锡石多金属硫化矿破碎速率试验研究

以锡石多金属硫化矿为研究对象,研究了介质充填率、磨矿浓度、磨矿时间等因素对矿石破碎速率的影响规律。采用单因素与正交试验分析方法,利用-2 mm~+1 mm粒级破碎率、T10和-75μm产率等参数对破碎速率进行表征和分析,找出了这3个因素对破碎速率的影响大小依次是磨矿时间、介质充填率与磨矿浓度,获得该粒级条件下最优磨矿条件为充填率30%、磨矿浓度45%、磨矿时间5 min。     

基于Simulink的批次磨矿产物粒度组成预测研究

以磁铁矿为研究对象,基于批次磨矿试验结果采用B_II法对构建模型中的破裂分布函数与选择函数进行求解计算,借助Simulink构建总体平衡仿真模型,进行磨矿产物粒度组成预测。结果表明：混合物料的磁铁矿批次磨矿过程符合一阶磨矿动力学模型,各粒级物料的磨矿速度与其粒度大小有关,物料的破碎速率随粒度的减小而减小。磨矿产物各粒级的预测值与试验值均相近,但在预测磨矿4 min的粒度组成时,在-0.075 mm和(-0.150+0.106) mm粒级预测的绝对误差较大,分别为3.21%和3%;在(-0.425+0.300) mm粒级预测的相对误差最大,为24.21%。预测磨矿8 min的粒度组成时,在(-0.212+0.150) mm粒级预测的绝对误差和相对误差最大,依次为0.65%和14.98%。与磨矿4 min相比,磨矿8 min的绝对误差之和与相对误差之和均较小,预测精度相对较高。     

助磨剂丙三醇和焦磷酸钠对石英磨矿动力学参数的影响

采用批次湿式球磨试验，系统研究了丙三醇和焦磷酸钠两种助磨剂对0.074～2 mm石英纯矿物磨矿动力学行为的影响.基于磨矿产品粒度分布特征，建立了石英磨矿过程的m阶磨矿动力学模型，分析了助磨剂的质量分数对石英单粒级的动力学参数和磨矿速度的影响规律.结果表明：石英磨矿过程符合m阶磨矿动力学模型，随丙三醇和焦磷酸钠质量分数的增加，动力学参数k先减小后增大，动力学参数m先增大后减小，助磨剂的质量分数为0.3%～0.5%时达到最大值；在相同磨矿条件下，0.45～1 mm粒级的磨矿速度最大.     

基于深度宽卷积残差收缩网络的球磨机负荷状态诊断

针对磨矿复杂工况下球磨机负荷状态准确诊断的难题,提出一种基于深度宽卷积残差收缩网络（Deep Wide Residual Shrinkage Networks, DWRSNs）的球磨机负荷状态诊断方法.首先采用宽卷积神经网络提取振动信号短时特征,建立三层深度残差收缩网络,利用软阈值函数进行非线性变换,再基于注意力机制模块自主学习阈值提取面向负荷状态的高级特征,通过全连接层、softmax层实现球磨机负荷状态的准确分类与判别.实测结果证明,本文提出的DWRSNs方法的拟合度、收敛速度及学习能力均优于现有DCNNs、ResNets和DRSNs诊断方法,且提取的振动信号特征具有高代表性,经TSNE可视化后簇内紧密度高、簇间分界明显.本文方法诊断测试集的准确率超过99%,交叉熵损失为0.077 2,相较于现有负荷状态诊断方法具有更高的准确率且诊断耗时更短,可实现球磨机负荷状态的准确判别,为选冶磨矿过程优化控制、提高磨矿效率提供有效、可靠的判据.     

不同碎磨方式下紫金山金铜矿石的磨矿动力学行为

对紫金山金铜矿石进行高压辊磨和颚式破碎,然后对2种产品进行分批磨矿试验,基于磨矿动力学原理,借助MATLAB软件分析2种产品磨矿过程中各个粒级的磨矿速度,采用扫描电镜(SEM)对产品表面的微裂纹进行表征,并对磨矿产品的分布特性进行分析。研究结果表明:在磨矿初期,微裂纹是影响磨矿速度的主要原因,微裂纹越多,磨矿速度越快,高压辊磨产品的磨矿速度大于颚式破碎产品的磨矿速度;在粗级别(0.20~3.20 mm)中,高压辊磨产品磨矿速度高于颚式破碎产品的磨矿速度,而且粒度越大,微裂纹数量相差越大,磨矿速度相差越大;随着磨矿时间增加,磨机中粗粒级的质量分数越来越小,微裂纹也越来越少,磨矿概率成为影响磨矿速度的主要原因,高压辊磨产品的磨矿速度等于颚式破碎产品的磨矿速度;高压辊磨碎磨工艺可以使磨矿产品粒度分布更加均匀,优化粒度组成。     

基于差分进化的球磨机钢球磨损规律预测方法

分析了钢球在磨机中的磨损机理,研究了冲击、磨剥和腐蚀磨损分量与磨矿工况参数间的关系,引入钢球硬度及耐腐蚀性研究其对钢球磨损规律的影响,建立了钢球磨损规律预测模型。通过5组实验获得不同磨矿工况下的不同粒级钢球磨损数据,采用差分进化算法,辨识预测模型中的未知参数。最后通过两组扩大连续磨矿实验验证预测模型的准确性。验证实验结果表明,所建模型能在一定范围内预测磨机中不同粒径钢球的变化情况,指导磨矿过程的合理补球,维持磨机中钢球装球率稳定。     

磨矿分级过程的混合智能建模与仿真

针对具有非线性、多变量、参数时变、边界条件波动等综合复杂特性的磨矿分级过程,基于物料平衡理论建立球磨机与泵池的动态模型,结合机理模型与经验知识建立有用功率TSK(Takagi-Sugeno-Kang)模型来确定粒度选择函数,给出旋流器分级经验模型,并基于径向基网络(RBFN)计算溢流浓度和对溢流粒度分布误差进行补偿,研制了可进行磨矿分级过程动态仿真的混合智能模型.用某铁矿选矿厂二段磨矿闭路实际生产数据进行仿真实验,在旋流器给矿控制量和新给入矿浆流量、浓度、粒度波动下,模型的仿真结果与磨机有用功率实际值变化趋势相同.     

基于RBF神经网络和RS理论的磨矿分级系统软测量模型

为了提高硫化镍选矿过程的效率并改善选矿产品的质量,运用RS理论研究了某选矿厂磨矿工艺多维数据的属性约简.在建立相应RBF神经网络预测模型基础上,给出了表征磨矿生产过程内在规律的最小知识表达,并基于该模型对选矿生产指标进行了预测.结果表明:磨矿工艺数据可以进行浓缩,生产过程经验操作能够找到相应的理论依据,从而加深了对生产工艺过程内在规律的认识;应用软测量技术获取了球磨机和旋流器内部状态主要关键参数,该模型分析过程相对简单,网络学习训练时间少、学习精度高;仿真结果表明估计值与分析值拟合良好.     

基于虚拟艇引导的无人艇轨迹跟踪模型预测控制

针对无人艇在跟踪任务前期因位置偏差过大及约束存在而导致模型预测控制器(MPC)震荡问题，提出一种由虚拟无人艇引导的MPC控制策略，引用虚拟过渡轨迹代替实际无人艇的目标轨迹，并设计转换条件决定无人艇在执行过程中何时退出该虚拟引导策略。为解决MPC稳定性问题，基于准无限模型预测控制理论，在MPC设计中添加终端惩罚函数，通过构造Lyapunov函数，证明了本文方法在有限时域内的稳定性。引入非线性干扰观测器对复杂海洋环境中的干扰进行观测，利用控制器对其进行补偿。圆形、正弦和直线三种工况的仿真实验验证了本文方法的有效性及准确性，可实现水面无人艇在复杂海洋环境下的轨迹跟踪控制。     

基于MPC的智能车辆路径规划与跟踪控制

针对在障碍物环境下的避障路径动态规划效果较差,以及在面对复杂工况和曲率较大的路况时,跟踪控制的效果仍然不理想等问题,本文以智能车辆为研究对象,提出了一种模型预测控制(MPC)结合人工势场(APF)算法的路径规划跟踪系统。将改进的势场模型函数引入到MPC的目标函数和约束中,设计了基于MPC和APF的避障路径动态规划器。。运用模糊控制对MPC的车辆横向路径跟踪控制器的权重系数进行优化。仿真结果表明：在干燥路面下,与MPC控制器相比,模糊MPC路径跟踪控制器的最大横向偏差减少19.14%。在湿润路面下,模糊MPC控制器最大横向偏差减少0.55 m。基于MATLAB/Simulink与Carsim软件搭建避障路径规划与跟踪控制联合仿真模型,选择动态障碍物不同速度进行障碍物路径动态规划及跟踪控制仿真试验。实验结果表明：跟踪规划路径过程中的最大横向偏差约为0.170 m,说明规划的避障路径能够安全有效地避开障碍物。     

电站锅炉磨煤机模糊-PID复合控制系统仿真

针对目前国内燃煤电站钢球磨制粉系统运行控制过程存在的主要问题,建立了钢球磨制粉系统动态过程数学模型.在对系统的动态特性进行了较为全面的仿真分析基础上,基于模糊控制理论,提出参数在线自校正模糊-PID控制,并对所提出的控制系统的控制效果进行了仿真研究.结果表明,所提出的模糊-PID复合控制方案能显著提高燃煤电站钢球磨制粉系统的运行控制效果和适应能力.     

基于相空间重构和PSO-K-means的球磨机负荷状态识别方法

针对球磨机振动信号具有强随机性、非平稳性和非线性等内在特性导致负荷状态难以识别的问题,提出一种基于相空间重构和PSO-K-means的球磨机负荷状态识别方法。首先,利用改进前后的自相关系数算法对Lorenz与Rossler两种混沌时间序列进行数值模拟,得出延迟时间和嵌入维数精准有效的计算方法;其次,验证出球磨机筒体振动信号具有混沌特性后对其时间序列进行相空间重构,恢复出等价的混沌吸引子;接着,针对3种不同负荷状态下的相空间吸引子进行特征提取,分析了关联维数特征量的变化规律;最后,将关联维数作为特征向量输入PSO-K-means聚类模型中对球磨机负荷状态进行分类与识别。结果表明,PSO-K-means聚类模型在负荷状态识别时有较高的精准性,欠负荷、正常负荷、过负荷下识别精度分别为94.2%、96.3%、94.8%。以上结果证实了该方法能够实现对球磨机负荷状态的有效识别。     

集成筒体振动信号的球磨机出力在线监测

针对球磨机出力在线监测的不足,提出了一种基于机理模型和黑箱模型相结合的球磨机出力软测量算法.首先,分析了制粉出力的影响因素,并通过与传统的轴承振动法比较,证实筒体振动信号更能反映料位,在此基础上,确定了出力混合模型的辅助变量;其次,基于机理模型获得球磨机出力方程和理论值,并基于最小二乘支持向量机算法对机理模型进行校正,弥补它的不精确性;最后,制粉出力的建模结果表明:该算法能够有效地反映出实际运行中出力的变化趋势和动态特性,比单纯机理模型具有更高的精度和适用性.     

基于RBM和T-S模型的料位软测量方法的研究

球磨机是火力发电厂的基础设备,可靠测量料位是实现系统优化的关键。针对球磨机音频信号中存在强噪声、非线性等问题,结合受限玻尔兹曼机(RBM)、减法聚类和T-S模糊模型,提出了一种软测量方法。首先采用微调后的玻尔兹曼机提取特征,去除存在的噪声,然后使用减法聚类辨识模糊模型的初始结构,最后采用T-S模糊模型预测球磨机料位。通过在球磨机运行数据上进行模型验证,验证了该方法的实用性和可行性。     

模型预测控制反馈校正系数的在线整定

模型预测控制在处理不可测干扰时有明显的局限性，特别是对于类似斜坡一样的干扰，控制作用十分缓慢。对此，提出了一种对其反馈校正系数的在线整定方法，在各种不同动态的不可测干扰存在的情况下，能显著提高预测控制的控制性能。     

搅拌磨与球磨磨矿对比试验

研究了搅拌磨和球磨磨矿产品的粒度特性及其磨矿过程中的比生产率、能耗情况.结果表明:搅拌磨磨矿产品较为均匀,球磨磨矿产品中微细粒和粗颗粒的质量分数较高;分别采用直线和指数曲线拟合搅拌磨和球磨时不同入磨粒度和比生产率的关系,随着入磨粒度的下降,球磨的比生产率下降较搅拌磨明显;采用Walker等提出的关系式,拟合入磨粒度与能量消耗的关系,搅拌磨的耗能增长速率远小于球磨的增长速率.搅拌磨相对于球磨在细磨和超细磨过程中具有明显的优势.     

一种多尺度球磨机筒体振动频谱分析与建模方法

针对基于传统快速傅里叶变换获得的单尺度筒体振动频谱难以有效揭示磨机研磨机理和筒体振动信号组成,以及现有文献中经验模态分解(EMD)技术预测精度低的问题,提出了基于偏最小二乘算法的多尺度筒体振动频谱分析与建模方法.该方法首先采用经验模态分解技术将筒体振动信号分解为具有不同时间尺度的内禀模态函数(IMF),接着通过傅里叶变换获得多尺度频谱,最后采用基于偏最小二乘算法的潜变量贡献率分析和选择不同尺度频谱,并建立融合不同尺度频谱的磨机负荷参数软测量模型.采用实验球磨机的实验数据仿真验证了所提方法的有效性.     

基于有界干扰Hammerstein 模型的化工过程的预测控制

为了控制一类由Hammerstein模型描述的合有输入约束和有界干扰的非线性化工过程,提出一种鲁棒预测控制策略.该策略分为两步,第一步考虑系统状态不可测的情况,对无约束受干扰的线性模型采用鲁棒输出反馈预测控制方法计算中间变量,其中为了处理干扰,采用二次有界技术设计出能够在线更新的估计误差集合的方法使得系统有界收敛.第二步通过中间变量求解非线性代数方程和采用解饱和的方法得到满足约束的实际控制输入.为了验证方法的有效性,对聚丙烯牌号切换过程进行控制仿真.结果 表明,应用本文的控制策略,不仅能够保证优化问题的递推可行性也能保证闭环系统的鲁棒稳定性.     

行星式球磨机研制及其节能机理

介绍了行星式球磨机的特点和研制历程.首先利用材料疲劳损伤积累理论,分析行星式球磨机的节能机理,指出其节能特性不仅与磨机状态有关,还与磨料的物理性质有关.其次,运用数理统计学概念及赫兹应力计算方法,描述了粉体应力分布、疲劳损伤积累效果以及行星效应与节能效果的关系模型.然后研究了粉体工作应力,推导出冲击能耗降低系数,定量表达了磨机的节能机理.最后以制备矿渣微粉为例比较了三类典型设备的性能,验证了理论的正确性,并指出一般情况下行星式球磨机节能约30%～40%.     

考虑测量噪声的车辆自适应巡航控制系统纵向跟车研究

提出一种具有自适应补偿能力的反馈校正模型预测控制器设计方法,该控制器由卡尔曼滤波器和模型预测控制器构成.建立ACC控制系统车间纵向跟车动力学模型,采用卡尔曼滤波器进行状态变量的估计,消除测量噪声的干扰;利用反馈校正机制改进跟车预测模型,以处理参数不完全确定和外部干扰对模型精度带来的影响,并采用向量松弛因子对硬约束进行软化处理,避免优化求解过程中出现无可行解的情况.将本文所设计的控制器转化为带约束的二次规划问题,利用MPC控制器滚动优化的特点,将控制量作用于被控对象,实现自适应巡航控制.实验结果表明:在存在测量噪声的情况下,本文提出的方法有效地提高了ACC系统的跟车安全性和乘坐舒适性,并且系统具备良好的抗干扰能力.