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现有锂云母浮选系统的浮选设备由于容积小,缓冲能力有限,若使用常规PID控制易造成浮选液面大幅震荡,导致生产操作过程中各作业产率波动较大,对浮选产品品质的稳定造成了极大影响。此外,由于作业设备之间缺乏联动,整个浮选流程抵御来矿扰动能力差,作业重新恢复稳定所需人工调节时间较长。由于现有技术方案均过分依赖人工手动经验操作,多以经验调节为主,易造成经济损失。针对设备特点,设计一种基于专家PID和协同控制策略的锂云母浮选系统液位控制方法,能够解决现有采用常规PID控制造成浮选液面大幅震荡,采用人工手动经验操作控制稳定性差等问题。 相似文献
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摘要:随着设备和工艺的不断创新进步,半自磨流程的优化控制面临更大的挑战,而且随着近年来绿色矿山的推进,生产能耗目标要求越来越严格,半自磨优化控制需要同时考虑多个目标,本文在现场原有的控制系统上,针对半自磨流程多目标优化控制问题展开研究,同时考虑了处理量和能耗两个目标,实现在磨矿产品质量合格的情况下,最大化处理量,能耗最合理。 相似文献
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磨矿过程作为矿冶过程中的高耗能环节,良好的控制效果能显著降低该过程的生产成本,提升企业的利润。但磨矿过程是一个强耦合、非线性多输入多输出过程,不仅干扰因素多,易受外部干扰,且无法建立准确的数学模型,生产过程往往采用人工调整。为了解决人工调整的及时性和准确性问题,以某半自磨-球磨矿山为例,开展了无模型自适应控制(MFAC)研究与应用。系统利用现场的输入、输出数据,和系统本身良好的鲁棒性,并结合现场实际,设计了一个多输入多输出无模型自适应控制系统,通过调节半自磨机的给水量和给矿量来控制磨矿浓度和磨机功率,实现良好的控制效果。现场数据仿真和现场应用都展现了良好的效果。 相似文献
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针对当前选矿生产过程中磨矿参数难以实时测量,导致的无法对磨矿流程控制进行有效实时优化的问题,提出了一种基于改进狮群算法和BP神经网络的磨矿浓度预测方法。传统的狮群算法(Lion Swarm Optimization, LSO)存在容易陷入局部最优解和局部搜索能力弱的问题,通过改变狮王更新方式的同时加入衰减因子,来提升全局搜索能力,避免陷入局部最优解,对于母狮和学习狮的更新方式引入了动态学习策略,来优化局部搜索能力,并在仿真测试中验证了改进算法的优越性。同时利用改进的算法代替BP神经网络中的梯度下降法,来搜索最优的权值和阈值,提升BP神经网络收敛速度和收敛精度。试验结果表明,改进狮群算法优化的BP神经网络(Improved Lion Swarm Optimization-BP,ILSO-BP)在此预测问题上有更好的效果。 相似文献
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