功率控制在磨矿分级自动控制系统中的应用

功率控制在磨矿分级自动控制系统中的应用

郭世刚 焦鹏飞 赵斌

内蒙古包钢钢联股份有限公司巴润矿业分公司 内蒙古 包头市 014080

摘要：现阶段磨矿分级自动控制，大多采集磨机功率、磨机音频和分级机电流数据，通过模糊控制算法分析矿石性质变化，控制磨矿浓度和溢流粒度（浓度），自动调节磨机给矿量和给水量，提高了磨矿分级效率。

关键词：功率控制；磨矿分级；自动控制系统；应用

前言

矿石性质、钢球质量与配比、磨矿质量分数、钢球充填率、衬板磨损程度、分级设备等诸多因素，共同决定了磨矿产品的质量和产量[1]。基于人工经验的操作经常产生“欠磨”或者“过磨”现象[2]，导致浮选指标恶化和成本增加，必须及时调整磨机的给矿、给水、给球等条件。磨矿自动控制与优化控制的目标是通过调整给矿量、磨矿质量分数、加球量等操作条件，使磨机始终保持其最大的工作能力，从而降低矿石单耗，提升处理能力[3]。甘肃某选矿厂建于1995年随着自动化控制技术发展，选矿自动化在越来越多的选矿企业得到推广应用，为企业带来了良好的经济效益和社会效益。磨矿分级是选矿生产流程中的关键环节，其生产成本和效率影响到选矿企业的各项经济技术指标。因此，磨矿分级自动控制技术的水平是选矿自动化发展的关键环节。

1现代控制策略

1.1自适应控制

自适应控制是一种基于数字模型的控制方法。具体来讲就是通过对输入输出的数据实现在线辨识来实现模型参数的识别。随着生产过程运行不断稳定，在线辨识率会提高，从而促进模型的识别准确率提高，控制的准确率提高，直至接近于实际。这种具有自适应能力的控制方法，适用于初始阶段对基础信息较为匮乏的工作环境中，能有效的提高工作质量和效率。

1.2预测控制

截止20世纪70年代仍有很多工程人员在加强对磨矿分级生产过程中的数学建模、自适应控制、模糊控制系统辨识等多方面技术的研究。为了有效的实现控制效果，使其达到实际工作过程的预定目标，他们试图将模型精度要求通过在线计算实现获得综合控制效果的控制方法应用到实际生产中，这就是所谓的预测控制。应用预测控制时首先是建立基本的模型，实际工作中它会根据预测模型滚动优化和反馈校正三项基本原理共同构成滚动时域原理。有相关研究者根据预测控制中的DMC方法和磨矿分级自动控制过程进行仿真实验研究，应用对象的界面响应作为条件数据并进行建模分析，通过DMC滚动推移，在模拟控制过程中实时的根据反馈信息进行反馈自动调节，消除工作过程中的影响参数，系统控制的鲁棒性得到了有效的提高，实现了自动控制优化。

2智能控制策略

2.1模糊控制

模糊控制是指在实际生产过程中，运用逻辑语言将控制策略进行详细的归纳总结，通过模糊集合理论和语言变量形成的一种新型控制理论。根据十七届国际选矿会议的研究，该控制在应用中不需要建立完善的模型，主要是依据现场操作工的经验和操作工艺数据，再编制成精确的控制程序应用到生产中，有效的降低磨矿分级过程中参数的不确定性、干扰性、非线形、时变性、延迟性对于控制系统的影响。

2.2专家系统

专家系统是一种全面模拟人类知识和经验的智能推理程序系统。专家系统在实际应用的过程中，能够充分结合知识库和推理机理，将知识系统与其他操作部分进行分离，从而更注重知识的应用，相比于传统的计算机控制系统拥有显著的区别。应用专家系统不需要精确的数字模型，将其应用到磨矿分级的过程中可以借助于专家系统进行磨机作业系统的控制，相比传统和现代控制系统，作业过程中矿石的处理量可提高40%左右，能源降低约5%。

2.3神经网络控制

神经网络控制是应用人工智能系统对人工的神经网络进行模拟，从而在应用的过程中可以模拟人的大脑进行神经网络处理和信息记忆。很多专家已把它应用到磨矿分级自动控制中，并且建立了自适应模型。国外基于人工神经网络研究的成形的磨矿分级动态力度的传感器；国内基于函数神经网络和模糊理论进行有效结合，能有效的克服旋流器相关参数波动对于磨矿分级工作效率的影响，降低对磨矿浓度和流域力度的影响波动、降低对整个磨矿分级过程的影响等。大量研究表明基于神经网络研究出的磨矿分级控制系统，具有自适应性、自治组织和自主学习的能力，使得实际操作变得更精准，跟踪性能更好，是现阶段最优化的磨矿分级过程自动控制策略。

3磨机功率控制

磨矿分级效率体现在产量和质量，即在保证产品质量（溢流粒度（浓度））的前提下，尽可能提高磨机的台时处理量。从磨矿机理可知，磨矿分级效率与磨机内矿物充填负荷息息相关。常规磨矿分级自动控制系统可以通过采集磨机音频、磨机功率和分级电流来分析判断磨机内矿物充填负荷的变化，自动调节磨机内矿物充填负荷平衡。当矿石性质变得易磨时，磨机排矿速度加快，磨机内矿物充填负荷降低，控制系统自动增加磨机给矿量，维持磨机内矿物充填负荷平衡；当矿石变得难磨时，磨机排矿速度降低，磨机内矿物充填负荷增加，控制系统自动降低磨机给矿量，维持磨机内矿物充填负荷平衡，否则会发生磨机“涨肚”事故。当矿石性质发生变化时，这种调节控制必然会造成入选矿浆量波动，不利于后续选别作业稳定。既要满足磨机效率最大化（矿石易磨时，给矿量最大化），又要保证给矿量稳定（矿石难磨时，保持给矿量不变，稳定后续选别作业），常规控制思路是无法实现的。分析磨机“涨肚”的原因不难看出，当矿石变得难磨时，运动的钢球不能完全破碎矿物，矿物排出球磨的速度降低，且排出的矿物中粗粒级含量增多，分级返砂循环增大，矿物在磨机内充填越来越多，导致钢球的抛落和滚动运动减弱，磨机功率和音频下降，磨矿能力降低，破坏了磨机内矿物充填负荷平衡。如果此时采取措施，提高磨机转速，提高磨机内钢球做抛落运动的数量、幅度和频率，钢球破碎矿物的能力就会增加，磨机排矿速度加快，就能在不改变磨机给矿量的情况下维持磨机内矿物充填负荷平衡。实践证明，通过变频调节增大磨机转速，提高磨机磨矿能力的成效是显著的，不仅实现了磨机给矿量稳定，还进一步提高了磨机磨矿效率。控制系统以磨机工频运转时易磨矿石的最大给矿量作为恒定给矿控制目标，当矿石性质变得易磨时，降低磨机转速直至工频运转；当矿石性质变得难磨时，增大磨机转速，矿石越难磨，调节幅度越大。控制磨机转速目的是为了改变磨机内钢球的运动状态，钢球运动状态的变化可以通过磨机功率反映出来。故控制磨机转速可以通过控制磨机功率来实现。控制系统通过模糊算法来分析磨机内矿物充填负荷和矿石性质的变化，模糊控制器的输入磨机功率ＰＶ和功率的变化ΔＰＶ、磨机音频ＰＶ和音频的变化ΔＰＶ、分级返砂电流ＰＶ和分级电流的变化ΔＰＶ，模糊控制器的输出为磨机功率设定ＳＰ。ＰＩＤ控制器的输出为磨机转速。磨机功率控制过程中，磨机功率设定ＳＰ低于磨机功率最大值，磨机控制转速低于１１０％工频转速，不会对供电系统和磨机机械结构造成不利影响。

结束语

自动控制与优化控制技术对磨矿分级各工艺环节进行数据化监控，实时观察分析各磨矿分级系统数据，为操作工进行实时的工艺调整提供了直观的数据，保证了车间工艺参数的稳定性，实现了精准化作业目的，提高了生产效率和产品质量。

参考文献：

[1]严忠新．铜选矿厂磨矿分级自动化控制系统的优化[J]．民营科技，2016(10)：49.

[2]陈强，方文，彭秀云．磨矿自动化升级改造的设计与应用[J]．有色冶金设计与研究，2018，39(12)：86-88.