选煤场浓缩池溢流浓度控制方法研究

浓缩池溢流浓度的监测与控制方法是选煤厂实现智能化选煤的关键之一,针对仅采用传感器的溢流浓度监测与控制方式会导致絮凝剂调节滞后的问题。搭建一套浓缩池自动加药系统,该系统采用BP神经网络与模糊自抗扰控制器(Active Disturbance Rejection Control,ADRC)相结合的监测与控制方法,实现浓缩池溢流浓度的稳定控制,避免因絮凝剂添加量问题直接影响浓缩反应,进而影响絮凝沉降效果。通过仿真对比,该方法比采用PID控制的自动加药系统稳定性更高,可有效应对絮凝剂调节的滞后问题,为选煤厂浓缩池溢流浓度控制提出了新的方案。

DMC算法应用于分级机溢流浓度控制的研究

针对磨矿分级过程复杂特点 ,引入预测控制中DMC算法 ,即采用不断的在线滚动优化 ,并在优化过程中利用实测信息不断进行反馈校正 ,因而在一定程度上克服了不确定性的影响 ,增强了控制的鲁棒性 .