（控制理论与控制工程专业论文）磨矿过程参数软测量与综合优化控制的研究.pdf

大连理工大学博十学位论文 摘要 选矿过程是将原矿向精矿转化，保证后续冶炼作业高效、顺利进行的必要工序。而 选矿过程的工作效率主要取决于磨矿作业对矿石粉碎细化的能力以及浮选作业对精矿 的回收率。这其中磨矿作业尤为重要，这不仅体现在磨矿过程的工作质量的优劣、出磨 矿物粒度的好坏将直接影响浮选回收作业的效率和精矿产品的品位，还体现在磨矿过程 是选矿过程能源消耗最大的工序，在企业成本投入中所占的比重最大。因此，磨矿过程 运行效率的高低直接决定了选矿企业在市场中的竞争力和经济效益。 将自动控制技术应用于磨矿作业是提高磨矿效率和产品质量的有效手段。然而，在 以往的磨矿过程控制巾，由于检测技术和控制理论方法的限制，实施控制的对象主要是 简单易测的磨机外部变量，控制策略主要是简单的单回路反馈控制。而面对当前对磨矿 广品需求不断增加、质量要求不断提高、而矿产资源日益贫乏的新形势，传统的检测和 控制方法已经无法满足实际生产的需要。以节能降耗、提高产品质量为目标，应用先进 控制理论和方法对磨矿过程进行优化控制是控制理论研究及其与实际应用相结合的新 挑战。 本文在详细研究了磨矿过程原理的基础上，以实现磨矿过程综合优化控制为目标， 针对当前磨矿过程控制中存在的一系列问题，提出了系统的解决方案。 ( 1 ) 针对以往无法在线检测磨机主要参数磨矿浓度的问题，提出了灰色软测量方 法实现了磨矿浓度的实时测量。基于灰关联分析理论给出了一致天联度算法用于软测量 辅助变量选择，并给出了一种丈用的组合确认方法以规范辅助变量集。实验结果表明， 一致关联度算法可以准确地反映数据间的相关性，同时，一致关联度算法与组合确认方 法的结合应用大大提高了辅助变量筛选速度，改善了软测量模型的估计精度，估计结果 的平均相对误差保持在o 7 以下。进一步，针对实际应用中，工况的变化和工作点的 漂移，提出了e p d i 短期校i l l ；) 法和双模型热备的k 期校正方法相结合的综合软测量 模型校币策略。仿真结果表明该策略增强了系统运行的稳定性，比传统的p i d 方法超 调更小，且需要调整的参数更少。在此基础r ，将糜矿浓度的实时检测引入到磨机串级 控制环节巾，改善了原有控制策略单纯依靠外部信息而导致的稳定性差、精度低的不足， 提高了控制性能； ( 2 ) 针对目前无法对磨矿生产率进行实时有效地榆测，本文提! ：h 了应用支持向量机 ( s v m ) 方法，实现对磨矿生产率的在线预测。通过对现有s v m 方法的分析比较，选 择了新犁的混合该支持向量机( m k s v m ) 作为预测模型的建模工具，并引入遗传算法解 磨矿过挥参数软测晕与综合优化控制的研究 决了m k s v m 缺乏核参数确定方法的问题。仿真结果表明，该预测方法同时具宵较好盼 逼近性能和泛化性能，预测结果的平均相对误差更小： ( 3 ) 应用小波神经网络实现了磨机运行故障的在线诊断。运用小波分析的特征提取 功能，对辨识模型的输入信号进行特征提取，加映了模型训练速度，提高了识别准确性。 仿真结果表明，该方法可以准确辨别出磨机运行故障，为及时调整磨机的控制策略提供 了必要保证： ( 4 ) 基于磨矿生产率的软测量模型和能耗的机理模犁，以提高磨矿生产率和降低生 产能耗为目标提出了縻矿过程质量综合优化控制策略。通过改进的磨矿浓度控制模型 优化h 算补水量设定值，进而采用串级控制实现磨矿浓度的最优跟踪控制，最终实现磨 矿过程的优化控制，仿真结果表明，通过引入综合优化控制，磨矿生产能够及时地随着 市场环境和生产条件的变化，向着有利于生产利润最大化的方向变化，确保了企业的经 济效益。 关键词：磨矿过程：软测量；灰关联分析；支持向量机；综合优化控制 奎垄圣三查兰堕兰堂垡堡壅 r e s e a r c ho nt h ep a r a m e t e r s s o f ts e n s i n ga n d s y n t h e t i c o p t i m i z a t i o no fg r i n d i n gp r o c e s s a b s tr a c t b e i n gan e c e s s a r yw o r k i n gp r o c e d u r ei nw h i c hm wo r ei st r a n s f o r m e di n t or e f i n i n go r e m i n e r a l p r o c e s s i n gi n d u s t r yg u a r a n t e e st h ee f f i c i e n ta n df l u e n to p e r a t i o no ff o l l o w i n 2 s m e l t i n gp r o c e d u r et h ee f f i c i e n c yo fm i n e r a lp r o c e s s i n gm a i n l yd e p e n d so nt h eg r i n d i n g 。p a b i l i t yo fg r i n d i n gp r o c e s sa n dr e c o v e r yr a t eo ff l o a t a t i o np r o c e s s b e t w e e nt h e m g r i n d i n g p r o c e s si s m o r ei m p o r t a n tf o rn o to n l yi t s p e r f o r m a n c ea n dp r o d u c t sg r a n u l a r i t 3 rd i r e c t l y i n f l u e n c i n gt h er e c o v e r yr a t eo ff i o a t a t i o np r o c e s sa n dt h eg r a d eo ff i n eo r e ，b u ta l s oi t o c c u p y i n gt h eb i g g e s tp a r to fr e s o u r c e sa n dc o s ti n v e s t m e n to fe n t e r p r i s es ot h eo p e r a t i v e e f f i c i e n c y o f g r i n d i n gp r o c e s sd i r e c t l yd e t e r m i n e se n t e r p r i s e sc o m p e t i t i v ep o w e fa n d e c o n o m i cp r o f i t a p p l y i n ga u t o m a t i cc o n t r o l i n g r i n d i n gp r o c e s si s a ne f f e c t i v ew a yt oe n h a n c et h e g r i n d i n ge f f i c i e n c ya n dp r o d u c t sq u a l i t yr e g r e t f l f l l y ，i nt h ep a s t ，o w i n gt ot h el i m i t a t i o n so f m e a s u r i n gt e c h n i q u e sa n dc o n t r o lm e t h o d s ：t h ec o n t r o l l i n go b j e c t i v e so fg r i n d i n go p e r a t i o n g e n e r a l l ya r er e s t r a i n e d t oe x t e m a lv a r i a b l e so fb a l lr a i l lw h i c ha r e e a s yt om e a s u r e a n d c o n t r o lm e t h o d sa r eu s u a l l yc o n f i n e dt o s i m p l es i n g l e c i r c l ef e e d b a c kc o n t r o l sh o w e v e r ， c o n f r o n t i n gt h en e ws i t u a t i o nt h a tt h en e e do fg r i n d i n gp r o d u c ti si n c r e a s i n g t h er e q u i r e m e n t o fq u a l i t yi se n h a n c e d b u tm i n i n gr e s o u r c ei s d e c r e a s i n g t r a d i t i o n a lm e a s u r e m e n t sa n d c o n t r o l s t r a t e g i e sc a nh a r d l ys a t i s f yp r a c t i c a ld e m a n d s a i m i n ga ts a v i n ge n e r g y ，r e d u c i n g c o s ta n de n h a n c i n gp r o d u c t sq u a l i t y a p p l y i n ga d v a n c e dc o n t r o lt h c o r i e sa n dm e t h o d st o r e a l i z et h eo p t i m i z i n gc o n t r o lo f g r i n d i n gp r o c e s si san e w c h a l l e n g eo fr e s e a r c ha n dp r a c t i c a l a p p l i c a t i o no fc o n t r o lt h e o r i e s o nt h eb a s iso fd e e pr e s e a r c ho nt h e p r i n c i p l eo fg r i n d i n gp r o c e s s t a k i n gr e a l i z i n g s y n t h e t i co p t i m i z i n gc o n t r o lt og r i n d i n gp r o c e s sa so b j e c t i v e ，t h ep a p e rp r e s e n t sas y s t e m i c s c h e m ef o rs o l v i n gt h ee x i s t i n gp r o b l e m si ng r i n d i n gc o n t r o l ( i ) g r e ys o f ts e n s o ri sp r o p o s e dt oc o n d u c tr e a l t i m em e a s u r et og r i n d i n gc o n c e n t r a t i o n a k e yp a r a m e t e ro fg r i n d i n gp r o c e s s ，f o rt h e r ei sn oe f f e c t j v ew a yt oo n l i n ec h e c kt h e g r i n d i n gc o n c e n t r a t i o ni nt h ep a s tu n i i b n nj n c i d e n c ed e g r e ea l g o r i t h mj sg i v e nb a s e do ng r e y a n a l y s t st h e o r y t os e l e c ts e c o n d a r y rv a r i a b l e so fs o f ts e n s o r m e a n w h i l e ，af e a s i b l e c o m b i n a t i o nv a l i d a t i o nm e t h o di sp r e s e n t e dt or e g u l a r i z es e c o n d a r yv a r i a b l e ss e t e x p e r i m e n t r e s u l t ss h o wt h a tu n i f o m li n c i d e n c ed e g r e ea l g o r i t h mc a na c c u r a t e l ) r e i l e c tt h er e l a t i o n s h i p s 磨矿过程参数软刹4 量与综合优化控制的研究 b e t w e e nv a r i a b l e s m e a n w h i l e ，t h ei n t e g r a t i o no fu n i f o r mi n c i d e n c ed e g r e ea l g o r i t l m ra n d c o m b i n a t i o nv a l i d a t i o nm e t h o dl a r g e l yi n e r e a s e st h es p e e do fs e c o n d a r yv a r i a b l e s s e l e c t i o n a n de n h a n c e st h ee s t i m a t i n ga c c u r a c y t h ee s t i m a t i n gm e a nr e l a t i v ee r r o ri sb e l o wo7 f u r t h e r l y ，i na l l u s i o nt ot h ed e c r e a s eo fp r e d i c t i n ga c c u r a c yo fs o f ts e n s o rm o d e lc a u s e db y v a r i a t i o no fo p e r a t i n gm o d e l ，am o d i f y i n gm e t h o d ，w h i c hc o m b i n e sd o u b l e - m o d e ll o n g t e r m m o d i f i c a t i o na n df - p d - is h o r t - t e r mm o d i f i c a t i o n i sp r o p o s e ds i m u l a t i o nr e s u l t si n d i c a t e t h es t r a t e g y s t r e n g t h e nt h es t a b i l i t yo fm o d i f i c a t i o ns y s t e m p o s s e s s e st h es m a l l e ro v e r s h o o t t h a nt r a d i t i o n a lp i da n dh a sf e w e ta d a p t a b l ep a r a m e t e r st h a nt r a d i t i o n a lp i d o nt h eb a s i so f a b o v eo n l i n ee s t i m a t i o n ，c a s c a d ec o n t r o ls t r a t e g yi sa p p l i e dt oc o n t r o lg r i n d i n gc o n c e n t r a t i o n t oi m p r o v et r a d i t i o n a ls t r a t e g y 、sp e r f o r m a n c e ( 2 ) c o n t r a p o s i n gt h ec u r r e n tv i t a ls h o r t a g ei ng r i n d i n gp r o c e s st h a tg r i n d i n gp r o d u c t i o n r a t ec a n th er e a l t i m ec h e c k e de f f i c i e n t l y ，s u p p o r tv e c t o rm a c h i n e ( s v m ) m e t h o di s a p p l i e d t oa c c o m p l i s ht h eo n l i n ep r e d i c t i o no fg r i n d i n gp r o d u c t i o nr a t e m i x e dk e r n e ls v mi s s e l e c t e dt ob u i l d u pp r e d i c t i n gm o d e l ，t h r o u g ha n a l y z i n ga n dc o m p a r i n gd i f f e r e n ts o r l ss v m g e n e t i ca l g o r i t h mi si n t r o d u c e dt os o l v et h ep r o b l e mo fm i x e dk e r n e ls v mt h a tt h e r ei sn 0 e f f e c t u a lm e t h o dw i t ht h e o r e t i c a lb a s et oc o n f i r mt h ep a r a m e t e r so fk e r n e lf u n c t i o n s i m u l a t i o nr e s u l t ss h o wt h em e t h o ds i m u l t a n e o u s l yp o s s e s s e sw e l la p p r o x i m i t ya n d g e n e r a l i z a t i o ni t sp r e d i c t i n gn r e a nr e l a t i v ee r r o ri so9 2 ( 3 ) w a v e l e tn e t w o r ki su s e dt oc o n l p l e t eb a l lm i l l l so n - l i n ef a u l t sd i a g n o s i st h ef e a t u r e s e x t r a c t i o nf u n c t i o no fv , a v e l e ta n a l y s i si sl h l l yu s e dt od i go u tt h ef e a t u r e so fi n p u ts i g n a lo f i d e n t i 6 rm o d e l ，i no r d e rt os p e e dt h et r a i n i n go fm o d e la n de n h a n c et h ea c c u r a c y o f r e c o g n i t i o n s i m u l a t i o nr e s u l t si n d i c a t et h em e a n s c a ne x a c t l y i d e n t i l 3 , t h ei h u l t so t b a l lm i l l w h i c hp r o x 7 i d e san e c e s s a r y g u a r a n t e ef o rt i m e l ya d j u s t i n gc o n t r o ls t r a t e g i e s ( 4 ) b a s e do nt h es o f ts e n s o rm o d e lo fg r i n d i n gp r o d u c t i o nr a t ea n dm e c h a n i s mm o d e lo f e n e r g y c o n s u m p t i o n t a k i n gi n c r e a s i n gg r i n d i n gp r o d u c t i o nr a t ea n dd e c r e a s i n ge n e r g yc o s ta s t a r g e t s q u a l i t ys y n t h e t i co p t i m i z i n gc o n t r o ls t r a t e g y o fg r i n d i n gp r o c e s si sp r e s e n t e d t h e o p t i m a ls e tv a l u eo fw a t e rs u p p l e m e n t i sc a l c u l a t e db yu s i n gi m p r o v e dc o n t r o lm o d e lo f g r i n d i n gc o n c e n t r a t i o n c a s c a d ec o n t r o li sa p p l i e dt oa c c o m p l i s ht h eo p t i m i z i n gf o l l o w u p c o n t r o lo fg r i n d i n gc o n c e n t r a t i o n ，t h r o u g hw h i c hs t n t h e t i co p t i m i z i n gc o n t r o lo fg r i n d i n g p r o c e s si sr e a l i z e d s i n m l a t i o nr e s u l t ss h o wa p p l y i n gt h es t r a t e g y m a k e sg r i n d i n gp r o d u c t i o n t i m e l yt o l l o wt h ev a r i a t i o n se l m a r k e ta n dp r o d u c t i o uc o n d i t i o n sa n dm a x i m i z ee c o n o m i c p r o l i t k e yw o r k s ：g r i n d i n gp r o c e s s ；s n f ls e n s o r ；g r e yr e l a t i o na n a l y s i s ；s u p p o r tv e c t o r m a c h i n e ；s y n t h e t i co p t i m i z i n gc o n t r o l 独创性说明 作者郑重声明：本博士学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工 作及取得研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外， 论文中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果，也不包含为获得大连理 工大学或者其他单位的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的同志 对本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。 作者签名：奎雾 日期：趁 ：2 ：2 矽 大连理工大学博士学位论文 大连理工大学学位论文版权使用授权书 本学位论文作者及指导教师完全了解“大连理工大学硕士、博士学位论文版权使用 规定”，同意大连理工大学保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子 版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大连理工大学可以将本学位论文的全部或部分内 容编入有关数据库进行检索，也可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论 文。 作者签名蠢霾 聊繇翌竺， 磁乙年上月盟日 大连理工大学博士学位论文 1 绪论 1 1 选题意义 铁是工业生产和人们日常生活必不可少的重要元素，铁的应用推动着人类文明的进 步。在自然界中游离存在的铁比例很小，大量的铁都以矿物的形式蕴含在矿石当中。因 此，将铁等有用的矿物经过冶炼，从矿石当中提炼出来，无异成为了人类对铁应用发展 的关键和前提，也是人类对改造自然的认识的一次飞跃。 然而，金属矿藏资源存在着固有的缺陷，以需求量最大的铁矿为例，在自然形成的 铁矿中，平均铁含量为4 3 ，品位高的富矿很少，尤其在我国，平均铁矿品位3 2 ，比 世界平均品位低1 1 个百分点，9 7 的铁矿石需要经过选矿处理得到有用成分含量高的 精矿，再进行冶炼。由此可见，通过选矿处理提高冶炼原料矿物品位，是提高冶炼效率， 降低矿物和能源浪费，不可或缺的重要环节。 磨矿 图1 1 选矿流程 f i g 1 1 m i n e r a lp r o c e s s i n gf l o w 选矿过程是把原矿石加以粉碎，并将金属含量高的矿物以及其它有用矿物与大量无 用的脉石分离，富集精矿，抛弃无用的脉石。根据对矿石的处理流程，选矿过程可分为 碎矿、磨矿、分级和浮选四步选别作业，如图1 1 。其中，磨矿作业是一道关键工序， 因为任何一种选矿方法，都是根据矿石内部的有用矿物和脉石的性质不同来进行的，让 有用矿物和脉石充分解离，是选矿的先决条件，磨矿的目的正在于此。另_ 方面，磨矿 过程占用着选矿企业的大量资源，在企业成本投入中所占的比重最大。从统计数字看， 选矿厂中破磨作业的生产费用大约占选矿厂全部费用的4 0 以上，破磨过程的设备投资 约占选矿厂总投资的6 0 左右，作为磨矿作业的主要设备的磨机，其电耗约占全厂电耗 的3 0 7 0 ，而全世界用于粉磨作业的电耗占世界总发电量的3 4 。随着对日趋贫化 磨矿过程参数软测量与综合优化控制的研究 的矿产资源的开发和利用，磨矿过程中的能耗和钢耗将越来越大，在工业经济中所占比 重也将不断增加。 此外，浮选作业作为直接为冶炼过程提供原料的工序，它的工作效率的高低、产品 质量的好坏都很大程度上取决于磨矿过程的工作性能。这源于磨矿过程产品的粒度对后 续分级浮选作业有着直接的影响。粒度过大不能分选，因为矿石中的有用矿物和脉石还 没有解离：过细的接近胶体细度的微粒用常规的选矿方法难以回收，例如重力选矿难以 回收小于1 9 微米的矿粒，浮选对5 1 0 微米以下的粒度也难于回收。没有充分的解离和 发生了严重的过磨，都会使选矿回收率和精矿品位降低。因此，良好有效的磨矿作业将 为后续分级、浮选作业的顺利进行提供保证。磨矿性能越好，出磨矿物质量越高，产量 越高，则浮选越j i r 页n ，越彻底，回收率越高，精矿的产量就越高，从而也为提高冶炼过 程的质量和产量，提供了原料供给上的保证。 由此可见，磨矿工段的设计和控制的好坏，不仅决定着选矿厂的整体运行效率和经 济技术指标，还间接影响着冶炼过程的生产效率。基于这些原因，有效提高磨矿过程的 控制质量，保证其运转的工作状态最佳，历来是从事选矿和控制技术研究的科技工作者 的研究重点。 经过长期不懈的努力，目前，已有了许多可以实际应用的磨矿过程控制方法和技术， 并在工业生产中取得了可喜的实际效果。如p i d 控制、频域控制，以及近年来出现的预 测控制、智能控制等等。它们都一定程度的达到了人们支配磨矿设备，使其按照设定的 目标运行的目的。然而，由于以往磨矿生产中，控制策略大多只建立在简单的反馈控制 的基础上，根据给定对单一变量进行单回路控制，因此，其对磨矿生产性能的改进是狭 隘的，效果有限。 近年来，为了进一步改善磨矿生产的性能，人们开始了优化生产目标的思考，随之 出现了磨矿过程的优化控制策略。遗憾的是，当前人们大多只是单一地将提高磨机生产 量作为优化控制的目标，忽略了产品质量和能源消耗对生产效益的影响，这就导致了， 当对单一变量的优化控制完善到一定程度时，生产效率的改进进入了瓶颈。随之出现产 量增加的同时成本、能耗也随之上升的矛盾现象，最终生产效益没有明显提高，各种资 源和能源的浪费却大幅增加。而随着国际、国内市场的不断开放和发展，竞争日益加剧， 追求高质量的产品、低成本的消耗已成为企业能否在激烈的市场竞争中立于不败之地的 最首要的保证。因此，将企业的生产过程作为互相紧密联系的整体，进行优化控制实现 生产技术与经济指标的集成，已经成为发达国家企业提高自身的市场竞争力的重要手 段。 大连理工大学博士学位论文 目前，我国磨矿作业由于生产工艺落后、生产综合自动化水平低等因素导致了产品 成本价格高、品位低、不稳定且能耗居高不下，大大影响了我国矿产品在国内、国际市 场的竞争力。因此，在改变传统选矿工艺的基础上，研究选矿过程关键参数的智能监测 技术与集成优化控制技术，对选矿企业降低生产成本、提高产品质量、减少能源与资源 的浪费、增强企业的国际竞争力具有重要的意义，也是势在必行的。 1 2 磨矿过程控制概述 1 2 1 磨矿过程控制方法的现状 磨机自动化技术是随着控制理论的发展而发展的。早期的磨机分级基本采用p i d 控 制方式，而时至今日，p i d 依然是应用最广泛的控制方法，选矿过程中9 5 以上的控制 回路是由p i d 组成的。这主要源于p i d 控制结构简单，对硬件的要求低，且鲁棒性强， 更重要的是p i d 控制器的参数整定方便，易于技术人员操作。同时，随着对磨矿控制要 求的不断提高，p i d 也处在日益完善的过程中 1 - 2 1 。 、 自8 0 年代后期9 0 年代初磨矿控制从广泛地采用单变量输入控制，逐步向采用多变 量控制方面发展。在多变量控制中，最早应用于磨矿过程控制中的是频域方法【3 “，但 其设计需要丰富的经验，而且当生产过程发生较大变化时，由于其缺乏自适应能力，需 要重新设计控制器。文献 5 设计了状态反馈控制器，采用k a l m a n 滤波器进行状态观测， 克服过程扰动的影响，增强控制器的适应性。但仿真结果证明，该方法可以实现磨矿过 程的静态解耦，但无法补偿动态耦合。此外，为克服磨矿过程模型的不确定性，文献【6 提出了多变量鲁棒控制的思想。 近年来，随着计算机技术的发展和过程模拟与仿真技术的应用，一系列新型控制策 略在实际中得到应用。文献【7 介绍了应用预测控制，解决磨矿回路中存在的时滞问题。 文献 8 】介绍了一种s u b o p t i m a l 优化控制方法，在保证溢流粒度的同时，使漩流器处理 量最大，但它需要精确的数学模型。文献 9 给出了一种多变量优化控制策略。文献 t o 针对选矿过程提出了过程稳定化、过程优化、过程管理三层结构的自动化系统。文献 1 1 提出了企业资源计划( e r p ) 制造执行系统( m e s ) 过程控制系统( p c s ) 三层结构 的金矿企业综合自动化系统。专家系统和智能控制在磨矿中的应用得到初步研究，对解 决系统的模糊性、不确定性和难以建模的问题有_ 定的效果。文献 1 2 给出一种基于 p r o v o x 集散系统的专家系统。l n o u e 等在第十七国际选矿会议上详细讨论了模糊控制的 基本特征，指出了该项技术在选矿过程中，特别是在磨矿回路的模拟研究方面应用的优 越性。 磨矿过程参数软测量与综合优化控制的研究 总体上讲，在磨矿过程控制系统的研究中，国外一些国家一直保持着领先地位，这 些国家包括南非、芬兰、澳大利亚和加拿大等。它们在系统优化和过程监控，以及提高 磨矿效率，降低成本上取得了很多成果。与它们相比，我国对磨矿过程控制的研究起步 较晚，直到7 0 年代中后期才较有成效地开展这方面的研究工作，研究成果还很少。但 随着与各国间的技术交流日益深入，以及我国自身科研软硬件水平的不断提高，新技术 和新理论已经越来越多得到研究与应用，如东风萤石矿、梅山铁矿【l “、金川镍矿、安庆 铜矿【1 5 】、易门铜矿及东北歪山头等，先后采用智能调节器、工控机或小型集散控制系统， 对一个系列或多个系列的磨矿分级机组的生产过程进行稳定化控制。个别有条件的选矿 厂，如凤凰山、德兴铜矿、太钢尖山铁矿、齐大山二期等，引进了国外先进的计算机系 统，进行了先进控制策略的探索。与此同时，我国一些高等院校和科研院所对磨矿分级 过程控制的一些先进控制方法的研究工作，开展地也比较活跃，如对模糊逻辑控制、专 家控制系统【1 6 】、人工神经网络等的研究反映出选矿厂自动化的发展趋势。 1 2 2 磨矿过程控制的复杂性 经过深入的分析可知，磨矿过程是一个复杂而又多变的生产系统，其复杂性主要体 现在： ( 1 ) 对象复杂。磨矿系统内部机理不甚清楚，明确有效的模型难于建立。同时，由 于磨矿过程的机理复杂性，导致了一些对提高控制性能有重要意义的参数和指标至今无 法在线检测，如磨矿生产率和磨矿浓度以及磨机充填率等； ( 2 ) 环境复杂。系统处于变化的环境中，存在大量不确定因素； ( 3 ) 任务复杂。实际的磨矿过程控制不单单限于系统调节，还包括优化、监控、诊 断、预报和决策等多种功能。而且，通常要求多层次多目标的控制。 而造成磨矿系统复杂性的根源可归结为：a ) 影响因素多，磨矿是选矿工业中可变参 数最多的作业之一，且各参数之间相互祸合，检测困难。这些参数大致可分为三类：物 料的性质，如矿石可磨度、给料粒度等：磨机的结构，如磨机尺寸、衬板的形状等；磨 机操作，如介质充填率、磨机转速、给矿量和磨矿浓度等等。上述因素中，第一类属于 随机变量，是磨矿过程中干扰的主要来源。第二类为常量，在确定后，相对较长时间内 可认为是不变的。第三类是磨机的工作状态量，也是磨机控制中的主要对象；b ) 非线性， 磨矿回路的参数随着设备的磨损、环境的改变而发生不同的变化，故它们之间的关系是 非线性的；c ) 时变性，磨矿过程中许多因素会随时间变化，如入磨物料的性质、磨机衬 大连理工大学博士学位论文 板的厚度等；d ) 滞后大，磨矿过程属于容性较大的过程对象，从给料到输出精矿存在较 大的处理延迟。 12 3 磨矿过程控制存在的问题 基于上述原因，磨矿过程控制主要存在如下问题： ( 1 ) 磨机参数的检测。a ) 磨机的内部参数。如磨矿浓度，它包含着大量的磨机运行 的状态信息，它们对指导磨机的控制有着外部变量无法比拟的优势；b ) 磨矿生产率。 在磨矿工业中，通常以达到要求细度的矿石生产率作为衡量磨矿过程效率的指标，这一 指标就定义为磨矿生产率。由于表征某一特定粒级矿物的产量，磨矿生产率可以比传统 的出矿量更准确、直接地提供磨机的产品质量信息。因此，及时准确的获取磨矿过程中 生产率的信息，不仅是有效地调整和优化生产的必要前提，还可以指导磨矿系统的工艺 和控制性能的改进。然而，由于技术和经济原因，目前还无法对磨矿浓度、磨矿生产率 等重要的参数指标进行在线检测。这不仅大大增加了磨矿系统的传统单目标控制的难 度，更严重阻碍了综合优化控制策略的实施，也直接影响了产品质量和生产效率的提高； ( 2 ) 对磨机结构、工作状态分布参数的特性了解有限，缺乏普遍适用且能满足精度 要求的机理模型； ( 3 ) 缺乏有效的磨机运行故障实时诊断方法。已有的如有用功率检测法、j 傅立叶声 响信号分析法等，或者由于难于定量界定故障状态，或者由于信号分析方法自身的缺陷， 实际中的应用效果都不理想。以致目前国内对磨矿生产中的故障诊断基本依靠工人的操 作经验，不仅造成了人力的浪费，而且检测效果受人为因素干扰，准确性较差： ( 4 ) 尽管综合优化控制有着不可比拟的优越性，可以推动生产力大步前进，但是， 目前在对于它的理论研究与实际应用，并没有取得实质性的进展。究其原因，主要有两 个方面：一是人为因素，既多数的选矿厂的领导者和技术人员，还没有充分认识到综合 优化控制对企业和社会的意义，对于相应研究和实验的人力、物力投入严重不足；另一 方面，最本质的困难在于磨矿过程本身的高复杂性： ( 5 ) 缺少成熟完善的磨矿介质的添加机制。 124 近期发展趋势 磨矿自动化技术仍在被深入研究和不断的改进，下述四个方面代表了其近期的发展 趋势。 磨矿过程参数软测量与综合优化控制的研究 f 1 1 新型传感器的开发和应用，尤其是软测量技术的开发和应用。软测量技术是指 通过测量一些间接参数，用数学模型和过程辨识的方式来实现一些因技术和经济原因不 便直接测量的过程参数。常用的软测量实现方法有机理建模、经验建模、智能建模等等。 目前，这些方法已有了一些实际的应用，如南非明太克公司通过测量旋流器底流排倾角 来估算其中矿浆粒度的分布；又如美国的多家机构正在开展用矿浆表面摄像后用图像处 理和系统辨识的技术来实现某些矿浆中金属品位的在线分析的研究工作。总之，软测量 技术作为一种更简便、更经济、适应性更强的测量手段，随着研究的不断深入，其必将 在磨矿工业及其它工业过程中得到越来越广泛的应用。 ( 2 ) 实现绿色优化控制。以经济收益和社会收益为指标的生产过程绿色优化控制技 术将是今后磨矿、选矿过程的发展方向。尤其对选矿生产这样一个由多个生产工序组成 的连续生产过程，在各单元控制的基础上实现全流程的优化、协调控制，将为企业带来 可观的经济效益和社会效益。 ( 3 ) 计算机和网络技术的深入应用。由于计算机软硬件技术的日益提高，计算机技 术的深入应用正逐渐渗透到过程控制的各个环节。磨矿过程控制也不例外。如在测量仪 表方面，推出了大量基于单片机的现场仪表；在控制系统方面，用具有高可靠性的工控 机实现的d d c 直接控制系统以及以p l c 加上位机构成的d c s 系统己在众多选矿厂中 应用。而随着计算机网络技术的普及，建立过程各单元控制系统的网络连接和协调策略， 打破传统的仪表控制的孤岛运行，实现全工作区域的控制，必将成为发展重点，当前的 现场总线控制系统就是这一方面的突出代表。 ( 4 ) 建立选矿厂的多层次综合自动化系统。当前，以整合企业资源、合理调度、协 调管理生产与消耗的企业综合优化策略受到了越来越广泛的重视。其中，企业资源计划 ( e r p ) 制造执行系统( m e s ) 过程控制系统( p c s ) 三层结构的企业综合自动化系统 作为过程优化与高层管理目标结合的产物，代表了过程控制的发展方向。 ( 5 ) 与新型磨矿工艺和磨矿设备的结合。为了突破传统磨矿工艺在能耗、成本、环 保、效率等方面的局限。一些新型的磨矿工艺和磨矿设备正在逐步改进或替代原有的生 产方式。这些新技术中的一个共同的特点就是要求有高质量的自动化控制系统，以确保 新技术实施的效果。因此，从长远看，过程控制与工艺设备更密切地结合也是选矿工艺 本身的发展方向之。 大连理工大学博士学位论文 1 3 软测量技术 1 3 ，1 软测量技术及其原理 一切工业生产的目的都是为了获得合格的产品，于是质量控制成为所有控制的核 心。为了实现良好的质量控制，就必须对产品质量或与产品质量密切相关的重要过程变 量进行严格控制。事实上，无论是质量控制策略的具体实施，还是操作优化、生产协调、 故障诊断、状态监测等，其工程实现的前提都是有效检测过程信息。另一方面，随着现 代工业过程对控制、计量、节能增效和运行可靠性等要求的不断提高，各种测量要求日 益增多，现代过程检测的内涵和外延较之以往均有很大的深化和拓展。一方面，仅获取 流量、温度、压力和液位等常规过程参数的测量信息已不能满足工艺操作和控制的要求， 需要获取诸如成分、物性等与过程操作和控制密切相关的检测参数的测量信息。另一方 面，仪表测量的精度要求越来越高。测量从静态或稳态向动态测量发展，在许多应用场 合还需要综合运用所获得的各种过程测量信息，爿靖e 实现有效的过程控制、对生产过程 或测量系统进行故障诊断、状态监测等。由于工业过程生产系统涉及物理、化学、物质 转换、能量传递以及系统的复杂性与不确定性都将导致过程参数检测的困难。并最终导 致了过程检测技术的发展滞后于控制理论的发展，许多先进的控制算法和策略只能停留 在理论探讨上，难以在工业实际中得到应用。 v 一般解决工业过程的检测问题有两条途径：一是沿袭传统的检测技术发展思路，通 过研制新型的过程测量仪表，以硬件形式实现过程参数的直接在线测量，结果表明，在 解决如磨矿过程这样的复杂系统参数指标测量的问题上，硬件方法不仅设备操作复杂， 成本投资大，对测试技术要求很高，而且通常只能作离线分析，不能提供实时检测结果。 更重要的是，对于工业中日益增多的特殊参数的测量，由于环境，物理结构等因素的限 制，硬件仪表往往无法进行直接测量；另一种思路就是采用间接测量的方法，利用易于 获取的其它测量信息，通过计算来实现对被测变量的估计。近年来在过程控制和检测领 域涌现出的一种新技术软测量( s o f ts e n s o r 、软仪表s o f ta n a l y s e r ) 技术 就是这一思想的集中体现。它不仅可以较好的克服硬件仪表存在的不足，满足复杂的参 数指标的在线测量，还可以对应用中的硬件仪表进行有效性校验。 软测量技术，源于2 0 世纪7 0 年代b r o s i l l o w 提出的推断控制，近年来发展迅速， 受到了越来越广泛的重视，已经成为当前自动控制及检测领域发展的主导方向之一，在 过程工业中已经有了许多成功的应用l j ”2 1 1 。 软测量技术的基本原理是依据对可测易测过程变量与难以直接测量的待测过程变 量之间的数学关系的认识，采用各种计算方法，用软件实现对待测变量的测量或估计。 磨矿过程参数软测量与综合优化控制的研究 目前，软测量技术在工业过程中主要应用于实时估计，故障冗余，智能校正和多路复用 等方面【2