基于模糊控制球磨机给矿系统研究

[摘要]球磨机是选矿厂的重要设备之一，其工作状态和效率直接影响到选矿厂的产能、能源能耗等各项指标。由于磨机给矿和磨机负荷难以建立精确的数学模型，传统控制策略难以获得满意的控制效果，所以采用模糊控制可以基于工艺经验进行给矿控制，能够满足质量的前提下，发挥球磨机的最大产能。

[关键词]磨机 负荷 模糊控制

[中图分类号] TD45 [文献码] B [文章编号] 1000-405X（2014）-3-344-1

1引言

在选矿过程中磨矿工艺介于破碎工艺和选别工艺之间，磨矿的效果制约选矿厂产能的主要瓶颈在磨矿工艺，除此之外还间接的影响了最终产品的质量。磨矿的目的是使矿石中的有用成分全部或大部分达到单体分离，同时又尽量避免过磨现象，并达到选别作业的粒度要求，为选别作业有效的回收矿石中的有用成分创造条件[1]。根据国外数据显示，良好的优化控制算法，通过多因素调节，可提高磨矿处理能力6%-16%[2]。

磨矿过程与很多因素有关，归纳起来主要有：磨矿机构造、矿石性质和操作条件三大方面。但对于生产现场来讲，设备基本是固定的，应视为不变的因素，因此只有操作条件和矿石性质[3]对磨矿作业产品的数量和质量具有决定性影响。

2操作条件和磨矿负荷

操作条件直接是受磨机的负荷情况影响，所以磨机的负荷情况直接影响磨机的最大处理能力。由于磨机负荷难以建立精确的数学模型，所以采用模糊控制结合现场实际操作经验可以获得比较满意的控制效果。

2.1变量模糊化和隶属函数

将磨音信号和磨机功率信号分别用GN和GP表示。在磨机正常工作状态下，测取GN和GP的范围，记做[V1 V2 ]和[V1′ V2′]，其中V1、V2、V1′、V2′表示GN和GP大小的精确量；期望给矿量用OS表示，测取OS的范围，记做[O1 O2 ]。

对变量进行模糊化，本次模糊子集取为7个，即{NB，NM，NS，O，PS，PM，PB}，模糊子集的隶属度函数选取相同的三角形函数，在模糊论域内对称分布，根据量化因子计算式，可计算出其对应模糊论域上的值E，在根据隶属度函数，可以计算出属于语言值及其语言值的隶属度，即求出实际属于量化值E在模糊论域上的模糊集。

根据现场实际生产经验，GN、GP和OS的模糊子集分别如下：

GN、GP、OS： {NB，NM，NS，O，PS，PM，PB}，其中NB=太低，NM=较低，NS=低，O=正常，PS=高，PM =较高，PB =太高；用整数论域可以表示为： {-3，-2，-1，0，1，2，3} 。

2.2 模糊规则和模糊推理

根据总结的模糊规则，主要采用“If…Then…”形式的模糊条件语句设计糊规则[4]。具体形式为：

If GN is Ai and GP is Bi Then OS is Ci ，（i=1，2…，n）

其中，Ai、Bi 和Ci分别表示GN、GP和OS的论域上的模糊子集。n的取值由模糊划分的数目来决定。这里所设计的模糊控制器的两个输入及一个输出的模糊划分的数目都取n=7。根据专家知识和现场操作人员的经验，得到的具体模糊控制器的模糊规则，如表1。根据模糊推理合成的原理，可推出上述规则的模糊关系R_i=Ai×BiCi，再按照模糊推理合成算法，可求得模糊控制器的输出的模糊子集。

2.3解模糊

解模糊就是求出每一个模糊输出量的精确值，即是对解模糊控制信号的隶属函数图形进行解模糊处理。本系统采用质量中心法，结合加权平均值的方法来计算模糊输出量的精确值，其求解方法为：

通过解模糊算法可以得到控制需要的精确的矿量期望值。

3通过矿石性质调整矿量期望值

当系统其它条件（结构、转速、介质）稳定的条件下，磨机的最大处理能力是由矿石的性质决定的。因此根据矿石性质的变化，及时调整磨机入矿量，使磨内负荷适度，防止自繁殖现象的发生是优化磨矿效率的关键。所以，要使矿量期望值满足现场实际需要，必须分析矿石性质的变化，从而修改矿量期望值，减少因矿石性质变化对处理量的影响，避免涨肚，节省能源。

在单位时间，采集磨音信号和磨机功率的误差取其加权平均值分别用e、e`表示，对连续n个加权平均值进行分析。

本次模糊子集取为5个，即{NB，NS，O，PS，PB}，模糊化、模糊规则和解模糊过程如2.1、2.2和2.3节，模糊规则表见表2。

通过以上模糊算法可以得到控制需要的精确的矿量修正值。

4矿量优化期望值

通过以上计算，系统的矿量优化设定值为：

矿量优化设定值=矿量期望值+矿量修正值 （4）

把矿量优化设定值输入到DCS控制系统中，作为PID控制回路的设定值。

5结论

通过检测磨机功率和磨音信号，计算矿量期望值；通过功率和磨音的变化趋势，分析出矿石性质的变化，计算出矿量修正值，从而得出矿量优化期望值，再利用自动控制代替人工操作，从而可以降低由人工操作和矿石性质变化带来的波动，保证磨机处于稳定状态，使磨机处理量最大化，避免涨肚，节省能源。在某选矿厂进行近一个月的对比试验，在保证产品质量的前提下，提高选矿厂产能8%。

参考文献

[1]李启衡.碎矿与磨矿[M].北京：冶金工业出版社，2004.

[2]周俊武，徐宁.选矿自动化新进展[J].有色金属（选矿部分），2011.

[3]吕建华，马晓雯.矿石性质研究及改善选矿指标建议[J].矿业工程，2005.2.

[4]于军琪，吴涛，黄永宣，胡保生.磨矿分级系统溢流粒度的模糊智能控制[J].西安：西安交通大学学报，1999.