选矿破碎过程自动控制及优化

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时间:2019-02-28

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1、摘要选矿生产是冶金工业中的重要一环。我国矿产资源普遍存在品位不高,采、选、冶难度大的问题。目前我国选矿自动化程度低,生产成本高,资源消耗大。采用先进的自动化技术对于提高选矿企业经济效益意义重大.预测控制是从上世纪70年代发展起来的新型控制算法,具有对模型要求低、滚动优化、能有效处理约束问题等诸多优点,在工业过程控制中应用广泛,是最具应用推广价值的先进控制策略之一.本文以宝钢集团梅山选矿破碎过程为对象,研究了破碎过程自动控制及其综合自动化技术,将预测控制成功应用到选矿破碎过程自动控制之中。研究工作包括:首先分析了破碎过程机理模型。破碎过程是一个复杂的动力学过

2、程,并具有非线性和大时滞特性。机腔料位的稳定是破碎控制的主要目标.论文通过时域建模方法,给出了系统的二阶时滞模型,为破碎系统控制提供基础.分别采用常规PIE)控制、Smith预估控制和内模控制对选矿破碎过程进行仿真研究,研究表明PID控制超调过大。易造成系统给矿中止;Smith预估控制对模型过于依赖,模型失配时产生较大的动态和静态误差;内模控制较预估控制有较好的鲁棒性,抗扰动能力增强,但仍存在响应慢的缺点。论文最终采用预测控制方案,充分发挥其能有效克服时滞、对模型依赖较少、鲁棒性强的特点.实践证明该方案的可行性,在实际应用中给矿响应迅速,机腔料位基本稳定在

3、600_30mm内,实现破碎过程优化运行。根据破碎过程特点,给出了基于PLC的监督控制与数据采集(SCADA)方案。控制系统包括过程控制级、过程监控级和生产管理级,给出了控制系统的硬件及软件设计,并对项目实施过程中出现的诸多问题进行了分析.最后,对全文的工作进行了总结,分析了存在的问题,并对预测控制方法在选矿破碎过程中的进一步研究进行了展望。关键词:破碎过程混合建模预测控制综合自动化PLC-SCADAABSTRACTMineralprocessingisoI碥ofthemostimportantpartsofmetallurgicalindustry.Th

4、eloworegradeCaUSesgreatdifficultiesinmining,ore-dressingandsmelting.Atpresentautomationtechnologyinmineralprocessingplantsislow,andmostoftheequipmentsa"manuallyoperatedwhichcaulshigIIproductioncost.Itisessentiallyimportanttoapplyadvancedautomationtechnologytoimprovetheeconomicbene

5、fitsoftheplants.Modelpredictivecontrol(Mr'o”∞developedin1970,whichhasbeenwidelyappliedinindustrypl'OCeS5controlsiImthen.Itswideapplicationresultsfromitsthreebasiccharacteristics:modelprediction,recedinghorizontaloptimizationandfeedbackcorrection.MPCisO∞ofthemostvaluableadvancedcon

6、trolstrategiesinthe21steentufy.BasedonthecomprehensiveautomationprojectofMeiShanConcentrationPlant,ShanghaiBaoShanSteelGroup,crashingpl'oc8scontrolandsysteminformationintegration辨bothresearched.MPCisapplied.Fifstbyanalyzingthephysicalmodelofthecrashingprocess.crashingisacomplex,no

7、nlinearandlargetimelagprocessinmining.Usingthehybridmodelingmethod,asecond-ordertimelagmodelisobtained,whichgivesthebasistodotheresearchworkonthecrashingprocess.nD.SmithpredictcontrolandInternalmodecontrolmsimulatedrespectively.PIDdemonstrates锄greatovershoot,andsmithpredictordepen

8、dstoomuchonthemodel,whileinternal

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