基于ASOS-ELM的湿式球磨机负荷软测量方法

针对湿式球磨机在磨矿过程中内部负荷靠专家经验难以准确预测的问题,提出一种基于改进的共生生物搜索(ameliorated symbiotic organisms search,简称ASOS)-极限学习机(extreme learning machine,简称ELM)的磨机负荷软测量方法。首先,利用ELM算法建立磨机负荷软测量模型,运用ASOS算法优化软测量模型的隐含层参数;其次,以筒体振动与振声信号的特征信息构建磨机负荷特征向量,并将其作为软测量模型的输入,将磨机负荷参数作为输出;最后,通过磨矿负荷检测实验和对比分析表明,磨机负荷软测量模型的负荷参数预测准确率较高,泛化能力较强,为磨机磨矿效率的提高及控制优化提供了有益的指导。     

球磨机筒体结构优化及数值模拟分析

球磨机是选矿行业中非常重要的设备,为提高球磨机的磨矿效率,本文从研究球磨机的筒体结构出发,对其进行了优化,提出了一种新型偏心式球磨机,即球磨机的转轴与球磨仓的中心线不在一条直线上。应用动力学方法分析了偏心式球磨机筒体内介质的运动特性,得出偏心式球磨机筒体结构有利于球磨机内物料动能提升的结论。利用离散元软件EDEM对偏心式球磨机进行了数值模拟,通过与传统球磨机的比较发现,偏心式球磨机筒体内的死区面积相对缩小,筒体内物料具有更高的动能,且物料所受的切向接触力与法向接触力增大,筒体内物料轴向流动性更高,磨矿效果更好,为提高球磨机的生产能力提供了新途径。     

基于改进EEMD的红砂岩声发射信号的频谱特性研究

针对EEMD算法在以往选取有效固有模态函数(IMF)时存在误判现象,提出了一种将EEMD与云相似度理论相结合的去噪方法。通过构造连续声发射信号的仿真实验,并与互相关系数法选取固有模态函数作了比较,以信噪比和均方误差作为指标,验证了该方法能更好地提高信噪比;利用改进EEMD算法对红砂岩声发射信号进行频率特征提取,结果表明:声发射信号分解的固有模态函数前三个IMF分量的云相似值较大,与其它分量的差值范围为0.346~0.906,经过多组实验统计分析选取阈值为0.655;通过功率谱分析,将0~25 kHz对应于IMF4、IMF5、IMF6、IMF7、IMF8低频分量,25~150 kHz对应于IMF1、IMF2、IMF3高频分量,且红砂岩破裂过程的声发射信号的有效频段为25~150 kHz。     

基于MEEMD-多尺度分形盒维数和ELM的球磨机负荷识别方法

针对球磨机在磨矿过程中负荷(充填率、料球比)靠经验难以准确判断的问题,提出基于改进的集总平均经验模态分解算法(modified ensemble empirical mode decomposition, MEEMD)-多尺度分形盒维数盒和极限学习机(extreme learning machine,ELM)的负荷识别方法。该方法首先利用MEEMD算法对不同负荷状态下的磨音信号进行分解得到本征模态分量,然后,采用相关系数法选取敏感模态分量进行重构得到降噪后信号;通过分析重构信号的多尺度分形盒维数,结果表明,欠负荷、正常负荷和过负荷状态下的多尺度分形盒维数存在明显的差异,能够很好地区分磨机的不同负荷状态。将重构磨音信号的多尺度分形盒维数作为极限学习机(ELM)的输入,磨机负荷状态为输出,建立磨机负荷识别模型;通过磨矿实验验证了该方法的有效性,整体识别率高达94.8%,模型能够准确识别磨机负荷状态。     

基于MEEMD-多尺度分形盒维数和ELM的球磨机负荷识别方法

针对球磨机在磨矿过程中负荷(充填率、料球比)靠经验难以准确判断的问题,提出基于改进的集总平均经验模态分解算法(modified ensemble empirical mode decomposition, MEEMD)-多尺度分形盒维数盒和极限学习机(extreme learning machine,ELM)的负荷识别方法。该方法首先利用MEEMD算法对不同负荷状态下的磨音信号进行分解得到本征模态分量,然后,采用相关系数法选取敏感模态分量进行重构得到降噪后信号;通过分析重构信号的多尺度分形盒维数,结果表明,欠负荷、正常负荷和过负荷状态下的多尺度分形盒维数存在明显的差异,能够很好地区分磨机的不同负荷状态。将重构磨音信号的多尺度分形盒维数作为极限学习机(ELM)的输入,磨机负荷状态为输出,建立磨机负荷识别模型;通过磨矿实验验证了该方法的有效性,整体识别率高达94.8%,模型能够准确识别磨机负荷状态。     

基于CEEMDAN和多尺度排列熵的球磨机负荷识别方法

针对球磨机负荷特征提取难以及负荷状态识别难的问题,将多尺度排列熵引入到球磨机负荷识别中,提出一种具有自适应噪声的完整集成经验模态分解(CEEMDAN)与多尺度排列熵(MPE)相结合的球磨机负荷识别方法。首先,采用CEEMDAN方法对球磨机振动信号进行处理,将其分解成一系列的模态分量,选取与原始信号相关性较高的敏感模态分量进行信号重构;其次,确定多尺度排列熵算法的最优参数,根据算法得到重构信号的排列熵值;最后,计算多尺度排列熵的偏均值,以偏均值作为特征对球磨机负荷状态进行识别。实验结果表明,该方法能够有效地识别出球磨机的不同负荷状态,并具有一定的可行性。     

基于衬板参数的半自磨机破碎能耗分析

为研究半自磨机衬板结构参数对磨矿性能的影响,对半自磨机内部各区域的载荷颗粒进行动力学分析,建立基于衬板参数的半自磨机有用功率数学模型,分析衬板的数量、高度、宽度对破碎性能的影响规律;利用离散元软件EDEM和二次开发对半自磨机磨矿过程进行数值模拟,分析衬板结构参数对粘结颗粒(物料)断裂键数量的影响,并通过实验进一步验证了半自磨机有用功率的可靠性及最佳衬板结构参数的准确性。结果表明,当半自磨机衬板数量为32,高度为17 mm,宽度为20 mm时,磨矿性能最佳,与模型的分析结论相符。     

基于响应曲面法的半自磨机磨矿能耗研究

为了减少半自磨机的磨矿能耗,研究了衬板条数、转速率、负荷参数(填充率、料球比)对磨矿性能的影响规律,以有用功率为评价指标,根据Design-expert响应曲面模块设计得到的方案进行磨矿试验。通过分析试验结果得出,随着衬板条数的递增,磨机的有用功率先增大后减小,且填充率、转速率、料球比对有用功率的影响规律与衬板条数的影响规律相同;各因素对磨矿能耗的影响程度为:转速率填充率衬板数量料球比。利用响应曲面法建立了磨矿能耗预测模型,对模型求解得到最佳工作参数为衬板条数34、填充率40%、转速率0.85、料球比0.75,此时有用功率最大为0.962kW,并对该结果进行了试验验证。     

传统村寨火患忧思录

传统村寨为什么多次火烧连营? 据新华社报道,2月14日下午,云南临沧市沧源佤族自治县翁丁村佤族老寨突发大火.短短数小时内,整座老寨几乎被大火夷为平地.从空中俯瞰,当地老寨传统"干栏式"茅草房几乎被全部烧光,化为一堆堆灰烬. 翁丁,在佤语中意思是"云雾缭绕的地方".翁丁村老寨原是佤族历史文化和特色建筑保留最为完整的佤族群居村落之一,村内佤族传统"干栏式"茅草房、佤族图腾柱、剽牛桩、木鼓房等保存完好.自2012年以来,翁丁村老寨先后被评为中国传统村落、中国历史文化名村、云南省级文物保护单位,2020年被评为4A级旅游景区.近几年,翁丁村老寨每年接待游客数十万人次.