智能磨矿系统半自磨机控制关键参数研究

以某选矿厂半自磨工艺智能磨矿系统生产实践为基础,总结分析了智能磨矿系统半自磨机重要控制参数的影响和运行情况。通过分析生产实践数据发现,智能磨矿系统的关键控制参数为半自磨机转速、给矿粒度、半自磨机磨矿浓度。半自磨机转速对智能磨矿系统的控制最敏感,调节效果最显著,可快速调整磨矿系统运行状态;给矿粒度次之,能起到短时调节作用;半自磨机磨矿浓度敏感性最弱,可实现微调。通过上述关键参数的协同控制,能实现磨矿系统处理能力最大化,产品粒度可调可控。     

神经网络PID控制

以工业PID控制中控制器参数调整困难为背景,在分析神经网络特性的基础上,提出神经网络控制方法,设计了具有自适应性的神经网络PID控制器。在描述了神经网络的学习机理的基础上,给出了控制器控制算法。通过2个实例验证了神经网络在线控制的可行性。     

半自磨机磨矿浓度调整的综合应用

通过给矿皮带称所得量为依据,在磨机不同运行情况下通过调整磨机补加水流量、流量控制阀开度、磨矿浓度来调整半自磨机补加水量。实践证明,该套操作方法能够完全满足半自磨机磨矿浓度要求。     

磨矿浓度的串级PID控制

磨矿作业在选矿厂中占重要的地位,磨矿浓度控制是磨矿分级自动化系统中的重要环节。针对磨矿系统的非线性、时变、滞后的特点,应用串级PID控制技术对磨矿浓度进行控制,实现了磨机的给矿、浓度、负荷、补水等参数的最优控制。系统应用后,磨机的矿石处理量有一定比例的提高,磨矿浓度控制在相对稳定的范围内,磨矿粒度能够满足下段工艺要求,从而减轻了磨机操作工的劳动强度,解决了人工操作凭经验造成的矿石处理量波动的问题。     

半自磨机顽石作为实验室立磨机介质的磨损与磨矿研究

随着半自磨流程在国内大型矿山的日益普及, 对如何处理半自磨机磨矿过程中产生的顽石, 各选厂采用的方式不尽相同.利用半自磨机顽石充当立磨机磨矿介质处理这类顽石并对此开展顽石的磨矿条件试验研究, 包括:磨矿时间、充填率、磨矿浓度和磨矿处理量等条件试验, 以及顽石、钢球磨矿介质对比试验.试验结果表明:半自磨机顽石可以作为磨矿介质在立磨机内使用, 其损耗量相比较于传统钢球的损耗量 (大约0.05 %) 是较大的, 一般在1 %~2 %之间.在磨矿时间3 min、填充率60 %、磨矿浓度65 %、磨矿量5 kg时可获得满足浮选要求的磨矿产品.在磨矿时间3 min、立磨机转速210 r/min、磨矿浓度65 %、磨矿量5 kg、磨矿介质直径10~20 mm、充填率60 %的条件下进行顽石和钢球磨矿介质的磨矿对比试验, 结果表明, 钢球磨矿产品的细度比顽石磨矿高16.72 %, 过粉碎粒级产率高2.35 %, 钢球的磨矿效率大于顽石, 但顽石磨矿产品中0.045~0.038 mm的产率高于钢球磨矿, 说明顽石充当磨矿介质时易使被磨矿物磨细到嵌布粒度的大小, 会使产品粒度分布更合理.      

振动磨机磨矿参数试验分析

分析了振动强度、给矿量、矿浆浓度等参数对振动磨机磨矿效果的影响，得出适当加大振动强度可使产品更细。适当增加矿浆浓度和物料充填率可使磨矿更为经济。同时也指出大磨机相对小磨机有更好的能量利用率。     

自磨机或半自磨机及其能耗

七十年代初,自磨机或半自磨机颇受欢迎,声誉很高。在磨矿方面,它们是最新的产物。这种新型磨机的设计基于简单的概念,并具有吸引力:磨机中待磨碎的矿石不断落下,撞击别的矿石,易沿不同组分分离面破碎。因而,可在最佳条件下确保各组分解离。     

超细粒磨矿设备——塔式磨机

一、塔式磨机的概况、用途和优点 塔式磨机被认为是一种有发展前途的细磨设备。目前在日本工业上已经采用了许多台塔磨机,并有专业的制造公司(塔式磨机株式会社)生产系列产品见表(一)。美国于1983年采用第一台工业型塔式磨机处理供废气脱硫塔用的石灰石。     

基于BP神经网络PID控制及其仿真

对BP神经网络算法进行了改进,克服了直接使用神经网络算法进行PID控制的不足之处.仿真表明,设计了附加动量项的BP神经网络,能有效地提高算法的收敛速度.实验结果表明控制效果优于传统的PID控制算法的仿真结果.     

BP神经网络PID控制对液压伺服控制的改进

 热力模拟实验机的液压系统既要求工作在大流量区域,又要求工作在微小流量区域,需要在极宽的工作范围内精确地控制锤头的位移。基于热力模拟实验机液压伺服系统的低阻尼、时变性、非线性等特点,应用传统的PID控制器不能达到理想的控制效果。结合BP神经网络的PID控制理论根据锤头在不同位置的实际值、设定值及误差在线整定参数Kp、Ki、Kd,通过测试矩形波实际曲线与设定曲线的对比得出,基于BP神经网络的PID控制方法对液压伺服的控制有了很大改进。     

模糊PID串级控制在磨矿浓度实时监控中的应用

自动控制技术应用于选矿厂磨矿作业是提高磨矿效率和产品质量的有效手段之一。针对球磨机运行过程中磨矿浓度控制存在的问题,采用模糊PID串级控制方案,在线整定PID参数,对磨矿浓度进行了主回路浓度控制和副回路补水控制。应用实践表明,模糊PID串级控制稳定了磨矿浓度,改善了磨矿效率,提高了生产率。     

自磨机自动控制系统

本文介绍了自磨机自动控制系统的原理、方框图及计算机程序流程,并详细地分析了系统的稳定性。     

半自磨机涨肚过程分析及控制

为了研究半自磨机涨肚对功率、轴压以及磨矿效率的影响,通过收集和分析现场数据,得出涨肚过程中功率、压力和磨矿效率一般变化趋势,认为在涨肚过程中磨矿效率急剧下降,同时结合运行现状,提出了半自磨机涨肚的预控措施。     

磨机出入口温度模糊神经网络控制模型建立及实现

矿渣粉生产线中的磨机出入口温度控制具有典型的多输入、多输出、非线性和大滞后的特点,通过采取模糊控制和神经网络两种智能控制方法,建立了模糊神经网络模型,模仿人的模糊综合判断推理来控制磨机出入口温度。实践证明,模糊神经网络控制模型具有良好的动静态性能和较强的鲁棒性能,抗干扰能力强,可实现出入口温度自动调节。     

分析立式螺旋搅拌磨机工艺参数与磨机结构对磨矿过程的影响

本文先对影响立式螺旋搅拌磨机磨矿效果的主要因素进行了简要分析,然后分别从立式螺旋搅拌磨机工艺参数与磨机结构两方面进行了详细阐述,明确了立式螺旋搅拌磨机对磨矿过程的影响。目的是为相关工作人员的日常粉磨工作提供借鉴与参考,不断增强立式螺旋搅拌磨机的性能和磨矿水平,从而推动我国相关行业的平稳运行和持续健康发展。     

φ5.03×6.4m磨机磨矿介质应用实践

永平铜矿选厂经过15年的生产实践,φ5.03 × 6.4m磨机磨矿介质随着生产的不断发展,钢球单耗由投产初期的2.06kg/t矿下降到目前的1.2kg/t矿.     

难磨铝土矿两段磨矿的磨机选型计算

根据某难磨铝土矿实验室邦德功指数测定结果,利用功指数法对两段磨矿的棒磨机和球磨机进行了选型计算。     

基于工程最佳化指标的PID自校正控制

根据模拟调节器中的典型系统工程最佳化指标,直接设置和整定了数字调节器的结构和参数.给出了其中二阶、三阶最佳化设计指标.当对象模型参数时变时,采用自适应控制技术,在线闭环辨识对象模型.数字PID调节器参数被自动整定.     

BP神经网络模糊PID控制在加热炉煤气流量控制中的应用

钢厂中加热炉是一个复杂的受控对象,存在着非线性、时变性、纯滞后因素和不确定随机干扰等因素.从对其燃烧状况的分析来看,加热炉温度的调节主要是靠对煤气流量的控制来完成的,因而确立一种合理的煤气流量控制方案是实现加热炉燃烧智能化控制的关键.本文提出将模糊控制、PID控制和神经网络三种技术相结合,应用于煤气流量进行控制.仿真研究表明这种BP神经网络模糊PID控制在克服对象的大惯性、抗干扰性、非线性和纯滞后上,大大改善控制品质.