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磨矿分级过程预测控制的仿真研究 总被引:2,自引:3,他引:2
磨矿分级过程机理复杂,影响因素多,难以建立精确实用的数学模型,针对这一复杂过程,本文引入一种新的预测控制算法。利用计算机领导具对分级机溢流浓度控制系统进行了初步研究和探讨。仿真结果表明,预测控制在选矿领域的应用具有广阔的前景。 相似文献
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磨矿回路的自适应前馈控制 总被引:1,自引:0,他引:1
本文阐述了磨矿回路分布式综合性的自适应前馈控制。这种多变量系统通常用于选矿工业中的矿石破磨。其特点在于,当矿石性质和运行条件变化时,系统的动态特性随时变化。新的给矿量和加水量、循环负荷、以及产品细度分别被选定为控制和被控制变量。考虑长期自适应控制的要求,用最小二乘法建立两个单输入--单输出参量的独立模型。 相似文献
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在磨矿分级回路中用跳汰机回收粗粒金,是一种既经济又简便的有效方法,在有粗粒金的金矿选矿厂生产中占有非常重要的地位和作用,本文就此,根据国内外的生产实践作一论述。 相似文献
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本文讨论了模糊逻辑控制的基本特征,指出了该项技术在选矿过程中,特别是在磨矿回路控制的模拟研究方面应用的优越性。在建立了模糊控制器之后,简要介绍了磨矿回路模型,该模糊控制器是一系列表征控制策略的语义规则的集合体。模拟试验是在干扰条件下进行的,即给矿的粒度分布按简单的马尔可夫(Markov)过程而变化。模拟结果表明,模糊控制具有以下优点:利用语义规则易于处理专家知识,少量规则即可覆盖足够大的范围,仅需调节少数变量而实现控制的稳定性,以及易于综合附加规则而改变控制系统的性能。 相似文献
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一、前言两年来的生产实践表明,用自磨机和螺旋分级机构成闭路作业、分级机返砂用斗式提升机返回自磨机的设备组合流程,处理我矿Ⅳ号矿床的含铀粘土岩和炭质板岩矿石,存在两个主要问题:分级机溢流液固比大;斗式提升机运转率低。因此研究分级技术的改进,寻求高效先进的分级设备以及解决返砂设施,制备质量较高的矿浆等问题,对提高水冶技术经济指标有着非常重要的现实意义。 相似文献
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本文对球磨机-螺旋分级机磨矿回路的计算机仿真进行了初步研究和探讨。以现有的溢流型球磨机的Herbst磨矿模型和我们研制的螺旋分级机数学模型为基础,建立了仿真模型,实现了该回路的计算机仿真,仿真结果基本上是令人满意的。 相似文献
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磨矿回路存在多变量、强耦合、严重非线性以及时变等综合复杂特性,难以采用常规控制方法对其进行有效控制。基于事例推理技术,提出了闭路磨矿回路的智能多变量控制方法,用于对过程控制系统的设定值进行调节。通过各控制回路跟踪调整后的设定值,实现磨矿粒度的闭环控制。经过在某选矿厂的工业应用表明了所提方法的有效性。 相似文献
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选矿厂的磨矿分级系统具有大惯性、纯时滞长、非线性强及时变性等特点,应用传统自动控制方法较难使磨矿分级产品达到工艺要求。针对此问题,哈尔滨工业大学相关课题组提出了不依赖控制对象数学模型,仅使用生产数据进行建模的一阶TSK(Tagaki-Sugeno-Kang)模糊控制方法。该方法通过专家经验分析磨矿分级过程中各变量的耦合及影响关系,确定磨矿过程中需要控制的控制量,再利用大量的测量数据计算得到模糊规则库,规则库对论域范围内的输入值进行计算,并得到模糊输出值,即模糊控制器。此方法可以通过修改模糊规则数量来改变控制精度,实现对磨矿分级过程的高效控制。 相似文献
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磨矿分级受影响因素多、机理复杂,其生产效率和产品质量直接关系到选矿厂的技术经济指标,在选矿工艺过程中起着承上启下的作用.传统控制主要以安全稳定控制为目标,难以实现优化控制.生产实践表明,智能控制可以显著提高磨矿分级的效率和产品质量,起到增产、降耗、提质、增效的作用.模糊控制、专家控制和神经网络控制是磨矿分级最为常用和高... 相似文献
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磨矿分级作业集散控制系统 总被引:1,自引:0,他引:1
本文介绍一种以PLC-5/15作下位机、研华486工控机作上位机,同时配以其它仪表、执行机构等,共同构成的新颖的集散控制系统,并在磨矿分级作业过程控制中的开发应用情况。 相似文献
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磨矿分级在选矿工艺中处于十分关键的地位,其效率高低直接影响到选矿厂最终的经济和技术指标,能否在磨矿分级过程中对各个数据进行精准控制,对于实际生产有很大的影响.但磨矿分级过程存在扰动大、非线性、时变性强等影响因素,采用传统的控制理论难以达到期望的效果.因此,通过分析磨矿分级过程中的影响因素,结合我国磨矿工序的生产指标以及... 相似文献
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磨矿分级受影响因素多、机理复杂,其生产效率和产品质量直接关系到选矿厂的技术经济指标,在选矿工艺过程中起着承上启下的作用。传统控制主要以安全稳定控制为目标,难以实现优化控制。生产实践表明,智能控制可以显著提高磨矿分级的效率和产品质量,起到增产、降耗、提质、增效的作用。模糊控制、专家控制和神经网络控制是磨矿分级最为常用和高效的智能控制技术,得到了大量的应用,取得了显著的经济效益和社会效益。本文主要对磨矿分级智能控制的发展过程、研究现状以及实际应用等方面进行综述。 相似文献