磨矿分级生产过程自动控制的研究与实践

以球磨机螺旋分级机组为例，阐述了磨矿分级生产过程自动控制系统的组成。

基于扰动观测器的模型预测控制在磨矿分级过程中的应用

磨矿分级过程(GCP)是冶金选矿行业的关键流程,其产品粒度指标必须严格控制,以保证精矿产品品位和金属回收率。GCP本质上是一个多变量强耦合过程,具有时滞和逆向特性,且存在强扰动。扰动的存在造成系统控制性能变差,甚至不稳定。以两输入两输出GCP为研究对象,提出了一种基于扰动观测器(DOB)的模型预测控制(MPC)复合控制方案DOB-MPC。仿真研究表明DOB-MPC不仅可以有效抑制GCP的外部扰动,而且可以抑制由模型失配和变量之间的耦合而导致的内部扰动;在获得良好的解耦控制能力的同时,取得了满意的抗扰动性能。

选矿厂磨矿分级过程控制系统研究

在选矿厂的磨矿分级过程中,其主要特点就是非线性、时带性和时变性,同时还具有极为明显的不确定性等特点,由其特点可以看出此过程是极为复杂的。选矿中磨矿分级过程的控制能力是影响其矿厂中发展收益和资源利用率的主要因素,因此磨矿分级过程也愈来愈受我国学者的关注和研究。本文通过对我国选矿厂磨矿分级过程控制系统进行探讨,并对其工作原理进行深入剖析,同时给出了一定解决在选矿厂磨矿分级过程中出现问题的方法,为今后选矿工作人员在运用自动化信息技术进行运行提供有力借鉴。

磨矿分级过程预测控制的仿真研究

磨矿分级过程机理复杂，影响因素多，难以建立精确实用的数学模型，针对这一复杂过程，本文引入一种新的预测控制算法，利用计算机仿真对分级机溢流浓度控制系统进行了初步研究和探讨。仿真结果表明，预测控制在选矿领域的应用具有广阔的前景。

安庆铜矿磨矿分级作业过程控制

受入磨矿石性质、粒度和给水水压波动等因素影响，磨矿分级作业靠人工手动操作，作业条件难以掌握，综合作业指标稳定性及均衡性较差，采用作业过程控制系统后。

磨矿分级过程控制系统的研究

简要介绍了磨矿分级过程控制系统的控制目标、系统组成。

一种智能型的磨矿分级过程控制系统

介绍了一种以智能模块与PID算法、模型控制算法等相结合的自寻最优控制系统.控制目标是使系统工作在最优.

基于粒子群优化的磨矿分级过程多层数据协调

准确稳定的过程数据是选矿厂进行过程优化控制和决策管理的依据,今针对磨矿分级过程数据特点,建立了多层数据协调模型,包括总物料平衡层、粒度分布/品位层和不同粒度下的成分分析层(金属分布率层);针对模型维数较高的问题,引入粒子群优化(PSO)算法进行求解。根据不同的测量信息,可选择相应的层次进行协调,并采用从低层向高层逐层协调的方法,实现了部分非线性约束到线性约束的转化,提高了数据协调效率。将该多层模型和PSO算法用于某选矿厂磨矿分级过程实际生产数据的协调,结果表明协调后的数据更准确、更稳定,包含的信息更丰富完整。

磨矿分级过程专家系统的应用研究

该专家系统是在收集整理攀矿密地选厂磨矿分级操作经验的基础上设计开发的专家控制系统，它不需要过程精确的数学模型，而是根据操作人员的操作经验与操作思维，模仿专家控制策略与控制思维进行控制的。系统即可脱机寻找磨矿分级作业最佳操作条件，了解当前生产矿石状态，也可对磨矿分级作业进行实时最优化控制．取得常规控制方法难以取得的好的控制效果。同时，系统具有完整的知识库体系与知识推理过程，不受外界影响，具有良好的抗干扰能力。

磨矿分级作业集散控制系统

本文介绍一种以ＰＬＣ－５／１５作下位机、研华４８６工控机作上位机，同时配以其它仪表、执行机构等，共同构成的新颖的集散控制系统，并在磨矿分级作业过程控制中的开发应用情况。

基于案例推理的磨矿分级过程优化研究

磨矿分级过程具有大惯性、参数时变以及非线性等复杂特性,为解决由于其本身复杂特性造成的基于模型优化控制方法无法应用的问题,本文将从对磨矿分级过程作出分析入手,对经验知识的优化过程进行探讨,并以案例的方式呈现,推理出应用于磨矿分级过程中的优化方式,希望为今后研究人员提供参考依据。

选矿厂磨矿分级智能化控制系统研究

随着社会对选矿的需求不断升高,选矿自动化发展在近几年得到广泛关注。磨矿控制环节是整个选矿工艺的关键环节,在实际应用中如果能够把先进的智能控制技术与丰富的人工实践经验结合,就会获得很好的生产效果。首先,该文研究磨矿电气分层控制系统的结构以及运行原理;其次总结磨矿分级过程控制的技术特点以及现存问题;最后研究如何将智能控制引入到磨矿分层控制系统回路中。

应用自动控制技术 优化磨矿过程控制 稳定提高磨矿细度

选矿综合自动化系统生产监控系统磨矿控制子系统针对目前磨矿生产不稳定,过程控制各工艺参数没有优化,岗位操作随意性和滞后性的问题,通过自动控制和参数优化,建立智能优化控制模型,实现磨矿工序生产稳定,提高入选磨矿细度,减少过粉碎,使磨矿作业工序质量能很好满足选别作业要求,促进选别作业技术经济指标的进一步提高。

补偿模糊神经网络在磨矿控制中的应用研究

针对典型两段式磨矿控制优化中系统机理复杂、影响因素多、难以建立精确的数学模型等诸多难点问题,采用补偿模糊神经网络对磨矿控制器进行设计,通过利用模糊控制对模糊信息的处理能力和神经网络强大的学习能力很好地解决了磨矿控制中非线性、难建模等问题。补偿模糊神经元的引入,能使网络从初始正确定义的模糊规则或者初始错误定义的模糊规则进行训练,使系统具有更高的容错性,系统更稳定。仿真结果表明,矿石粒度被很好地控制在了一个较理想的范围,证明了补偿模糊神经网络对磨矿控制的有效性和实用性。

MCGS在选矿厂磨矿分级自动化中的应用

基于攀枝花选矿厂磨矿分级过程工艺特点和要求 ,介绍了MCGS (监控组态软件 )在磨矿分级自动化中的应用 ,提出了针对磨矿分级过程的智能控制技术。

铝土矿球磨—分级过程建模与仿真

建立铝土矿磨矿分级过程模型,对研究流程的行为和实现优化控制具有重要意义。本文通过试验研究了铝土矿的破碎特性,提出分段线性化的方法准确地描述铝土矿破碎速率随时间变化且不同粒级变化速率不同的情况,在此基础上求得了铝土矿的破碎分布函数;依据实际生产数据估算了物料的停留时间,建立了连续磨矿破碎速率的软测量模型,从而建立了铝土矿连续球磨总体平衡模型;基于罗辛—拉穆勒曲线和混杂曲线,并考虑不同生产条件对分级效果的影响,建立了螺旋分级过程的分级效率模型;基于序贯模块法的整个磨矿分级流程仿真结果证明了模型的有效性。

基于ActiveX技术的磨矿分级流程模拟系统的开发

针对某氧化铝选矿厂磨矿分级过程的工艺特点及实际需求,运用ActiveX技术开发了具有计算机图形化建模和流程模拟功能的磨矿分级流程模拟系统;介绍了系统中设备组件的设计以及系统的实现原理;以某有色冶炼企业选矿厂的磨矿分级过程的实例仿真检验了模拟系统组态建模、流程模拟等功能的有效性;模拟系统具有优良的扩展性,通过扩展和升级设备组件,可用于整个选矿流程的仿真。

选矿厂磨矿分级工艺优化研究与实践

矿物处理的出现满足了当前社会的各项需求,而选矿是当前最为重要的一个环节,选矿工作的质量及效果会直接影响到后期工作的开展。因此,在实际矿物磨矿处理工作过程当中,相关的工作人员应结合现代科学技术与人类技术操作进行融合来进行选矿磨矿分级工艺。从而促进并提供选矿处理工作的质量。本篇文章主要阐述了在选矿厂磨矿分级工艺当中存在着的漏洞及问题以及工艺技术当中的细节点进行分析探讨。为相关的技术人员提供参考。

磨矿回路专家指导控制的总体控制方案设计

笔者以凡口铅锌矿磨矿分级作业为研究对象，引入专家系统及现代控制理论等技术，开发了磨矿分级过程控制专家指导系统。本文重点介绍了系统总体控制方案的设计，包括控制方法、控制策略以及自适应预报系统的设计。

浅析过程控制系统在尖山铁矿的应用前景

介绍了尖山矿业有限公司选矿磨矿分级过程的自动控制及其应用前景 ,描述了一段球磨机临近过负荷时超驰控制的自动控制过程。