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      球磨機磨礦回路預測控制模型的設(shè)計與實現(xiàn)

      2014-03-18 19:40:32王浩王曉永
      中國高新技術(shù)企業(yè) 2014年5期
      關(guān)鍵詞:球磨機

      王浩+王曉永

      摘要:球磨機是礦場磨礦過程中的主要設(shè)備,對全廠的生產(chǎn)能力與生產(chǎn)效率有很大的影響,球磨機的工作系統(tǒng)非常復雜,傳統(tǒng)的球磨機控制方法很難對其起到良好的控制效果,所以對于球磨機磨礦控制問題的研究十分重要。文章就球磨機磨礦回路預測控制模型進行了研究,提出了相應的策略建議。

      關(guān)鍵詞:球磨機;磨礦過程;預測控制模型

      中圖分類號:TD453 文獻標識碼:A 文章編號:1009-2374(2014)07-0010-03

      目前,我國的經(jīng)濟發(fā)展十分迅速,對于資源的合理運用十分重要,對于我國來說,我國的礦石資源資源十分豐富,所以磨礦工業(yè)對我國來說十分重要。球磨機是磨礦工業(yè)中的主要設(shè)備,球磨機利用鋼球?qū)ΦV產(chǎn)原料進行加工,其功能強大、性能穩(wěn)定,在磨礦工業(yè)中,球磨機是最為普遍的磨礦設(shè)備,對磨礦工業(yè)的發(fā)展有著很重要的作用,所以對于球磨機的研究對于我國現(xiàn)階段來說十分重要。

      1 球磨機控制的難點與現(xiàn)狀

      1.1 球磨機控制的難點

      球磨機的生產(chǎn)工況十分易變,球磨機是一個多變量、大慣性且大延遲的慢時變過程,如果在控制中無法處理好各個變量之間的關(guān)系,很容易造成系統(tǒng)的不穩(wěn)定。并且球磨機在磨礦過程中還受到礦物材料以及鋼球裝載量的影響,球磨機的各個變量之間的變動很大,平衡之間存在很大的差異,對于球磨機的控制影響很大。另外無法很準確的測量球磨機的磨機負荷,最終會導致球磨機的系統(tǒng)控制很不穩(wěn)定不準確。

      1.2 球磨機過程控制的現(xiàn)狀

      球磨機的生產(chǎn)工況比較復雜,國內(nèi)外依然無法很好的做到球磨機的自動控制,現(xiàn)階段國內(nèi)外對于球磨機自動控制的研究十分重視,各國科研人員根據(jù)球磨機磨礦的過程,根據(jù)其特性設(shè)計了一些改進策略以及控制策略,并且相關(guān)的策略已經(jīng)成功的應用到了磨礦工業(yè)中,取得了很好的效果。主要的磨礦控制策略有一些幾種:

      1.2.1 常規(guī)的控制策略。(1)PID控制為我國選礦廠最初的磨礦分級回路控制方式,PID控制主要是采用單參數(shù)、單回路控制,這種控制方式是我國現(xiàn)今大部分礦場的磨礦分級回路控制方式;(2)在磨礦分級過程中,存在很明顯的純滯后性,Smith預估器可以很好的解決這一問題,可以很有效的使被控制對象的純滯后得到補償,將PID控制與Smith控制進行很好的結(jié)合,可以對磨礦控制回路進行很有效的控制;(3)磨礦分級過程十分復雜,各個變量之間的關(guān)系很復雜,并且存在著很多耦合關(guān)聯(lián),解耦控制是多變量控制的最重要部分,可以將多變量的系統(tǒng)分解成多個獨立的單變量

      回路。

      1.2.2 先進的控制策略。(1)自我適應控制,自我適應控制是根據(jù)對象的特征變化設(shè)計出來的,它可以將對象受環(huán)境干擾的影響降到最低,從而使對象進行自我調(diào)整適應,主要分為自我適應控制與自我校正控制;(2)預測控制,相關(guān)科研人員根據(jù)礦物工業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)信息,并且根據(jù)磨礦過程中的原料的性質(zhì)等特征,對磨礦回路的變量的自我適應進行了廣義的預測控制,并進行了研究;(3)智能控制策略,很多科研人員根據(jù)其球磨機的磨礦過程的應用,以及在磨礦回路應用方面的優(yōu)越性,提出了一些智能控制策略,并且很多科研人員根據(jù)其他的控制方式,進行改善設(shè)計出了一些優(yōu)越的控制方案,并且在實際應用中取得很大的成果,提高了經(jīng)濟效益。

      2 球磨機的預測控制策略

      2.1 磨礦系統(tǒng)過程簡介

      礦石原料經(jīng)過球磨機的前端磨制后,得到的粗礦漿進入泵池,再由泵池提升到旋流器,將得到的細礦漿進行浮選等操作工序,剩下的粗礦則是進行重新研磨,在進行篩選,球磨機中的礦漿濃度是由給水量與給礦量的比值控制。

      分級器篩選負荷控制對磨礦產(chǎn)品粒度控制非常重要,分級器篩選負荷越大,磨礦效率越大,當球磨機超負荷,磨礦驅(qū)動力開始下降。磨礦系統(tǒng)的主要目標是,在球磨機保持最大的驅(qū)動力的情況下,使球磨機磨礦產(chǎn)品的粒度與磨礦排礦達到設(shè)定值,控制變量為球磨機給礦速率和泵池給水速率。

      根據(jù)球磨機的物料平衡機理模型與水力旋流器經(jīng)驗模型的泵池混合模型,研究球磨機原料對磨礦產(chǎn)品的影響來模擬出其特征,根據(jù)回路穩(wěn)定的測量數(shù)據(jù),參照球磨機破損率函數(shù)以及水力旋流器模型,對比一些相關(guān)參數(shù)數(shù)據(jù),可以建立相應的輸入輸出模型。

      2.2 球磨機預測控制的基本原理

      球磨機的模型預測控制主要是一種計算機算法,通過計算來得到控制器未來的控制量輸入情況,并且通過一些預測誤差的補償方式來增強控制系統(tǒng)的準確性,預測模型、滾動優(yōu)化以及反饋校正為預測控制算法的三項基本原理:(1)預測模型,這是一種基于模型的控制算法,預測模型主要注重模型的功能,根據(jù)被控制對象的信息以及未來輸入進行計算,并且通過計算結(jié)果預測出被控制對象的未來輸出。只要具有預測信息的功能,都可以視為是預測模型,預測控制模型可以很有效的展示系統(tǒng)的未來行為,相關(guān)人員可以根據(jù)預測模型來確定采用控制輸入的方式,從而很有效使被控制對象的輸出可以符合設(shè)計的目標;(2)滾動優(yōu)化,預測模型是通過滾動優(yōu)化來實時求解,在每一個控制步驟,都要設(shè)定一個從現(xiàn)在到未來的優(yōu)化問題,然后通過參數(shù)算出這一時間內(nèi)的最合理的控制輸入。另外,有些控制參數(shù)知識只是需要可預測模型與局部優(yōu)化指標來開環(huán)求解;(3)反饋校正,預測控制在計算結(jié)束后,由于模型的開環(huán)優(yōu)化不能很好的適應對象環(huán)境的特性,所以必須要對實際的監(jiān)測結(jié)果與預測的結(jié)果進行比較,分析其誤差信息,從而彌補各種因素對系統(tǒng)的影響。預測模型的預測輸出會與實際的測量結(jié)果之間存在偏差,這種預測誤差主要是通過反饋校正的方式來解決。

      2.3 預測函數(shù)控制

      預測模型及基函數(shù),預測模型的模型輸出為ya(k),主要表現(xiàn)兩個部分,一為yb(k)自由項,為零輸出響應,二為yc(k),為零狀態(tài)響應,是當前新加入控制作用后引起的模型輸出響應。以下為基函數(shù)fn(i)的線性組合公式:

      i=0,…,P (2.14)

      N是基函數(shù)的個數(shù),P是預測的時間區(qū)域,yn(i)是對象模型在基函數(shù)fn(i)作用下的輸出。

      誤差補償及參考軌跡:模型輸出的結(jié)果要與實際輸出之間的誤差進行比較,并且要對誤差進行預測,以下是未來的預測誤差:

      e(k+i)=y(k)-ya(k) (2.17)

      參考軌跡:預測函數(shù)最終使系統(tǒng)輸出沿著一條曲線達到設(shè)定值,曲線為yb:

      yb(k+i)=c(k+i)-λi(c(k)-y(k)) (2.16)

      yb是參考軌跡,λ=e(-Ts/Tr),Ts是采樣周期,Tr是參考軌跡響應時間,c是設(shè)定的值,y(k)是過程的輸出。

      滾動優(yōu)化及在線校正:在PFC中,優(yōu)化的目標要尋找系數(shù)μ1,μ2,μ3,…μn,要能夠使整個時間內(nèi)的預測輸出無限接近參考軌跡,在PFC優(yōu)化計算中,通常采用二次型性指標,優(yōu)化指標為:

      MinJP=min[(yr(k+i)-yp(k+i))2] (2.21)

      yr(k+i)-yp(k+i)是經(jīng)過誤差補償后的模型預測輸出值。

      2.4 多變量有限階躍響應模型

      有限的階躍響應模型的輸出形式比較簡單,可以描述出不穩(wěn)定的過程根據(jù)以下數(shù)據(jù)得出多變量的有限階躍響應模型:

      得出的有限階躍響應模型為:

      Ya(k)=ha1(i)Δu1(k-i)+ha1(Na1)u1(k-Na1)+ha2(i)Δu2(k-i)+ha2(Na2)u2(k-Na2)+…+han(i)Δun(k-i)+han(Nan)un(k-Nan) (3.3)

      其中,a=1,2,3,…,n,hai(k)為相對應的過程Gai(s)的單位階躍響應序列,相應的過程的響應模型的截斷步長為Nai(k),這樣根據(jù)數(shù)據(jù)可以推斷出預測的輸出值:

      yb(k+Hb)=hb1(i)Δui(k+Hb-i)+hb1(Nb1)u1(k+Hb-Nb1)+hbm(i)Δum(k+Hb-i)+hbm(Nbm)um(k+Hb-Nbm) (3.4)

      i=1,2,3,…,n,db是過程中所受的未來Hb時刻預測輸出的擾動估計值,在這里,將其被控制過程所受的擾動視為不變,yb為輸出測量值,ypb為預測值,可以得出:

      db(k+Hb)=db(k)=yb(k)-ypb(k)

      所以,當系統(tǒng)設(shè)定的數(shù)值出現(xiàn)變動時,多變量的預測函數(shù)控制起到更好的控制效果,可以很有效的克服在工況中出現(xiàn)的系統(tǒng)模型失配問題。

      3 結(jié)語

      本文就球磨機的磨礦回路預測模型控制進行了設(shè)計研究,根據(jù)預測函數(shù)關(guān)系,確定了多變量的預測函數(shù)控制的作用。我國現(xiàn)今經(jīng)濟飛速發(fā)展,資源利用廣泛,球磨機是礦場磨礦過程中的主要設(shè)備,對全廠的生產(chǎn)能力與生產(chǎn)效率有很大的影響,所以,對于球磨機磨礦回路預測的控制依然有待我們?nèi)パ芯俊?/p>

      參考文獻

      [1] 王東風.制粉系統(tǒng)球磨機的模型算法解禍控制[J].

      工業(yè)儀表與自動化裝置,2010,2(1):23-25.

      [2] 顧善發(fā).動態(tài)矩陣控制在磨礦分級中的仿真研究

      [J].有色礦冶,2010,5(3):14-17.

      [3] 于軍琪,席愛民,傅景海.模糊自適應學習控制

      在磨礦分級系統(tǒng)中的應用[J].西安建筑科技大學

      學報,2011,3(5):175-178.

      作者簡介:王浩(1981-),男,山東人,丹東東方測控技術(shù)股份有限公司工程師,研究方向:自動化、通信技術(shù)。

      i=0,…,P (2.14)

      N是基函數(shù)的個數(shù),P是預測的時間區(qū)域,yn(i)是對象模型在基函數(shù)fn(i)作用下的輸出。

      誤差補償及參考軌跡:模型輸出的結(jié)果要與實際輸出之間的誤差進行比較,并且要對誤差進行預測,以下是未來的預測誤差:

      e(k+i)=y(k)-ya(k) (2.17)

      參考軌跡:預測函數(shù)最終使系統(tǒng)輸出沿著一條曲線達到設(shè)定值,曲線為yb:

      yb(k+i)=c(k+i)-λi(c(k)-y(k)) (2.16)

      yb是參考軌跡,λ=e(-Ts/Tr),Ts是采樣周期,Tr是參考軌跡響應時間,c是設(shè)定的值,y(k)是過程的輸出。

      滾動優(yōu)化及在線校正:在PFC中,優(yōu)化的目標要尋找系數(shù)μ1,μ2,μ3,…μn,要能夠使整個時間內(nèi)的預測輸出無限接近參考軌跡,在PFC優(yōu)化計算中,通常采用二次型性指標,優(yōu)化指標為:

      MinJP=min[(yr(k+i)-yp(k+i))2] (2.21)

      yr(k+i)-yp(k+i)是經(jīng)過誤差補償后的模型預測輸出值。

      2.4 多變量有限階躍響應模型

      有限的階躍響應模型的輸出形式比較簡單,可以描述出不穩(wěn)定的過程根據(jù)以下數(shù)據(jù)得出多變量的有限階躍響應模型:

      得出的有限階躍響應模型為:

      Ya(k)=ha1(i)Δu1(k-i)+ha1(Na1)u1(k-Na1)+ha2(i)Δu2(k-i)+ha2(Na2)u2(k-Na2)+…+han(i)Δun(k-i)+han(Nan)un(k-Nan) (3.3)

      其中,a=1,2,3,…,n,hai(k)為相對應的過程Gai(s)的單位階躍響應序列,相應的過程的響應模型的截斷步長為Nai(k),這樣根據(jù)數(shù)據(jù)可以推斷出預測的輸出值:

      yb(k+Hb)=hb1(i)Δui(k+Hb-i)+hb1(Nb1)u1(k+Hb-Nb1)+hbm(i)Δum(k+Hb-i)+hbm(Nbm)um(k+Hb-Nbm) (3.4)

      i=1,2,3,…,n,db是過程中所受的未來Hb時刻預測輸出的擾動估計值,在這里,將其被控制過程所受的擾動視為不變,yb為輸出測量值,ypb為預測值,可以得出:

      db(k+Hb)=db(k)=yb(k)-ypb(k)

      所以,當系統(tǒng)設(shè)定的數(shù)值出現(xiàn)變動時,多變量的預測函數(shù)控制起到更好的控制效果,可以很有效的克服在工況中出現(xiàn)的系統(tǒng)模型失配問題。

      3 結(jié)語

      本文就球磨機的磨礦回路預測模型控制進行了設(shè)計研究,根據(jù)預測函數(shù)關(guān)系,確定了多變量的預測函數(shù)控制的作用。我國現(xiàn)今經(jīng)濟飛速發(fā)展,資源利用廣泛,球磨機是礦場磨礦過程中的主要設(shè)備,對全廠的生產(chǎn)能力與生產(chǎn)效率有很大的影響,所以,對于球磨機磨礦回路預測的控制依然有待我們?nèi)パ芯俊?/p>

      參考文獻

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      [2] 顧善發(fā).動態(tài)矩陣控制在磨礦分級中的仿真研究

      [J].有色礦冶,2010,5(3):14-17.

      [3] 于軍琪,席愛民,傅景海.模糊自適應學習控制

      在磨礦分級系統(tǒng)中的應用[J].西安建筑科技大學

      學報,2011,3(5):175-178.

      作者簡介:王浩(1981-),男,山東人,丹東東方測控技術(shù)股份有限公司工程師,研究方向:自動化、通信技術(shù)。

      i=0,…,P (2.14)

      N是基函數(shù)的個數(shù),P是預測的時間區(qū)域,yn(i)是對象模型在基函數(shù)fn(i)作用下的輸出。

      誤差補償及參考軌跡:模型輸出的結(jié)果要與實際輸出之間的誤差進行比較,并且要對誤差進行預測,以下是未來的預測誤差:

      e(k+i)=y(k)-ya(k) (2.17)

      參考軌跡:預測函數(shù)最終使系統(tǒng)輸出沿著一條曲線達到設(shè)定值,曲線為yb:

      yb(k+i)=c(k+i)-λi(c(k)-y(k)) (2.16)

      yb是參考軌跡,λ=e(-Ts/Tr),Ts是采樣周期,Tr是參考軌跡響應時間,c是設(shè)定的值,y(k)是過程的輸出。

      滾動優(yōu)化及在線校正:在PFC中,優(yōu)化的目標要尋找系數(shù)μ1,μ2,μ3,…μn,要能夠使整個時間內(nèi)的預測輸出無限接近參考軌跡,在PFC優(yōu)化計算中,通常采用二次型性指標,優(yōu)化指標為:

      MinJP=min[(yr(k+i)-yp(k+i))2] (2.21)

      yr(k+i)-yp(k+i)是經(jīng)過誤差補償后的模型預測輸出值。

      2.4 多變量有限階躍響應模型

      有限的階躍響應模型的輸出形式比較簡單,可以描述出不穩(wěn)定的過程根據(jù)以下數(shù)據(jù)得出多變量的有限階躍響應模型:

      得出的有限階躍響應模型為:

      Ya(k)=ha1(i)Δu1(k-i)+ha1(Na1)u1(k-Na1)+ha2(i)Δu2(k-i)+ha2(Na2)u2(k-Na2)+…+han(i)Δun(k-i)+han(Nan)un(k-Nan) (3.3)

      其中,a=1,2,3,…,n,hai(k)為相對應的過程Gai(s)的單位階躍響應序列,相應的過程的響應模型的截斷步長為Nai(k),這樣根據(jù)數(shù)據(jù)可以推斷出預測的輸出值:

      yb(k+Hb)=hb1(i)Δui(k+Hb-i)+hb1(Nb1)u1(k+Hb-Nb1)+hbm(i)Δum(k+Hb-i)+hbm(Nbm)um(k+Hb-Nbm) (3.4)

      i=1,2,3,…,n,db是過程中所受的未來Hb時刻預測輸出的擾動估計值,在這里,將其被控制過程所受的擾動視為不變,yb為輸出測量值,ypb為預測值,可以得出:

      db(k+Hb)=db(k)=yb(k)-ypb(k)

      所以,當系統(tǒng)設(shè)定的數(shù)值出現(xiàn)變動時,多變量的預測函數(shù)控制起到更好的控制效果,可以很有效的克服在工況中出現(xiàn)的系統(tǒng)模型失配問題。

      3 結(jié)語

      本文就球磨機的磨礦回路預測模型控制進行了設(shè)計研究,根據(jù)預測函數(shù)關(guān)系,確定了多變量的預測函數(shù)控制的作用。我國現(xiàn)今經(jīng)濟飛速發(fā)展,資源利用廣泛,球磨機是礦場磨礦過程中的主要設(shè)備,對全廠的生產(chǎn)能力與生產(chǎn)效率有很大的影響,所以,對于球磨機磨礦回路預測的控制依然有待我們?nèi)パ芯俊?/p>

      參考文獻

      [1] 王東風.制粉系統(tǒng)球磨機的模型算法解禍控制[J].

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      [2] 顧善發(fā).動態(tài)矩陣控制在磨礦分級中的仿真研究

      [J].有色礦冶,2010,5(3):14-17.

      [3] 于軍琪,席愛民,傅景海.模糊自適應學習控制

      在磨礦分級系統(tǒng)中的應用[J].西安建筑科技大學

      學報,2011,3(5):175-178.

      作者簡介:王浩(1981-),男,山東人,丹東東方測控技術(shù)股份有限公司工程師,研究方向:自動化、通信技術(shù)。

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