGNAA)技术的煤质在线检测系统。测试结果表明:将该系统用于重介块精煤灰分测量的动态标准差可达到0.105%;与人工控制系统相比,基于PGNAA技术的重介分选智能控制系统将重介精煤灰分的动态标准差降低了0.18个百分点,精煤产率提升了0.95个百分点。

显著差异煤质重介分选智能控制系统在双柳选煤厂的应用

为解决重介分选密度控制系统老旧、无法适应煤质变化等问题,双柳煤矿选煤厂对重介分选密度控制系统进行了升级改造,建立了一套基于显著差异煤质的重介分选智能控制系统。生产实践表明:基于显著差异煤质的重介分选智能控制系统应用后,实现了重介分选系统设备的自动控制和工艺参数的自动调节,设备利用率和生产效率均大幅提升,精煤产率提高0.20个百分点,吨煤介耗降低0.20kg。

基于深度学习边缘检测和Hough变换的摇床矿物带边界提取和特征表示

摇床是一种应用广泛的重力选矿设备,也是钨、锡矿主要的选矿设备。影响选矿摇床分选指标的因素错综复杂,通过有经验的工人去不断优化调参,即是耗时耗力的,也是不准确的。已经有各种图像处理技术应用到选矿中,大部分在浮选选矿中,效果很好,考虑到选矿摇床排矿区域大和环境更加复杂,传统的阈值分割和边缘提取算子难以准确地检测出我们需要的边缘特征,故采用基于深度学习边缘检测算法和Hough变换的方法,能够从复杂环境下的矿物带图像中提取出矿物精矿带边界线和摇床边界线的特征,解决了摇床自动控制系统中机器视觉识别摇床分选状态问题,对选矿摇床分选过程控制模型的研究具有重要意义。

临涣选煤厂重介系统的改造实践

为了切实实现煤炭工业绿色、低碳、循环、可持续发展的目标,淮北矿业集团临涣选煤厂采取了一系列切实有效的技术措施对现有系统进行了升级改造,主要包括重介质选煤设备、重介质分选密度控制系统、粗煤泥分选工艺方面的改造。生产实践表明:该厂超级重介质旋流器应用后,各粒级可能偏差小于0.05 g/cm^(3),数量效率大于98%(0.5~0.25 mm粒级除外),原煤得到了有效分选;重介质分选密度控制系统的改造,保证了重介精煤灰分的稳定,使得精煤合格率和产率均有所提高;采用煤泥重介质旋流器降低了粗煤泥回收下限,提高了粗精煤泥回收率。