磨机负荷检测及建模方法研究进展

这是一篇矿业工程领域的论文。选矿厂节能降耗需求强烈,球磨机负荷检测是实现磨机控制、优化磨矿流程的关键技术。本文归纳了近年来磨机负荷的检测方法：压差法、磨音法、振动法、功率法、超声波法、基于多源信号融合的间接检测方法;总结并分析了磨机负荷的建模方法。未来一段时间内,多源信息融合的间接法将仍是检测磨机负荷的主要方法,改进神经网络为基础的建模方法、新型在线检测方法以及建立高效精准的负荷检测模型是磨机负荷检测的主要发展方向。     

改进LSTM神经网络在磨机负荷参数软测量中的应用

球磨机是用于磨矿的高能耗设备,可靠测量其负荷对优化系统控制和节能降耗意义重大。针对传统磨机负荷参数软测量模型未考虑特征样本间的时间尺度信息,以及筒体振动和振声信号之间蕴含的潜在变量信息难以充分挖掘等问题,提出了基于改进长短时记忆(LSTM)神经网络的磨机负荷参数软测量方法。首先求取磨机筒体振动及振声信号的频谱,然后采用编码神经网络提取特征参数,并使用LSTM神经网络建立软测量回归模型对磨机负荷参数进行检测,最后在实验室小型球磨机上进行实验验证。实验结果表明,该方法具有较高的预测精度以及较好的稳定性。     

基于自适应阈值小波分析的磨音信号去噪

针对传统基于软阈值和硬阈值函数的小波去噪方法不能有效消除磨机干扰噪声,导致磨机负荷状态的误判,从而造成生产效率低这一问题,提出了一种基于自适应阈值函数的小波去噪方法。依据实时采集的磨音信号,提取出自适应阈值函数所需参数值,然后基于SURE无偏估计得到信号系数的最优阈值,再进行小波自适应阈值去噪,得到的磨音信号更易于磨机状态的检测。通过对现场采集的磨音信号进行仿真测试得知,经该方法处理后的磨音信号能更加精确地反映磨机负荷,对提高磨机生产效率和节能降耗具有重要意义。     

再磨作业球磨机功耗法选型计算探讨

选矿厂设计中磨机选型一直是设计核心,常用的方法有容积法、功耗法、仿真法等。功耗法是目前球磨机选型应用最为广泛的方法,随着功耗法计算的经验积累及选矿厂球磨机规格越来越大,实际生产中发现采用功耗法计算再磨作业的球磨机误差较大,需要根据再磨流程对计算公式中的输入参数和校正系数进行一定调整。同时在设计中也要对循环负荷、分级效率等因素进行充分考虑,使再磨系统设计选型尽可能符合实际生产规律。     

磨音测量仪在球磨机中的应用

为降低球磨机内衬板及钢球的损耗节约生产成本,对磨音测量仪在球磨机中的应用进行了探讨与研究。研究结果表明:将磨音测量仪应用于球磨机,可有效提高磨机生产效率,降低材料功耗,减少球磨机内壁及衬板的磨损,提高物料的均匀性,节约成本,提高经济效益。     

球磨机磨音多频带检测系统的研发与设计

通过对球磨机磨音的频率检测分析,实现对其工作状态及负荷量较准确的判断,适时调整"空磨"、"饱磨"、"正常"状态,可提高磨机效率、降低能耗和生产成本.介绍了多频带检测系统的研发与设计.     

基于神经网络与SOPC的球磨机负荷检测系统

提出“三因素”法检测球磨机的外部响应,应用神经网络建立球磨机内部负荷与外部参数之间的关系模型对负荷进行预测。同时,应用基于嵌入式处理器核Nios的SOPC(System On Programmable Chip)技术来完成球磨机负荷检测系统软硬件设计。测试结果表明该系统能实时、准确地检测球磨机负荷,为解决球磨机外部响应与内部负荷参数之间的建模问题提供了一种行之有效的方法。     

钢球磨煤机负荷测量的研究

钢球磨煤机在火电厂中储式制粉系统中占有很重要的地位,磨内负荷测量对球磨机工作在最佳出力、实现节能降耗有重要作用。现有的钢球磨煤机负荷测量有进出口压差法、轴振法、磨电流法、噪声法、超声波法和气动压差法等等,发展趋势是向着先进理论方法和多因素联合测量方向发展。     

基于多传感器信息融合的球磨机负荷检测系统

在磨矿过程自动控制中,影响磨矿过程作业指标的因素很多：（1）属于物料性质方面的有：矿石可磨度、给料粒度、产品细度等;（2）属于磨机结构方面的有：磨机规格、型式、衬板形状等;（3）属于操作方面的有：介质形状、尺寸配比及材质、介质充填率、磨机转速率、加球制度、料球比和磨矿浓度等。而这些因素本身又相互影响。在上述因素中,第一类和第二类因素被确定以后通常就不再改变;如果设备维修以及添加钢球的材质都正常,则其可改变的条件只是磨机转速率、介质充填率、料球比和磨矿浓度,而一旦磨机转速率固定,则仅仅其余三个因素是可变的。所以,介质充填率、料球比和磨矿浓度占矿浆总重量是球磨机负荷检测和控制中研究的三个主要参数。这三个参数间接地反映了球磨机的负荷（包括球负荷、物料负荷以及水量的各自数值）,能否准确地检测出球磨机的负荷是整个球磨机优化控制成败的关键。     

基于POS-BP的磨矿过程磨机负荷智能分析方法研究

主要针对有色金属行业选矿厂的磨矿过程半自磨机、球磨机等磨矿设备的负荷进行分析,利用OPC技术,通过计算机实现对磨矿过程的实时工艺数据的采集、处理、分析存储,利用POS-BP算法构建磨机功率软测量模型,从而实现对磨机功率的在线预测分析,之后结合案例分析技术,实现对磨机负荷的智能在线分析,能够有效地减少磨机涨肚次数,提高磨机处理量以及磨矿粒度合格率,降低衬板和钢球损耗,并且预测值可以为磨矿过程的优化控制、专家控制等先进控制提供有效的参数依据,从多方面提高磨矿过程乃至整个选矿过程的运行效率,从根本上提高矿山企业经济效益。     

邦德球磨功指数试验的影响因素

邦德球磨功指数是选矿厂碎磨流程设计和磨矿回路作业效率评价的重要依据。不同的商业化邦德球磨功指数试验流程中存在的钢球配比与磨机筒体结构的差异常常被忽略,这种差异会对邦德球磨功指数的测试结果造成明显的影响。入料粒度、产品粒度、矿石性质等因素均会对邦德球磨功指数的测试结果造成影响,在试验时需要充分考虑这些因素的影响。尽管如此,邦德球磨功指数仍然是一种方便和准确的测定矿石可磨性的标准方法。     

基于SPC技术的磨机智能监控系统设计

首先介绍了磨机的运行特性和其在磨矿系统中的作用。其次针对磨机负荷较难测量的特点,阐述了传统的检测磨机振动和磨机噪音方法的不足,设计了采用规则推理(RBR)和统计过程控制(SPC)技术为主要技术的磨机智能监控系统。本系统通过对磨机过负荷的智能监控模块,控制器自主监督,自动修改控制回路的设定值,并通过控制回路的输出跟踪修改设定值,从而达到使磨机负荷逐渐远离过负荷状态的目的。     

基于小波神经网络的球磨机煤位监测研究

球磨机是制粉系统中的主体设备,为保证制粉系统的自动控制和安全运行,有必要对球磨机简体中煤位进行自动监测。本文通过利用小波包技术分析球磨机振动声辐射信号,提取出反映煤位高低的声信号特征向量,结合神经网络技术,实现球磨机煤位的智能监测。     

球磨机内部参数的三因素检测

利用三因素检测方法建立了球磨机外部响应(压力、声响、有用功率）与球磨机内部参数之间关系的数学模型，并对球磨机内部参数进行检测。研究结果表明，采用三因素检测方法能够根据球磨机的适时外部响应直接判断出球磨机内部参数的适时状态， 为球磨机的优化控制奠定了基础。     

基于C#的磨机监控系统设计

针对选矿厂磨矿过程中磨机负荷难以实现自动控制以及OPC技术数据传输存在弊端这2个问题,利用VS编程软件设计了基于C#的磨机监控系统。根据实际生产的需求以及监控系统的要求,在该监控系统中设计了设备运行状态显示,磨机运行数据曲线绘制,手动、自动、专家、优化4种控制方式,人机交互的编辑和操作菜单功能模块,以及运行数据存储等功能,同时利用C#本身拥有的串口通信技术,实现了磨机控制仪与监控计算机间的数据传输。运行效果表明,该系统满足磨机自动控制要求,并具有开发成本低,可靠性强,控制方式灵活等优点。     

球磨机精确化装补球方法

用球径精确化理论改进现有选厂球磨机的装补球方法。新的装补球方法提高了磨机生产率及选别指标 ,并降低了球耗和电耗。工业试验证明 ,新方法效果显著且简单易行。     

工业磨机中的解离特征研究

采用图象自动分析装置研究了复合硫化矿石和磁铁矿石在工业磨机中的解离特征、结果表明，对于特定的矿石而言，细至浮选粒度的全自磨磨矿比一段自磨和二段球磨组成的磨矿系统产生了更适宜于浮选的粒子形状和解离特征，总体上达到了节能效果。     

Vertical Agitated Media Mill scale-up and simulation

Vertical Agitated Media Mill modeling has become subject of a research project due to its potential application as a secondary grinding mill as well as regrind and pellet feed preparation projects. A test campaign with a pilot scale vertical mill was carried out with five different ore samples to elaborate a simple and robust methodology to scale-up vertical mills and perform simulations. The methodology proposed considers breakage parameters determined from tests in a conventional batch ball mill and population balance model for simulations. The tests can be performed very quickly in any process laboratory with a small quantity of sample. Two different models can be used for scale-up purposes: the first is based on the specific grinding energy and the corresponding tests were carried out on samples with natural size distribution. The second is based on particle residence time distribution and the tests carried out with narrow sized particles. Breakage and selection function parameters were estimated from each test procedure. The results indicate that it is possible to perform vertical mill scale-up and simulations with acceptable accuracy using the results from laboratory ball mill tests. The data analysis showed that the ratio of grinding net powers between ball and vertical mills is approximately 1.35 for all samples tested.