浮選機(jī)自動(dòng)控制系統(tǒng)

1、浮選機(jī)自動(dòng)控制系統(tǒng)對(duì)于浮選來(lái)說(shuō)，浮選藥劑量、液位、給礦濃度、給礦粒度、給礦流量和浮選 過(guò)程進(jìn)氣量等因素都會(huì)引起浮選過(guò)程金屬回收率和精礦品位的變化。因此，主要 控制目標(biāo)包括：精礦質(zhì)量、浮選槽液位和充氣量。而對(duì)于浮選機(jī)本身來(lái)說(shuō)，給礦 是無(wú)法控制的，而浮選過(guò)程進(jìn)氣量，需要根據(jù)給礦來(lái)確定。因此，目前我們主要 對(duì)精礦質(zhì)量和浮選槽液位的控制進(jìn)行了研究。通過(guò)對(duì)精礦質(zhì)量以及浮選槽的液位等進(jìn)行檢測(cè)，綜合分析判斷浮選工藝各參 數(shù)的變化，實(shí)時(shí)地調(diào)節(jié)液位，保證浮選槽液位的穩(wěn)定。進(jìn)而合理地調(diào)節(jié)各段浮選 精尾指標(biāo)，以便保證浮選效率和精礦質(zhì)量。確定控制策略以PID為核心，在此基礎(chǔ)上采用合適的先進(jìn)控制技術(shù)，解決常 規(guī)PID控

2、制方法直接應(yīng)用于該控制系統(tǒng)時(shí)不可避免的問(wèn)題。結(jié)合浮選工藝過(guò)程 的特點(diǎn)，我們采用模糊PID對(duì)被控對(duì)象一一浮選槽進(jìn)行控制；同時(shí)，對(duì)于浮選 礦漿液位的控制引入預(yù)測(cè)控制方法，對(duì)于氣動(dòng)執(zhí)行機(jī)構(gòu)的控制引入智能優(yōu)化方法。(1)模糊PID控制由于浮選工藝過(guò)程的復(fù)雜性和參數(shù)的時(shí)變性、大滯后、強(qiáng)非線(xiàn)性、強(qiáng)耦合及 不確定性，且難以在線(xiàn)連續(xù)監(jiān)測(cè)，難以建立精確的數(shù)學(xué)模型的特點(diǎn)，無(wú)法定量地 判斷浮選設(shè)備的各種工作狀態(tài)和礦石的性質(zhì)，只能定性地或趨勢(shì)性地判斷，這種 判斷是無(wú)法實(shí)現(xiàn)浮選工藝過(guò)程的精確控制。因此，為了實(shí)現(xiàn)浮選工藝過(guò)程的精確 控制，確定控制策略以PID為核心，同時(shí)必須將影響浮選工藝過(guò)程的各種變化 情況，礦石性質(zhì)的變

3、化等諸多因素與生產(chǎn)實(shí)踐結(jié)合起來(lái)，建立模糊控制規(guī)則，進(jìn) 行模糊推理，得出模糊推理結(jié)果，反模糊化，與各被控對(duì)象的PID結(jié)合，組成 Fuzzy+PID的控制閉環(huán)，從而實(shí)現(xiàn)浮選工藝過(guò)程的精確控制?？刂频哪康氖欠€(wěn)定 浮選工藝過(guò)程，穩(wěn)定浮選工藝指標(biāo)，為下一工序作業(yè)提供有利的條件。模糊PID 控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖3所示：圖3模糊PID控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖在常規(guī)PID控制器的基礎(chǔ)上進(jìn)行模糊自整定PID，以誤差e和誤差變化率ec 作為輸入，采用模糊推理的方法對(duì)PID參數(shù)Kp、Ki、Kd進(jìn)行在線(xiàn)自整定，以滿(mǎn) 足不同e和ec對(duì)控制器參數(shù)的不同要求，而使被控對(duì)象具有良好的動(dòng)、靜態(tài)性 能。在整定PID參數(shù)的時(shí)候，模糊規(guī)則的設(shè)定是

4、非常重要的，在設(shè)定模糊規(guī)則的 時(shí)候，我們根據(jù)PID控制器中三個(gè)參數(shù)Kp、Ki和Kd在控制系統(tǒng)中的作用，從 系統(tǒng)的穩(wěn)定性、響應(yīng)速度、超調(diào)量和穩(wěn)態(tài)精度等方面來(lái)考慮，建立其調(diào)節(jié)參數(shù) Kp、 Ki和 Kd的模糊控制規(guī)則。通過(guò)該算法，可以根據(jù)被控對(duì)象的改變而自動(dòng)調(diào)整PID參數(shù)，很好地實(shí)現(xiàn)了 對(duì)浮選槽的自動(dòng)控制。(2)預(yù)測(cè)控制由于浮選過(guò)程是通過(guò)多級(jí)串聯(lián)來(lái)提高精礦品位的，同時(shí)整個(gè)系統(tǒng)又具有較嚴(yán) 重的滯后，所以第一級(jí)的輕微波動(dòng)很可能會(huì)被逐級(jí)放大以至于后面幾級(jí)失去控制，尤其對(duì)于浮選機(jī)液位的控制過(guò)程中出現(xiàn)一些不確定性的行為現(xiàn)象，也就是控制領(lǐng) 域所謂的混沌現(xiàn)象。雖然，混沌現(xiàn)象的出現(xiàn)使我們無(wú)法對(duì)系統(tǒng)的長(zhǎng)期行為進(jìn)行預(yù)測(cè)

5、，但是我們完 全可以利用混沌的規(guī)律對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行短期的行為預(yù)測(cè)。通過(guò)比較，我們采用預(yù)測(cè)控 制消除混沌現(xiàn)象。結(jié)合該系統(tǒng)的特點(diǎn)采用局域預(yù)測(cè)的方法，即認(rèn)為相空間中某一點(diǎn)的演化行為 可由其鄰近點(diǎn)的演化行為反映出來(lái)，在相空間中尋找預(yù)測(cè)點(diǎn)的最鄰近點(diǎn)，并將此 最鄰近點(diǎn)在軌道上的下一點(diǎn)作為預(yù)測(cè)值輸出。該方法計(jì)算簡(jiǎn)單可行，而且只要能 夠?qū)崟r(shí)地?cái)M合局部模型的系數(shù)，就能夠較精確的反映整個(gè)系統(tǒng)參數(shù)的演化特性。 這里我們通過(guò)對(duì)上游進(jìn)行采樣實(shí)驗(yàn)，檢測(cè)上級(jí)對(duì)象的變化來(lái)預(yù)測(cè)其對(duì)本級(jí)對(duì)象可 能的影響，預(yù)先做出適當(dāng)調(diào)整，從而快速消除波動(dòng)，保持對(duì)被控對(duì)象的穩(wěn)定控制?；陬A(yù)測(cè)控制算法的最終控制目標(biāo)是對(duì)PID控制參數(shù)進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，即預(yù)

6、測(cè)PID控制。它實(shí)際上是一種自適應(yīng)控制算法，是在線(xiàn)參數(shù)估計(jì)和控制器參數(shù)在 線(xiàn)調(diào)整兩者的有機(jī)結(jié)合，其實(shí)質(zhì)是基于預(yù)測(cè)控制思想的自適應(yīng)PID控制。通過(guò)這 種控制算法，先預(yù)測(cè)系統(tǒng)未來(lái)的輸出狀態(tài)，即礦漿將來(lái)的液位，再去確定當(dāng)前時(shí) 刻的控制動(dòng)作，調(diào)節(jié)錐形閥的開(kāi)度，進(jìn)而控制礦漿的流量大小。即先預(yù)測(cè)后控制, 控制動(dòng)作具有明顯預(yù)見(jiàn)性,PID參數(shù)又可進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)節(jié)，明顯優(yōu)于僅根據(jù)以往信 息反饋產(chǎn)生控制動(dòng)作的經(jīng)典反饋控制系統(tǒng)。預(yù)測(cè)PID控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖4所示：圖4預(yù)測(cè)PID控制結(jié)構(gòu)圖（3）智能優(yōu)化常規(guī)控制方式依靠的是偏差，即達(dá)到穩(wěn)態(tài)后，輸出并不會(huì)保持不變而是圍繞 設(shè)定值上下波動(dòng)，這就會(huì)導(dǎo)致執(zhí)行機(jī)構(gòu)頻繁動(dòng)作，縮短其使

7、用壽命。在浮選系統(tǒng) 中同樣存在此問(wèn)題，為此，我們采用智能優(yōu)化方法，在被控對(duì)象達(dá)到穩(wěn)態(tài)后，通 過(guò)采集數(shù)據(jù)，以及內(nèi)置的優(yōu)化算法，來(lái)計(jì)算出當(dāng)前狀況下的最佳輸出，然后將 PID切換為手動(dòng)使輸出固定為計(jì)算出的最佳值，從而避免執(zhí)行機(jī)構(gòu)的頻繁動(dòng)作， 保護(hù)浮選機(jī)氣動(dòng)執(zhí)行機(jī)構(gòu)，最大限度的延長(zhǎng)電氣系統(tǒng)的壽命。智能優(yōu)化系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 如圖5所示：模糊PID執(zhí)行器輸出被控對(duì)象智能優(yōu)化算法反饋反饋反饋圖5智能優(yōu)化算法由于遺傳算法具有很好的穩(wěn)定性和魯棒性，且計(jì)算時(shí)間少，因此，智能 優(yōu)化算法我們采用遺傳算法對(duì)PID參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。下面介紹具體介紹一下遺傳 算法的思想和參數(shù)優(yōu)化方法。遺傳算法與傳統(tǒng)搜索算法不同，遺傳算法從一組隨機(jī)產(chǎn)生

8、的初始解，稱(chēng)為群 體，開(kāi)始搜索過(guò)程。群體中的每個(gè)個(gè)體是問(wèn)題的一個(gè)解，稱(chēng)為染色體。這些染色 體在后續(xù)迭代中不斷進(jìn)化，稱(chēng)為遺傳。遺傳算法主要通過(guò)交叉、變異、選擇運(yùn)算 實(shí)現(xiàn)。交叉或變異運(yùn)算生成下一代染色體，稱(chēng)為后代。染色體的好壞用適應(yīng)度來(lái) 衡量。根據(jù)適應(yīng)度的大小從上一代和后代中選擇一定數(shù)量的個(gè)體，作為下一代群 體，再繼續(xù)進(jìn)化，這樣經(jīng)過(guò)若干代之后，算法收斂于最好的染色體，它很可能就 是問(wèn)題的最優(yōu)解或次優(yōu)解。遺傳算法中使用適應(yīng)度這個(gè)概念來(lái)度量群體中的各個(gè) 個(gè)體的在優(yōu)化計(jì)算中有可能到達(dá)最優(yōu)解的優(yōu)良程度。度量個(gè)體適應(yīng)度的函數(shù)稱(chēng)為 適應(yīng)度函數(shù)。適應(yīng)度函數(shù)的定義一般與具體求解問(wèn)題有關(guān)。遺傳算法具有自組織、自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)性。采用遺傳算法對(duì)PID控制器參 數(shù)進(jìn)行優(yōu)化時(shí)，我們采取以下流程：1）初始群體的生成。目前常采用的編碼方法主要是二進(jìn)制編碼和實(shí)數(shù)編碼， 我們采用二進(jìn)制編碼，長(zhǎng)度為10位，并隨機(jī)生成種群規(guī)模為30的初始群體。適應(yīng)度函數(shù)的確定。