卡尔曼滤波在浮选控制中的应用

针对液位不规则跳变的情况,进行滤波方法的研究,并从卡尔曼滤波中获得了启示,进行简化处理后并配合滑动平均滤波得到较好效果,为浮选控制提供可靠反馈。

粗集神经网络在阳离子反浮选控制中的应用

针对阳离子反浮选生产过程被控对象复杂、数学模型不确定以及控制精度要求高等特点,提出一种基于粗集神经网络理论的智能控制模型。该方法减少信息表达的属性数量及神经网络构成系统的复杂性,增强了系统容错及抗干扰的能力。将粗集神经网络智能控制模型与基于粗集的控制模型进行对比,结果表明了该方法的可行性。

粗糙集理论在阳离子反浮选控制中的应用

针对阳离子反浮选生产过程被控对象复杂、数学模型不确定以及控制精度要求高等特点,提出了一种基于粗糙集理论的智能控制方法.通过对控制过程中的一些有代表性的状态以及操作人员在这些状态下采取的控制策略所构成的决策表进行约简,归纳出一系列控制规则.运用该方法进行准确度测试和命中率试验,结果表明控制模型的给出值与现场实际数值基本吻合,命中指标满足综合指标要求.在阳离子反浮选控制中运用粗糙集理论时,便于现场技术人员和操作工人的操作,能合理添加药剂量,避免了传统工艺由人为加药造成的浪费.

基于DA-Attention U-Net编码-解码结构的浮选矿浆相气泡图像分割

浮选矿浆相气泡图像是采集自浮选槽内部矿浆溶液中的图像数据,与浮选泡沫相图像数据相比视觉特征显著不同。针对使用特殊设备从浮选槽矿浆溶液中原位采集的气泡图像数据,提出了一种基于DA-Attention U-Net编码-解码结构的气泡分割模型。模型以U-Net为基础,引入CBAM模块并依据Residual残差连接思想改进模块结构,使模型同时具有通道注意力和空间注意力的优点,给予包含气泡的前景区域更大权重,减少因下采样次数多导致的信息丢失;引入ASPP模块并基于Dense密集连接思想进行改进,从多尺度提取气泡特征及整合前后特征层信息;并在完成气泡分割的基础上使用热力图与显著图对分割结果进行分析。研究结果表明,与原始U-Net相比,所提模型对气泡图像分割效果更优,训练损失、Dice系数降低了0.416、0.2,分别达到了0.015、0.12,MIoU精度值、F1_Score值提升了0.331、0.229,分别达到了0.952、0.985,并通过消融试验验证了各模块有效性。该模型对气泡图像的精确分割,可为后续提取气泡特征奠定基础,对于未来将矿浆相气泡特征信息用于浮选过程智能控制,具有重要意义。

选煤厂机械搅拌式浮选机智能控制系统的研究

阐述了选煤厂机械搅拌式浮选机的基本结构和工作原理,分析了其控制系统目前存在的问题。提出机械搅拌式浮选机智能控制系统的概念,并介绍了该控制系统的组成和原理,展望该控制系统的发展方向,采用物联网、云计算、大数据、人工智能、自动控制、移动互联网、专家知识和经验等与煤炭开发技术装备进行深度融合,形成自主感知、实时高效互联、自主学习、智能分析决策、动态预测预警、协同控制的智能系统。希望该控制系统能够得到行业和市场的认可,促进智能化选煤厂的发展。

浮选自动控制软件的研制及工业实践

作者将人工神经网络、模糊化及专家系统等技术结合，应用于浮选过程自动控制，在工业生产实践中取得可喜结果。

浮选加药脉冲计量控制

通过对定量泵的工作原理及其特点进行分析及实践验证，采用接点脉冲控制法可以克服模拟控制所存在的缺陷，如非线性误差、计量不准、成本高等．进一步详述了脉冲当量法的原理、控制周期的选择、设定频率控制及自动跟踪控制算法．最后结合PLC的应用，给出了具体的程序设计方法．

基于FameView的浮选液位控制系统的设计和应用

浮选工艺流程通常由粗选、扫选和精选等流程组成,每个流程配备矿浆液位控制系统用于控制液位的波动,使其稳定。然而,由于这些控制系统相互独立且分散,不能做到集中控制和协同控制,导致控制效果极差,液位波动大。针对这些缺点,北京矿冶研究总院设计了一套浮选机液位控制系统,该系统以PC机和PLC为核心硬件,利用FameView软件作为组态软件,实现了在一个平台上可以控制多套液位控制系统的目的。该系统在陕西某镍矿选矿厂运行半年,控制效果显著,液位波动小,满足生产要求。

基于单神经元控制器的浮选液位控制系统研究

浮选槽液位是浮选过程控制的重要参数。由于浮选过程具有高度非线性和系统参数时变等特点,传统的经典控制算法无法对系统非线性问题进行有效的改善和调整,浮选过程控制效果不能尽如人意。为了解决这些困难,提出了基于单神经元控制器的浮选液位控制方法,通过仿真试验说明,该方法能较好的抑制矿浆液面扰动的影响,对浮选机液位设定值的跟踪性能也很理想。

一种浮选过程控制的新策略——粗糙控制

粗糙控制是近年来兴起的一种新的智能控制方法。

基于精密计量泵的浮选加药控制平台

浮选加药装置是浮选自动化的核心设备,基于精密计量泵的浮选加药控制平台日渐得到认可,但仍有一些细节问题影响着它的可靠使用。文章通过生产实践的完善和总结,分析了产生这些问题的原因,并给出了有效地解决方案。

浮选自动加药控制系统在常村煤矿选煤厂的应用

为解决浮选系统存在入料浓度和矿浆流量难以实时掌控,工艺参数调节滞后性严重,浮选精煤产率低,灰分不稳定,药剂计量不准确,浮选岗位工劳动强度大等问题,常村煤矿选煤厂增设浮选自动加药控制系统,使得浮选系统关键数据信息化、透明化,减轻选煤厂浮选操作人员劳动强度的同时又使其及时掌握浮选系统的运转情况。由系统投入运行前后的数据对比可知:可提高精煤产率2个百分点,降低药剂消耗10个百分点,获得了较高的经济效益。

德兴铜矿某选厂浮选自动控制系统

针对浮选系统自动化水平低、劳动强度大、生产效率低的现状,德兴某铜矿选厂升级改造原有浮选系统,采用浮选自动控制系统代替原来的人工操作。介绍系统的组成框架、系统功能、浮选液位和充气量控制策略,以及浮选自动控制系统的控制软件和相应的监控画面等。实际使用表明,系统运行稳定,控制效果良好,极大地减轻现场人员的劳动强度,提高现场的生产效率。

菱锌矿的硫化电位控制浮选机理研究

以十二胺为捕收剂、硫化钠为活化剂,通过菱锌矿单矿物浮选试验系统研究了硫化钠用量、硫化时间、搅拌条件、加药方式以及矿浆pH值对其浮游性和硫化电位的影响。利用相关系数法分析了各因素对硫化电位的影响趋势及相关性。采用多元回归方法建立了浮选回收率与硫化电位的数学模型。利用Matlab软件拟合出硫化电位与主要因子之间的数学模型方程,结合回收率与电位的数学模型,因素与电位的数学模型为实现硫化过程的优化调控提供了理论基础。

选煤厂浮选智能控制升级改造研究

针对选煤厂浮选自动化程度低、药剂消耗量大以及作业人员劳动强度高等问题,提出对浮选系统进行智能化升级改造。在浮选环节中增加传感器对入料浓度、流量等进行监测,并通过智能控制系统自动调价浮选机药剂添加量,从而实现浮选加药环节智能控制。经现场实际应用表明,浮选智能控制系统可明显提高浮选智能化程度,降低浮选药剂添加量,预计每月可多回收精煤约420 t、创造效益约38万元。

煤泥浮选自动控制系统在新庄选煤厂的应用

为了精准控制浮选系统自动加药,获得最佳的分选指标,新庄选煤厂根据原煤煤质情况,以原煤中的矸石含量为干扰变量,建立了浮选加药变量模型,并介绍了基于该模型的浮选自动控制系统的原理、结构、功能等。生产实践表明,该浮选自动控制系统的投用,稳定了精煤质量,提高了浮选精煤产率,降低了职工劳动强度。

选煤厂浮选机控制系统自动化改进设计

针对现阶段选煤厂浮选机自动化控制程度低的问题,对浮选机自动化控制系统进行改进设计,并对系统结构组成进行详细阐述。设计的自动化控制系统可以对浮选机干煤泥量、矿浆浓度进行实时检测,并根据浮选需要自动对药剂量进行调整,不仅提升了浮选机的自动化水平,减少了药剂使用量,而且选煤厂每月可多生产430 t精煤,创造40万元经济效益。

浮选作业优化控制系统目标函数的研究

基于浮选过程自动控制的特点与要求,根据总体控制方案,确定了浮选作业目标函数,并将总目标函数分解为各作业段的子目标函数,分别寻优,实时控制。这种方法简化了过程模型,适用于复杂的选别流程,可供其他选矿厂参考。

浮选药剂乳化装置与浮选工艺参数自动控制系统在老石旦选煤厂的应用

针对老石旦选煤厂浮选系统存在的问题,采用浮选药剂乳化装置及浮选工艺参数自动控制系统对其进行了改造,并确定了合理的加药方式及多点加药的添加点,从而满足了生产工艺要求,达到了降低药耗,提高精煤产率的目的,取得了良好的经济效益和社会效益。

选煤厂浮选自动化控制装置系统设计研究

针对目前浮选自动化系统回收率较低、性能精确性较差等问题,对选煤厂的浮选系统进行电气优化设计。采用西门子PLC核心控制部件结合wincc软件编译程序设计出浮选自动化控制系统,实现了上位机对整个浮选过程的实时监测和信息反馈处理等关键功能。浮选自动化系统能够为药剂添加工序提供数据参考,满足选煤厂对于煤炭质量的生产要求。