选矿厂磨矿过程智能控制系统的研究与开发
磨矿过程控制仿真实验平台的研究与开发的开题报告
磨矿过程控制仿真实验平台的研究与开发的开题报告一、选题背景磨矿过程控制仿真实验平台是矿山行业中非常重要的研究和应用领域，磨矿过程控制对矿山的生产效率、产品质量和经济效益都有着极其重要的影响，而磨矿过程控制仿真实验平台就是为了更好地控制和优化磨矿过程，提高矿山生产效率和产品质量。
二、研究意义随着矿山行业的不断发展，磨矿过程控制的重要性也越来越明显，而仿真实验平台则是磨矿过程控制研究和应用的关键技术，因此，研究和开发一款高效、实用的磨矿过程控制仿真实验平台对于推动矿山行业的发展和提高磨矿过程控制的效率具有重要的意义。
三、研究内容1.研究磨矿过程控制的基本原理，对磨矿过程中的主要参数、工况等进行分析和研究；2.设计建立磨矿过程控制仿真实验平台，包括硬件和软件两个部分，其中硬件包括磨机、电机、传感器、控制系统等，软件包括仿真计算软件、数据采集软件、控制软件等；3.开发与优化仿真计算软件，实现对磨矿过程参数的实时监控和控制，建立磨机运行状态仿真模型、磨机负荷仿真模型等，辅助磨矿过程的控制和优化；4.针对磨矿过程中的常见故障和异常情况进行仿真实验研究，并探索对应的故障处理和解决方案；5.对磨矿过程控制仿真实验平台进行实验验证，分析与评估效果，形成可操作、实用的仿真实验平台。
四、研究方法本研究主要采用实验研究方法，重点研究仿真实验平台的设计、建立和优化，开发与改进仿真计算软件，进行实验仿真研究，最终形成可操作、实用的仿真实验平台。
五、预期成果本研究预计将设计、建立和优化一款高效、实用的磨矿过程控制仿真实验平台，主要成果包括：1）硬件及软件设计规划等详细设计文档；2）仿真计算软件、数据采集软件、控制软件及设置文档等相关软件；3）针对磨矿过程常见故障处理及解决方案的研究报告；4）实验数据及实验分析报告；5）示范应用报告等。
梅山选矿厂磨矿过程控制研究与应用
全 ｝ 选 孚
图 １ 磨 矿分级过程 工艺流程 图
２ １ 一次磨机给矿量控制 ． 根据实现功能的要求 ， 各子系统采用串级控制 、 前馈反馈复合控制等， 控制策略包括 ＰＤ控制、 Ｉ 模糊
控 制等 。
在 选矿过程 中 ， 流程 的稳 定 相 当重 要 。对 给 矿
方案， 采用现场控制级、 过程监控级和生产管理级三层架构， 系统具有开放、 可靠、 经济的特点。
关键 词 ： 磨机 ； 球 选矿 ； 磨矿 过程控 制 中图分类 号 ：Ｄ ７ Ｔ ６９ 文献标 识码 ： Ａ 文章 编号 ：０ ９５ ８ （ ０ ８ １ －０ ３０ １０ －６ ３ ２ ０ ） １０ ２ －３
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ａ ｄ Ａｐ ｌ ａ ｉ ｎ ｏ ｉ ｄ ｎ ｒ ｃ ｓ ｎ ｒ ｌ ｃ ｎ ｌ ｇ ｆＭ ｅｓ ａ ｎ ｅ ｔａ ｏ ｓ ａ ｃ ｎ ｐ ｉ ｔ ｆＧｒｎ ｉ ｇ Ｐ ｏ ｅｓ Ｃｏ ｔ ｏ ｃ ｏ Ｔｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ｏ ｉｈ ｎ Ｃｏ ｃ ｎ ｒ ｔ ｒ
ｔ ｎ ｍａ ａ ｅ ｎｔｌ ｖ １ ｉ ｎ ｇ ｍｅ ｅ ｅ ． ｏ Ｋｅ ｗｏｒ ｙ ｄｓ： ｌ ｍｉ ；Ｄｒ ｓ ｉ ｇ；Ｇｒｎ ｉ ｇ ｐ ｏ ｅ ｓｃ ｎｒ ｌ Ｂａｌ ｌ ｌ ｅ ｓｎ ｉ ｄ ｎ ｒ ｃ ｓ ｏ ｔｏ
１ 引 言
二次磨 机浓 度和 溢流粒 度控 制 。
Ｓ ｒａ ｅ ｉ１Ｎｏ． ５ ４７
矿
业
快
报
Ｅ Ｒ ＳＩ Ｆ ＸＰ ＥＳ Ｎ ＯＲＭＡ Ｉ Ｔ ＯＮ ０ ＮＩ ＮＤ Ｔ Ｆ ＭＩ ＮＧ Ｉ ＵＳ ＲＹ
Ｎｏ ｅ ｅ ． ０ ８ ｖ ｍｂ ｒ ２ ｏ
《选矿厂磨矿分级控制系统的研究》范文
《选矿厂磨矿分级控制系统的研究》篇一一、引言随着科技的不断进步，选矿厂的自动化、智能化水平逐渐提高。
磨矿分级作为选矿过程中的重要环节，其控制系统的优化对于提高生产效率、降低能耗和保证产品质量具有重要意义。
本文旨在研究选矿厂磨矿分级控制系统的现状、问题及优化策略，以期为选矿厂的现代化改造提供理论支持和实践指导。
二、选矿厂磨矿分级控制系统的现状目前，选矿厂磨矿分级控制系统主要采用传统的PID控制算法。
这种算法在稳定状态下具有较好的控制效果，但在实际生产过程中，由于原料性质、设备磨损、环境变化等因素的影响，磨矿分级过程往往呈现出非线性和时变性的特点，导致PID控制算法难以达到理想的控制效果。
此外，现有的控制系统缺乏智能优化和自适应调整的能力，难以应对生产过程中的各种变化。
三、选矿厂磨矿分级控制系统的问题1. 控制精度不足：由于磨矿分级过程的非线性和时变性，传统的PID控制算法难以保证控制精度。
2. 适应能力差：现有控制系统缺乏智能优化和自适应调整的能力，难以应对原料性质、设备磨损、环境变化等因素的影响。
3. 能源消耗高：选矿过程中能耗较高，而现有的控制系统缺乏对能源消耗的有效控制。
四、选矿厂磨矿分级控制系统的优化策略1. 引入智能控制算法：采用先进的智能控制算法，如模糊控制、神经网络控制等，以提高控制系统的精度和适应能力。
2. 建立自适应调整机制：通过实时监测生产过程中的各种参数，自动调整控制系统的参数，以适应原料性质、设备磨损、环境变化等因素的影响。
3. 能源管理优化：通过优化控制策略和引入能源管理系统，实现对选矿过程中能源消耗的有效控制，降低能耗。
4. 系统集成与协同优化：将磨矿分级控制系统与其他选矿设备及系统进行集成，实现协同优化，提高整体生产效率。
五、实例分析以某选矿厂为例，通过引入智能控制算法和建立自适应调整机制，对磨矿分级控制系统进行优化。
优化后的控制系统能够更好地适应原料性质、设备磨损、环境变化等因素的影响，提高了控制精度和生产效率，同时降低了能耗。
《选矿厂磨矿分级控制系统的研究》范文
《选矿厂磨矿分级控制系统的研究》篇一摘要：本文针对选矿厂磨矿分级控制系统进行深入研究，分析其关键技术、系统架构、运行策略以及优化方法。
通过对磨矿过程的理论基础与实际应用进行剖析，为提高选矿效率、降低成本及保护环境提出改进建议，以期望在实践层面促进选矿工业的可持续发展。
一、引言选矿厂作为矿产资源开发的重要环节，其磨矿分级控制系统的性能直接关系到生产效率和产品质量。
随着科技进步和工业自动化水平的提高，磨矿分级控制系统的研究成为选矿工业领域的重要课题。
本文旨在深入探讨该系统的运行原理、技术进步及优化策略。
二、磨矿分级控制系统的理论基础1. 磨矿过程理论：磨矿过程涉及矿石的破碎、研磨和分级等多个环节，通过理论分析，明确各环节的相互关系及影响因素。
2. 分级控制原理：通过控制系统对磨矿过程中的粒度、浓度等参数进行实时监测与控制，以实现磨矿产品的优化。
三、磨矿分级控制系统的技术进步1. 自动化技术：现代选矿厂广泛采用自动化技术，通过智能传感器和控制系统实现磨矿过程的自动监控与调节。
2. 智能控制算法：采用先进的控制算法，如模糊控制、神经网络控制等，提高磨矿分级的精度和效率。
3. 物联网与大数据技术：通过物联网技术实现设备间的信息交互，利用大数据分析优化生产策略。
四、系统架构与运行策略1. 系统架构：磨矿分级控制系统通常由数据采集层、控制层和决策层组成，各层级之间通过数据传输实现信息共享和协同工作。
2. 运行策略：系统通过实时监测磨矿过程中的各项参数，如粒度、浓度、流量等，根据预设的控制策略进行调整，以达到最佳的磨矿效果。
五、系统优化与改进建议1. 优化设备选型与配置：根据矿石特性和生产需求，合理选择和配置磨矿设备，提高设备利用率和生产效率。
2. 引入先进控制算法：采用先进的控制算法，提高系统的自适应能力和抗干扰能力，确保磨矿分级的稳定性和精度。
3. 加强系统维护与管理：定期对系统进行维护和检修，确保设备的正常运行和数据的准确性。
磨矿工业过程智能控制算法研究与应用
内 蒙 古 科 技 与 经 济
Ｉ ｎ ｎ ｅ ｒ Ｍｏ ｎ ｇ ｏ ｌ ｉ ａ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ Ｔｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ＆ Ｅｃ ｏ ｎ ｏ ｍｙ
Ｍａ ｒ ｃ ｈ ２ Ｏ１ ４ Ｎｏ． ６ Ｔｏ ｔ ａ １ Ｎｏ ． ３０ ４
第 ６期 总 第 ３ ０ ４期
磨 矿 工 业 过 程 智 能控 制 算法 研 究 与应 用
石 文文 ， 张 祺 ， 方 忠
（ 包头钢铁 （ 集 团） 有 限责 任 公 司 选 矿 厂 ， 内蒙 古 包 头 ０ １ ４ ０ １ ０ ） 摘 要 ： 以 包头钢 铁 （ 集 团） 有 限 责任 公 司选 矿 厂 主 厂 磨 矿 分 级 工 业 过 程 为 背 景 ， 介 绍 了 西 门 子 ＰＩ Ｃ 应 用 于 该 过 程 的 实现 技 术 ， 并 详 细 讨 论 了主 要 控 制 方 法 ， 即根 据 各控 制 单 元 的关联 和 特 点 ， 选 择 不 同的 控 制 编 程 方 法 ， 如智 能 Ｐ Ｉ Ｄ控 制 、 模 糊控 制 ， 串级 控 制 等 。 生 产 运 行 结 果 表 明 ， 该 系统 稳 定 可 靠 ， 调
给 矿 量 的 控 制 目标 就 是 通 过 改 变 给 矿 电机 变 频 器 的给 定频 率 ， 使 原 矿 进 入 磨 机 的 台 时 处 理 量 按 给 定 值 的 要 求 变 化 。 采 用 核 子 秤 对 矿 量 进 行 实 时 检 测 ， 通 过调节 电振给料 机 的振 动频率 ， 从 而 实 现 给 矿
①根 据矿 石性 质变 化 ， 自动 调 整 给 矿 量 的 多 少 ， 在 稳
定 给 矿 的 前 提 下 实 现 磨 机 的 磨 矿 效 率 最 高 。② 一 段、 二段旋 流 器给 矿浓 度稳 定在 要求 范 围内 ， 以保 证
《选矿厂磨矿分级控制系统的研究》范文
《选矿厂磨矿分级控制系统的研究》篇一摘要：本文着重探讨了选矿厂中磨矿分级控制系统的设计与应用。
该系统旨在优化矿石加工过程中的磨矿与分级环节，以提高生产效率及产品品质。
本文首先分析了选矿工艺中磨矿分级的重要性，随后介绍了系统的设计原理、构成部分及其在实际生产中的应用效果，最后总结了该系统带来的经济效益和未来发展趋势。
一、引言选矿厂作为矿产资源开发的重要环节，其磨矿分级过程直接影响到矿石的加工效率和最终产品的质量。
随着工业自动化和智能化的快速发展，磨矿分级控制系统的研究与应用逐渐成为选矿技术的重要方向。
本文将详细阐述选矿厂磨矿分级控制系统的相关研究内容。
二、磨矿分级的重要性及现状分析磨矿分级是选矿工艺中关键的一环，它涉及到矿石的破碎、研磨和粒度分级等多个步骤。
在传统的选矿工艺中，磨矿分级多依赖于人工操作和经验判断，这导致了生产效率低下和产品质量的不稳定。
因此，研究和开发一套高效、智能的磨矿分级控制系统显得尤为重要。
三、磨矿分级控制系统的设计原理磨矿分级控制系统主要基于计算机控制技术，结合现代传感器和执行器，实现对磨矿和分级过程的自动化控制。
系统设计包括以下几个部分：1. 控制系统架构：采用分布式控制系统（DCS）或可编程逻辑控制器（PLC），实现数据的实时采集和处理。
2. 传感器与执行器：通过安装在不同工艺环节的传感器，实时监测矿石的粒度、水分等关键参数，执行器则根据控制系统的指令进行相应的操作。
3. 控制算法：采用先进的控制算法，如模糊控制、神经网络控制等，实现对磨矿和分级过程的精确控制。
四、系统构成及功能磨矿分级控制系统主要由以下几个部分构成：1. 数据采集模块：负责实时采集矿石的粒度、水分等关键参数。
2. 中央控制单元：负责处理数据采集模块传输的数据，并根据预设的控制算法输出控制指令。
3. 执行器模块：根据中央控制单元的指令，控制磨矿和分级过程中的设备运行。
4. 人机交互界面：操作人员通过该界面进行系统参数的设置、监控生产过程以及查看系统运行状态。
磨矿分级作业混合控制系统的研究的开题报告
磨矿分级作业混合控制系统的研究的开题报告
一、研究背景
磨矿分级作业混合控制系统是近年来磨矿分级工艺中的一种新型控制系统，它可以实现在线检测、智能化控制、自适应调节等功能，提高磨矿分级作业的生产效率和
生产质量，降低生产成本。
目前，该控制系统在矿山行业得到越来越广泛的应用，对
于提高我国矿山行业的竞争力、促进矿业现代化具有重要意义。
二、研究内容
本研究主要围绕磨矿分级作业混合控制系统展开，研究内容包括：
1.控制系统结构和原理研究：对磨矿分级作业混合控制系统的结构和原理进行分析，深入了解该系统的组成和工作原理。
2.控制算法研究：分析磨矿分级作业混合控制系统的特点，研究可行的控制算法，设计适合该系统的控制算法。
3.实验系统设计：根据磨矿分级作业的工艺流程和混合控制系统的工作原理，设计相应的实验系统，进行实验验证。
4.实验结果分析：通过对实验数据的分析和对实验结果的比较，得出磨矿分级作业混合控制系统的优缺点和可行性。
三、研究方法
本研究采用实验研究和理论研究相结合的方法，通过对磨矿分级作业的工艺流程和混合控制系统的结构原理进行分析，找出其优化方向，并通过设计实验系统，对磨
矿分级作业混合控制系统进行模拟，得出实验结果，并进一步分析和探究控制算法。
四、研究意义
本研究的意义在于：
1.为全面了解磨矿分级作业混合控制系统的结构和原理提供基础。
2.为探究磨矿分级作业混合控制系统的控制算法提供数据支撑。
3.为促进矿山行业智能化、自动化和信息化发展提供技术支持。
选厂磨矿分级控制系统的开发与应用
关 键 词 ： 矿分 级 ； 编 程 控 制 器 ； 散 控 制 系 统 ； 糊 控 制 磨 可 集 模
选取 球 磨机 音 量 、 磨机 功 率 、 给矿 流量 、 水 量 、 给 磨矿 浓度 和 溢 流 浓 度 作 为 检 测 数 据 。 选 取 给 矿 量 、 返 砂 水 量 、 矿 水量 作 为控 制变 量 ， 球磨 机 装载 量 排 而 作为参 考 变量 ， 它 变 量都 作 为 系统 的 随 机 干 扰 因 其 素 进行 考 虑 。首 先根 据 声强 、 率 及其 变化 ， 功 由系 统 微机 通过 模 糊 推 理 确 定 最 佳 的 给 矿 量 和 溢 流 浓 度 ； 磨 矿浓 度最 佳 值 由选 矿 技 术 人 员 设 定 并 逐 步 修 正 。 然后 在 上述 设 定 值下 ， 通过 自动 调 整给 矿量 （ 制 原 控 矿 量 ） 返砂 水 量 （ 、 控制 磨 矿浓 度 ） 排 矿 水量 （ 制 溢 、 控
２ １ 控制 任 务 ． 该 矿选 厂 的磨 矿 分 级 过 程 如 下 ： 矿 从 料 仓 下 原 到 集矿 皮 带 ， 经 过 给 矿 皮 带 核 子 秤 计 量 后 送 到 再
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收稿 日期 ：０ ２—０ ２０ ２—０ ４ 作 者简介 ： 夏金瑞（ ９ ５ ） 男， 级工程师。 Ｉ６ 一 ， 高
际情 况 ， 用声 强 和功 率 双 信号 监 测球 磨机 状 态， 采 并
利用 先进 的 Ｔ Ｃ Ｄ Ｓ模 式 和 模 糊 （ ｕｚ ） 制 技 术 开 Ｆ ｚｙ 控 发的 磨 矿分 级 自动 控 制 系统 ， 夏 甸 金 矿取 得 了 良 在
选矿过程球磨自动控制系统设计探讨
选矿过程球磨自动控制系统设计探讨在实际的矿产处理过程中，最初的处理阶段就是选矿，一般都是通过球磨系统来实现相关的操作的，但是在传统的系统建设上存在着一定的不足，所以文章探讨了基于PROFIBUS总线构成的PLC-SCADA系统，这种系统能够完全满足相关的活动对于自动化水平的要求，并且能够实现生产处理效率的大幅度提升，由于它的优越特性，目前已经应用于很多的相关产业，并且取得了很好的实际效益。
标签：球磨；给矿；浓度；变比值控制；PLC-SCADA当前的矿产生产过程最重要的环节就是磨矿，因为磨矿过程不仅仅会影响后续工作的效率还会对最终的产品质量产生很大的影响，所以这就需要做好相关的控制。
但是在一般情况下，这方面的监控工作的工作量比较大，再者耗费的人力资源也是很大的，所以实现自动化的控制会大大促进生产环节的革新进步，使得行业的发展更为迅速。
1 现状及问题在实际的生产过程中，最先进性的操作就是磨矿，在一般情况下都是采用球磨的方式來進行这一生产过程，一般情况下都是采用比较经典的那种架构模式来进行相关设备的组合操作。
具体的操作流程一般都是下面介绍的这一种：首先原材料在经过采集之后，需要进行的第一步就是粉碎因为通过粉碎，这样就把原矿石变成粉末状的物质，这样有利于后面的研磨更加精细，也有利于后面的反应和实际的生产过程更加高效，所以在进行这一过程的时候需要做好的就是控制给水量和相应浓度，因为这会影响到实际控制产品质量的。
但是当前国内大部分磨矿厂，这一部分的处理还存在了一些问题，最主要的就是在磨矿的过程中主要是靠人工来进行操作，这样就会给煤矿带来一些主观上的影响因素不利于磨矿质量的稳定。
再者就是在给水过程中，由于人工的调节可能会出现水压的变化以及矿量变化等因素，这样容易对研磨过程中的球状磨矿机造成一定的损害。
但是通过自动化的设置，磨矿机就能够通过相关的程序和检测系统对这一过程进行及时的反馈调节，这样就能够适应多变化复杂的客观环境，并且能够保证磨矿过程中能够实现节能高效的目标。
矿物加工中智能监控系统的设计与实现研究
矿物加工中智能监控系统的设计与实现研究在当今的工业领域，矿物加工是一个至关重要的环节。
为了提高矿物加工的效率、质量和安全性，智能监控系统的应用逐渐成为了发展的趋势。
本文将深入探讨矿物加工中智能监控系统的设计与实现。
一、矿物加工的流程与特点矿物加工涵盖了多个复杂的步骤，包括破碎、磨矿、选矿等。
在这些过程中，需要处理大量的物料，并且操作条件和环境往往较为恶劣。
例如，破碎过程中设备的磨损严重，磨矿过程中能耗较高，选矿过程中需要精确分离不同性质的矿物。
这些特点使得对矿物加工过程的监控面临诸多挑战。
传统的人工监控方式不仅效率低下，而且难以保证准确性和及时性。
因此，引入智能监控系统成为了必然的选择。
二、智能监控系统的需求分析（一）实时性能够实时采集和处理生产过程中的各种数据，如设备运行参数、物料流量、质量指标等，以便及时发现问题并采取措施。
（二）准确性确保所采集和分析的数据准确可靠，为决策提供有力的支持。
（三）可靠性系统应具备高度的稳定性和容错能力，能够在恶劣的工业环境下持续运行。
（四）可扩展性随着生产规模的扩大和工艺的改进，系统能够方便地进行升级和扩展。
（五）可视化以直观的方式展示监控数据和分析结果，便于操作人员理解和操作。
三、智能监控系统的总体设计（一）硬件架构包括传感器、数据采集模块、通信网络和服务器等。
传感器负责采集各类物理量和化学量，数据采集模块将传感器的信号转换为数字信号并进行初步处理，通信网络用于传输数据，服务器则承担数据存储和计算的任务。
（二）软件架构由数据采集软件、数据分析软件和监控界面软件组成。
数据采集软件实现与硬件的通信和数据读取，数据分析软件运用各种算法对数据进行处理和分析，监控界面软件则提供友好的人机交互界面。
四、智能监控系统的关键技术（一）传感器技术选择合适的传感器类型和型号，以满足对不同参数的测量需求。
例如，采用压力传感器监测破碎机的工作压力，使用流量传感器测量物料的流量。
（二）数据采集与传输技术确保数据的高速、稳定传输，常用的技术包括工业以太网、无线网络等。
矿物加工中智能监测与控制系统的研究
矿物加工中智能监测与控制系统的研究在当今的工业领域，矿物加工是一个至关重要的环节，它对于提高矿物资源的利用率、保证产品质量以及降低生产成本都有着举足轻重的作用。
随着科技的不断进步，智能监测与控制系统在矿物加工中的应用越来越广泛，为这一传统行业带来了全新的发展机遇。
矿物加工过程通常涉及到多个复杂的物理和化学变化，包括破碎、磨矿、选矿、脱水等工序。
在这些工序中，需要对各种参数进行实时监测和精确控制，以确保整个生产过程的高效稳定运行。
传统的监测和控制方法往往依赖于人工操作和经验判断，不仅效率低下，而且容易出现误差和失误。
而智能监测与控制系统则能够实现对生产过程的自动化、智能化监测和控制，大大提高了生产效率和产品质量。
智能监测系统在矿物加工中的应用主要包括对设备运行状态的监测、工艺参数的实时采集以及生产过程的可视化监控等方面。
通过在设备上安装各种传感器，如温度传感器、压力传感器、振动传感器等，可以实时获取设备的运行状态信息，及时发现潜在的故障和问题，并进行预警和处理。
同时，利用先进的数据分析技术，对采集到的工艺参数进行处理和分析，能够为优化生产工艺提供有力的支持。
例如，通过对磨矿过程中磨机的负荷、转速、给矿量等参数的监测和分析，可以调整给矿量和磨机转速，实现磨矿效率的最大化。
此外，智能监测系统还可以实现对生产过程的可视化监控。
通过在生产现场安装摄像头和图像采集设备，并结合计算机视觉技术，可以实时获取生产现场的图像信息，让操作人员能够直观地了解生产过程的情况。
同时，利用图像识别技术，还可以对生产过程中的一些关键指标进行自动检测和判断，如矿石的粒度分布、精矿的品位等，进一步提高了监测的准确性和效率。
智能控制系统是智能监测与控制系统的另一个重要组成部分。
它基于智能监测系统采集到的数据和分析结果，通过自动控制算法对生产过程中的各种设备和参数进行精确控制，以实现生产过程的优化和稳定运行。
例如，在选矿过程中，智能控制系统可以根据矿石的性质和品位变化，自动调整选矿药剂的添加量和选矿设备的工作参数，提高选矿回收率和精矿品位。
矿物加工中智能控制系统的设计与应用
矿物加工中智能控制系统的设计与应用矿物加工是一个复杂而关键的工业过程，旨在从矿石中提取有价值的矿物，并将其提纯和分离，以满足各种工业需求。
在当今科技迅速发展的时代，智能控制系统的引入为矿物加工带来了显著的改进和优化。
本文将详细探讨矿物加工中智能控制系统的设计与应用，包括其原理、功能、优势以及面临的挑战。
一、矿物加工的基本流程与挑战矿物加工通常包括破碎、磨矿、选矿、脱水等多个环节。
在这些环节中，需要对各种物理和化学参数进行精确控制，以确保矿物的高效提取和质量。
然而，传统的控制系统往往面临诸多挑战。
例如，矿石的性质在不同的矿床和批次之间存在很大的差异，这使得控制参数的设定变得困难。
此外，加工过程中的干扰因素众多，如设备磨损、进料波动等，容易导致系统不稳定和产品质量波动。
二、智能控制系统的原理与组成智能控制系统是一种基于先进的传感器技术、数据分析和模型预测的自动化控制体系。
它通常由传感器网络、数据采集与处理系统、控制模型和执行机构组成。
传感器网络负责实时监测加工过程中的各种参数，如温度、压力、流量、浓度等。
数据采集与处理系统将这些海量的数据进行筛选、整理和分析，提取有用的信息。
控制模型则是智能控制系统的核心，它利用机器学习、人工智能等技术，建立起矿石性质、工艺参数和产品质量之间的复杂关系。
通过对历史数据的学习和优化，控制模型能够预测不同操作条件下的系统性能，并给出最优的控制策略。
执行机构根据控制模型的输出，对加工设备进行精确的调节，实现对整个过程的优化控制。
三、智能控制系统在矿物加工中的具体应用1、破碎与磨矿环节在破碎和磨矿过程中，智能控制系统可以根据矿石的硬度和粒度分布，实时调整破碎机和磨机的工作参数，如转速、给料量等，以实现能耗的最小化和破碎、磨矿效果的最优化。
例如，通过对磨机负荷的实时监测和分析，系统可以自动调整给料速度和磨矿介质的添加量，避免磨机出现“空磨”或“过磨”的情况，提高磨矿效率和产品细度的稳定性。
矿物加工中智能化监测系统的开发
矿物加工中智能化监测系统的开发在当今的矿业领域，矿物加工是一个至关重要的环节，其效率和质量直接影响着矿产资源的利用和企业的经济效益。
随着科技的不断进步，智能化监测系统的开发逐渐成为矿物加工领域的研究热点，为提高生产效率、降低成本、保障安全生产等方面带来了新的机遇和挑战。
矿物加工过程复杂多样，涉及到破碎、磨矿、选矿、脱水等多个工序，每个工序都需要对各种参数进行实时监测和控制，以确保生产过程的稳定和优化。
传统的监测方法主要依靠人工采样和实验室分析，这种方式不仅效率低下，而且难以实现对生产过程的实时、全面监测，容易导致生产波动和质量不稳定。
因此，开发智能化监测系统成为解决这些问题的关键。
智能化监测系统的核心是传感器技术。
通过在生产线上安装各种类型的传感器，如压力传感器、温度传感器、流量传感器、浓度传感器等，可以实时采集生产过程中的各种物理和化学参数。
这些传感器能够将采集到的信号转换为电信号，并传输到数据处理单元进行分析和处理。
为了确保传感器的准确性和可靠性，需要对传感器进行精心选型和校准，并采取有效的防护措施，以适应恶劣的生产环境。
数据采集与传输是智能化监测系统的重要组成部分。
采集到的传感器数据需要通过可靠的通信方式传输到中央控制系统，常见的通信方式包括有线通信（如以太网、RS485 等）和无线通信（如WiFi、蓝牙、Zigbee 等）。
在选择通信方式时，需要考虑数据传输的速度、稳定性、距离以及成本等因素。
同时，为了确保数据的完整性和安全性，还需要采用数据加密、纠错编码等技术手段。
数据处理与分析是智能化监测系统的关键环节。
接收到的大量传感器数据需要经过有效的处理和分析，才能提取出有价值的信息。
数据处理包括数据清洗、滤波、特征提取等步骤，以去除噪声和干扰，提取出反映生产过程状态的特征参数。
数据分析则可以采用多种方法，如统计分析、机器学习、深度学习等。
统计分析方法可以帮助我们了解数据的分布规律和趋势，机器学习方法（如支持向量机、决策树、随机森林等）可以建立预测模型，对生产过程中的关键参数进行预测和优化，深度学习方法（如卷积神经网络、循环神经网络等）则可以处理复杂的非线性数据，实现更精确的监测和控制。
矿物加工中智能化系统的设计与实现
矿物加工中智能化系统的设计与实现在当今的工业领域，矿物加工扮演着至关重要的角色。
随着科技的不断进步，智能化系统在矿物加工中的应用越来越广泛，为提高生产效率、优化产品质量以及降低成本带来了新的机遇。
矿物加工是一个复杂的过程，包括破碎、磨矿、选矿等多个环节。
传统的矿物加工方式往往依赖人工经验和大量的试验，不仅效率低下，而且难以保证产品的稳定性和一致性。
智能化系统的引入，可以有效地解决这些问题。
智能化系统的设计首先需要对矿物加工的工艺流程有深入的了解。
这包括对各种矿物的物理和化学性质、不同加工设备的工作原理以及它们之间的相互关系的掌握。
例如，在破碎环节，需要根据矿石的硬度和粒度分布选择合适的破碎机类型和工作参数；在磨矿环节，要考虑磨机的转速、填充率以及磨矿介质的尺寸等因素对磨矿效果的影响；在选矿环节，则要依据矿物的表面特性和可选性差异，选择合适的选矿方法和药剂制度。
在获取了足够的工艺知识后，接下来就是传感器的选择和布置。
传感器是智能化系统的“眼睛”，它们负责收集各种工艺参数和设备运行状态的数据。
常见的传感器包括压力传感器、温度传感器、流量传感器、浓度传感器等。
这些传感器需要被合理地布置在各个关键位置，以确保能够准确、及时地获取所需的数据。
数据采集是智能化系统的基础。
采集到的数据不仅要全面，还要具有足够的精度和可靠性。
为了实现这一点，需要采用先进的数据采集技术和设备，并建立完善的数据传输和存储系统。
同时，对采集到的数据进行预处理也是非常重要的一步。
这包括数据清洗、滤波、校准等操作，以去除噪声和异常值，提高数据的质量。
有了高质量的数据，接下来就是数据分析和建模。
数据分析的目的是挖掘数据中隐藏的规律和关系，为后续的控制和优化提供依据。
常用的数据分析方法包括统计分析、回归分析、聚类分析等。
建模则是根据数据分析的结果，建立能够描述矿物加工过程的数学模型。
这些模型可以是基于物理原理的机理模型，也可以是基于数据驱动的经验模型或混合模型。
矿物加工中智能监测系统的开发
矿物加工中智能监测系统的开发在当今的工业领域，矿物加工是一个至关重要的环节，其效率和质量直接影响到后续的生产流程和最终产品的品质。
为了提高矿物加工的效果和稳定性，智能监测系统的开发成为了一项关键的任务。
矿物加工过程复杂且多变，涉及到多个物理和化学过程，如破碎、磨矿、浮选、磁选等。
在传统的加工方式中，操作人员往往依靠经验和定期的抽样检测来判断加工过程的状态，这种方式不仅效率低下，而且容易出现误判，导致资源的浪费和产品质量的不稳定。
因此，开发一套能够实时、准确地监测矿物加工过程的智能系统显得尤为重要。
智能监测系统的核心在于传感器技术的应用。
通过在关键设备和工艺节点上安装各种传感器，如压力传感器、温度传感器、流量传感器、浓度传感器等，可以实时采集到大量的工艺参数。
这些参数包含了丰富的信息，能够反映出矿物加工过程的运行状况。
然而，仅仅采集数据是远远不够的，还需要对这些数据进行有效的处理和分析。
数据处理的第一步是数据清洗，去除掉那些异常和错误的数据，以保证后续分析的准确性。
接下来，运用数据分析算法对清洗后的数据进行挖掘，找出其中的规律和趋势。
例如，可以通过建立数学模型来预测矿石的品位变化，或者通过机器学习算法来识别设备的故障征兆。
在智能监测系统中，软件平台的设计也起着至关重要的作用。
一个好的软件平台应该具备友好的用户界面，能够直观地展示监测数据和分析结果，让操作人员一目了然。
同时，软件平台还应该具备强大的数据库功能，能够存储大量的历史数据，以便进行回溯和对比分析。
此外，为了实现系统的智能化，软件平台还需要具备自动报警和控制功能。
当监测数据超过设定的阈值时，系统能够自动发出报警信号，并采取相应的控制措施，如调整设备的运行参数或者停止设备运行，以避免事故的发生。
为了确保智能监测系统的可靠性和稳定性，系统的硬件设备也需要精心选择和配置。
传感器的精度和稳定性直接影响到数据采集的准确性，因此要选择质量可靠的传感器产品。
矿物加工中智能化管理系统的探讨
矿物加工中智能化管理系统的探讨在当今的工业领域，矿物加工行业正经历着深刻的变革。
随着科技的飞速发展，智能化管理系统逐渐成为提高矿物加工效率、优化资源利用和保障生产安全的关键手段。
矿物加工是一个复杂且多环节的过程，包括矿石的破碎、磨矿、选矿、脱水等。
在传统的加工模式中，往往依赖人工经验和定期的检测来调整工艺参数和设备运行状态，这不仅效率低下，而且容易出现误差。
智能化管理系统的引入，为解决这些问题提供了全新的思路和方法。
智能化管理系统的核心在于数据采集与分析。
通过在各个生产环节安装传感器和监测设备，可以实时获取大量的生产数据，如矿石的粒度、品位、设备的运行温度、压力、转速等。
这些数据被传输到中央控制系统，利用先进的数据分析算法和模型进行处理，从而为生产决策提供依据。
例如，通过对矿石品位数据的分析，可以及时调整选矿工艺参数，以提高选矿回收率；对设备运行数据的分析，可以提前预测设备故障，实现预防性维护，减少停机时间。
在智能化管理系统中，自动化控制技术发挥着重要作用。
根据数据分析的结果，系统可以自动调整设备的运行参数，实现生产过程的自动化控制。
比如，在磨矿环节，根据矿石的硬度和粒度，自动调整磨机的转速和给矿量，以达到最佳的磨矿效果；在选矿环节，自动控制药剂的添加量，提高选矿精度。
这种自动化控制不仅提高了生产效率，还保证了产品质量的稳定性。
智能化管理系统还能够实现生产过程的可视化监控。
通过将生产现场的图像、数据以直观的方式展示在监控屏幕上，管理人员可以实时了解生产状况，及时发现问题并采取措施。
同时，系统还可以对历史数据进行存储和查询，方便进行生产回溯和问题分析。
然而，在矿物加工中应用智能化管理系统并非一帆风顺，还面临着一些挑战。
首先是数据质量的问题。
由于生产现场环境复杂，传感器和监测设备可能会受到干扰，导致数据不准确或缺失。
因此，需要采取有效的数据清洗和校正方法，提高数据的可靠性。
其次，智能化管理系统的建设需要投入大量的资金和技术力量，对于一些中小企业来说，可能存在一定的经济压力。
矿物加工中智能化控制技术的应用与发展
矿物加工中智能化控制技术的应用与发展在当今的工业领域，矿物加工扮演着至关重要的角色。
随着科技的不断进步，智能化控制技术逐渐融入矿物加工行业，为其带来了显著的变革和发展。
矿物加工是一个复杂且多环节的过程，包括破碎、磨矿、选矿等。
传统的矿物加工方式往往依赖人工经验和固定的工艺流程，效率低下且难以保证产品质量的稳定性。
而智能化控制技术的引入，有效地解决了这些问题。
在破碎环节，智能化控制系统可以实时监测破碎机的运行参数，如功率、转速、压力等，并根据矿石的性质和进料量自动调整破碎机的工作状态，以实现最佳的破碎效果。
通过智能传感器和数据分析，能够提前预测设备可能出现的故障，及时进行维护，减少停机时间，提高生产效率。
磨矿过程中，智能化控制技术更是发挥了重要作用。
以往，磨矿细度的控制往往依靠工人的经验和定时取样检测，这种方式不仅滞后，而且难以精确控制。
现在，借助在线粒度检测设备和智能控制算法，系统可以实时获取磨矿产品的粒度分布，并自动调整磨机的转速、给矿量和磨矿介质的添加量，确保磨矿产品达到预设的细度要求，同时最大程度地降低能耗。
选矿环节是矿物加工的关键步骤之一。
智能化控制技术在选矿中的应用主要体现在浮选过程。
浮选过程中，药剂的添加量和浮选机的工作参数对选矿效果有着重要影响。
智能化控制系统可以根据矿石的品位、性质以及浮选泡沫的特征，精确控制药剂的添加量和浮选机的充气量、搅拌强度等参数，提高选矿回收率和精矿品位。
除了上述具体的生产环节，智能化控制技术还在整个矿物加工生产线的优化和管理方面发挥着巨大作用。
通过建立综合的智能监控平台，将各个生产环节的数据进行整合和分析，实现全流程的协同控制和优化。
这样一来，不仅可以提高生产效率，降低生产成本，还能够更好地应对市场需求的变化，及时调整生产策略。
在智能化控制技术的实际应用中，数据采集和处理是基础。
大量的传感器被安装在生产设备上，实时采集各种数据，如温度、压力、流量、浓度等。
矿物加工中智能化控制技术的探讨
矿物加工中智能化控制技术的探讨在当今科技飞速发展的时代，矿物加工行业也在不断寻求创新和突破，以提高生产效率、优化产品质量、降低成本和减少环境污染。
智能化控制技术的应用，为矿物加工领域带来了新的机遇和挑战。
矿物加工是一个复杂的过程，涉及到破碎、磨矿、选矿、脱水等多个环节，每个环节都需要精确的控制和优化。
传统的控制方法往往依赖于人工经验和固定的控制策略，难以适应矿石性质的变化和生产条件的波动。
智能化控制技术则能够通过实时监测和数据分析，自动调整控制参数，实现生产过程的优化和稳定运行。
智能化控制技术在矿物加工中的应用主要包括以下几个方面：一、传感器技术传感器是获取生产过程信息的关键设备。
在矿物加工中，常用的传感器包括粒度传感器、浓度传感器、品位传感器、压力传感器、温度传感器等。
这些传感器能够实时监测生产过程中的各种参数，并将数据传输给控制系统。
通过对传感器数据的分析，可以了解生产过程的状态，为控制决策提供依据。
例如，粒度传感器可以实时监测矿石的粒度分布，从而调整破碎机和磨矿机的工作参数，以达到最佳的破碎和磨矿效果。
浓度传感器可以监测矿浆的浓度，控制选矿过程中的药剂添加量和浮选机的工作参数。
品位传感器可以实时检测矿石的品位，为选矿流程的优化提供指导。
二、数据分析与处理获取大量的生产数据只是第一步，如何对这些数据进行分析和处理，挖掘出有用的信息，才是实现智能化控制的关键。
数据分析技术包括数据挖掘、机器学习、统计分析等。
通过这些技术，可以从海量的数据中发现潜在的规律和模式，建立预测模型和优化模型。
例如，利用机器学习算法，可以建立矿石品位与选矿工艺参数之间的关系模型，预测不同工艺参数下的产品品位，从而为优化选矿工艺提供决策支持。
通过数据统计分析，可以了解生产过程中的波动情况，找出异常数据和原因，及时采取措施进行调整。
三、智能控制算法智能控制算法是实现智能化控制的核心。
常见的智能控制算法包括模糊控制、神经网络控制、专家系统控制、遗传算法等。
磨矿过程智能控制系统分析报告
软件平台设计方案磨矿过程智能控制系统目录1、项目介绍 (10)1.1项目背景 (10)1.2开发说明 (10)2、可行性分析 (11)2.1 系统控制目标 (11)2.2 现有控制系统对比 (12)2.3 磨矿过程智能控制策略 (13)3、需求分析 (15)3.1 系统参数 (15)3.2 数据要求： (15)3.3 设备要求 (15)3.4 软件要求 (16)3.5 软件功能需求 (16)4、概要设计 (17)4.1系统结构设计 (17)4.2专家系统结构 (17)4.3系统数据流程图 (21)4.3.1系统初始化模块： (22)4.3.2采集现场数据： (22)4.3.3数据整合： (22)4.3.4专家系统评判： (22)4.3.5模糊人工神经网络（步长）控制程序： (23)4.3.6稳定控制程序： (24)4.3.7结果模糊化处理： (24)4.3.8异常处理： (24)4.3.9专家结果判断： (25)4.3.10结果处理程序： (25)4.3.11滞后处理程序： (25)4.3.12写回数据库，输出给PLC： (26)4.4系统功能模块设计 (26)5、详细设计 (27)5.1数据输入输出（I/O）模块 (27)5.2数据计算模块： (28)5.3数据显示模块 (30)5.4专家信息和报警提示模块 (31)5.5趋势显示模块 (32)5.6报表模块 (32)5.7系统登录、退出 (33)5.8系统设置模块 (33)5.9数据迁移模块 (33)6、实现 (35)6.1系统设计： (35)6.2系统登录界面 (36)6.3系统工作状态界面： (38)6.4球磨机工作界面：（主界面） (39)6.5工作参数设置界面： (41)6.6专家信息显示界面： (43)6.7报表显示界面： (45)6.8趋势显示界面： (47)6.9系统菜单 (48)目录材料之一：磨矿过程智能控制系统研究报告一、概述二、研究目的与意义三、系统方案选择、原理及构成1．项目介绍1.1项目背景1.2开发说明2．可行性分析2.1 系统控制目标2.2 现有控制系统对比2.3 磨矿过程智能控制策略3．需求分析3.1 系统参数3.2 数据要求：3.3 设备要求3.4 软件要求3.5 软件功能需求4．概要设计4.1系统结构设计4.2专家系统结构4.3系统数据流程图4.3.1系统初始化模块：4.3.2采集现场数据：4.3.3数据整合：4.3.4专家系统评判：4.3.5模糊人工神经网络（步长）控制程序：4.3.6稳定控制程序：4.3.7结果模糊化处理：4.3.8异常处理：4.3.9专家结果判断：4.3.10结果处理程序：4.3.11滞后处理程序：4.3.12写回数据库，输出给PLC：4.4系统功能模块设计5．详细设计5.1数据输入输出（I/O）模块5.2数据计算模块：5.3数据显示模块5.4专家信息和报警提示模块5.5趋势显示模块5.6报表模块5.7系统登录、退出5.8系统设置模块6．实现6.1系统设计：6.2系统登录界面6.3系统工作状态界面：6.4球磨机工作界面：（主界面）6.5工作参数设置界面：6.6专家信息显示界面：6.7报表显示界面：6.8趋势显示界面：6.9系统菜单四、结论五、推广应用前景及效益分析材料之二：磨矿过程智能控制系统试验报告一、安装调试阶段二、稳定运行阶段三、试验结论材料之三：磨矿过程智能控制系统测试报告材料之一磨矿过程智能控制系统研制报告一、概述磨矿分级是选矿生产过程中最为重要的环节之一，磨矿分级作业本身是一个极为复杂的循环系统，影响和干扰因素多。
(冶金行业)选矿厂磨机给矿自动控制系统设计研究
（冶金行业）选矿厂磨机给矿自动控制系统设计研究选矿厂磨机给矿自动控制系统设计研究摘要:以给矿控制间路和负荷控制回路组成闭环串级控制系统，内环实现恒定给矿控制，串级实现负荷控制.较好地解决了给矿控制中给矿粒度不定，控制作用滞后等问题。
且将PROFIBUS现场总线技术,PLC、组态软件等成功应用于选矿现场，有利干选矿厂综合自动化的进壹步实现。
关键词:球磨机;申级控制;现场总线;组态;PLC球磨机给矿量自动控制的过程是通过改变给矿变频电机的频率，使球磨机给矿量按设定值的要求变化，在给矿皮带上安装电子皮带秤检测给矿量，采用变频器调节给矿机的频率控制给矿量。
然而，由于矿仓内的结矿现象造成了给矿量的波动，而给矿量的波动无法消除也无法预测。
另外，按照设备的使用要求，在给矿机和电子皮带秤之间必须有壹段距离，这也造成了控制作用的滞后。
1工艺简介及问题矿石进出矿仓过程中，会发生自然偏析现象，从而导致矿石粒度的不均，使球磨机给矿粒度不定。
当球磨机给矿粒度较大时，返砂量将增多，当装载量超过其负荷时，将发生“胀肚”现象，影响正常生产;反之，当粒度变细时，球磨机负荷量减轻，造成“空砸”。
上述俩种情况都将降低球磨机的效率，在生产过程中是不允许的。
另外，矿石可磨性的变化也会带来类似的问题。
同时，仍要考虑井下矿石和地表矿石在硬度上的差别，因此，对于这俩种矿石应区别对待.传统上通过简单恒定给矿方式对于磨矿过程虽然有好处，但仍存在壹些问题。
针对上述情况，本文采用将PID调节器和采样调节器有机结合的磨机负荷给矿的控制策略，且将PROFIBUS现场总线、PLC、组态软件等技术应用于选矿现场，实现选矿生产过程的优化控制、优化运行和优化管理，从而提高了金属回收率、精矿品位，减少了资源消耗和操作人员，提高了设备运转率，有利于进壹步实现选矿厂的综合自动化。
2控制系统构成控制系统是由给矿控制回路和负荷控制回路组成的闭环串级控制系统。
图1为给矿控制系统原理图。
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中图分类号：TP183论文编号：HBLH 2014-0001U D C：密级：公开硕士学位论文选矿厂磨矿过程智能控制系统的研究与开发作者姓名：丁晶晶学科名称：控制工程研究方向：过程控制学习单位：河北联合大学学习时间: 2.5年提交日期:2014年12月5日申请学位类别：工程硕士导师姓名：王建民教授单位：河北联合大学电气工程学院缐永辉高工单位：唐山银水钢铁股份有限公司公司自动化厂论文评阅人：匿名单位：［评阅人所在单位］匿名单位：［评阅人所在单位］论文答辩日期：2015年02月15日答辩委员会主席：［姓名］［职称］关键词：磨机负荷；专家控制；模糊控制；PLC唐山河北联合大学2014 年12 月Research and Development on Intelligent Control System of Grinding ProcessDissertation Submitted toHebei United Universityin partial fulfillment of the requirementfor the degree ofMaster of Engineering SciencebyDing Jingjing(Control Engineering)Supervisor: Professor Wang jianminMarch, 2015独创性说明本人郑重声明：所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果，也不包含为获得河北联合大学以外其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。
与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。
论文作者签名：日期：年月日关于论文使用授权的说明本人完全了解河北联合大学有关保留、使用学位论文的规定，即：已获学位的研究生必须按学校规定提交学位论文，学校有权保留、送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以将学位论文的全部或部分内容采用影印、缩印或编入有关数据库进行公开、检索和交流。
论文密级：□ 公开；□保密（至年月）(保密论文在解密后遵守此规定)。
作者签名：导师签名：签字日期：年月日签字日期：年月日摘要摘要磨矿过程在选矿生产中起着承前启后的作用，磨矿产品的质量和产量直接影响着整个选矿厂的经济效益。
磨矿过程可被视为一个复杂的循环系统，外界干扰众多，同时，磨矿过程还具有非线性、大惯性、纯时滞长和参数间耦合严重等特性。
传统人工操作，不仅非常耗费人力资源，而且还不能及时、准确地调整控制参数，单纯的依靠现场工人的经验控制，很容易造成整体系统频繁振荡，造成生产事故；由于上述磨矿过程的诸多特性，目前工业领域使用较多的常规PID控制也难以奏效。
目前，磨矿粒度等工艺指标难以在线测量，很难实现磨矿粒度的优化控制，因而导致磨矿生产过程的不稳定，难以保证球磨机的工作效率，因此对磨矿过程进行自动控制是提高磨矿产品质量和产量的重要途径。
其中，针对球磨机负荷量（下文简称磨机负荷）的检测和控制是实现磨矿过程自动控制中最重要的组成部分，磨机负荷直接影响着整个磨矿过程的生产效率。
首先对当前国内外磨矿过程自动控制的技术水平和发展进行了概述，然后详细地分析了磨矿过程的工艺流程，并明确了控制内容及控制要求，即要求设备联锁控制，给矿量的检测、控制和累计，自动判断和调节给矿量，磨机负荷的检测和控制，矿浆浓度的控制等；根据分析系统的工艺流程和控制内容，确定了以球磨机的声音与电流作为系统输入，结合专家经验与模糊规则综合判断磨机负荷，从而控制给矿量，并编写了相应程序，实现了磨机负荷的智能控制。
该系统选用西门子S7-300PLC，相应的监控组态和PLC程序的编写分别选用WinCC6.0和STEP7软件，完成了生产现场工艺流程图、操作面板、历史趋势和报警等功能，实现了控制和管理的协调统一。
该系统不需要对被控对象建立精确的数学模型，因此可以有效避免磨矿过程上述特性的影响，保持了球磨机的持续稳定运行，优化了磨矿过程的自动控制，使磨矿过程的自动控制更加智能，在保证粒度的前提下，实现了磨机负荷的最佳化。
图28幅；表5个；参62篇。
关键词：磨机负荷；专家控制；模糊控制；PLC分类号：TP183河北联合大学硕士学位论文AbstractGrinding process plays an essential role in the whole mineral processing industry, its quality and output directly influences the whole economic benefits. Grinding process can be taken as a complex circulatory system, affecting by many external factors, at the same time, grinding process has serious nonlinear, large inertia, pure lag time and coupling among parameters. Traditional manual operation not only take a lot of manpower, and it can not adjust parameters promptly and accurately, and it is easy to make the whole system oscillate simply rely on the experience of the workers, resulting in production accident; because of the characters of grinding process, the conventional PID control used widely in industry area is useless. Nowadays, grinding particle size and other technological parameters are difficult to measure online, and optimizing control is difficult to achieve, then resulting in the grinding production unstable, it can not be sure the efficiency of mill load, so realizing the automatic control of grinding production is an important way to improve the quality and quantity of grinding product. Among them, the detection and control of mill load is very important to realize the automatic control of grinding process, mill load affects the productivity of grinding process directly.Firstly, summarizing the current technical level and development of domestic and foreign grinding automation, and then analyzing the technical process of grinding, the control content and control request, including the control of equipments, the examination to grinding quantity, the automatic judgment and cutting giving-ore machine, control of grinding density; according to analyze the technical process and control content, which established mill sound and current as the input of system, combined with comprehensive expertise and fuzzy rules to determine the mill load, and controlling the amount of mine, and writing program to achieve the intelligent control of mill load.This system does not require establish a precise mathematical model of object so that it can avoid the effecting of characters of grinding, maintained the continuous and steady running of mill load, optimizing the automatic control of grinding, making the process more intelligent, achieving the best of mill load.Figure28; Table5; Reference 62Keywords: mill load, expert control, fuzzy control, PLCChinese books catalog: TP183目次目次引言 (1)第1章绪论 (2)1.1 论文选题的背景和意义 (2)1.2 磨矿过程工艺流程概述 (2)1.3 磨矿自动化发展现状与存在的问题 (3)1.3.1 磨矿自动化国内外发展现状 (3)1.3.2 磨矿自动化存在的问题 (5)1.4 课题的主要研究内容 (6)第2章磨矿过程理论分析 (7)2.1 磨矿过程控制分析 (7)2.2 球磨机运行特性分析 (8)2.2.1 球磨机工作原理 (8)2.2.2 球磨机运行状态分析 (9)2.2.3 磨机负荷特性分析 (9)2.3 磨矿过程控制技术 (10)2.3.1 磨矿过程自动控制可行性分析 (10)2.3.2 磨机负荷判断依据 (10)2.3.3 磨矿过程的智能控制策略 (11)2.3.4 专家控制原理 (11)2.3.5 专家控制系统实用化问题分析 (13)2.3.6 模糊控制原理 (14)2.3.7 专家控制与模糊控制相结合的智能控制系统 (15)第3章磨矿过程的智能控制系统 (16)3.1智能控制系统的控制目标 (16)3.2智能控制系统的检测和控制内容 (17)3.2.1 生产现场设备的控制 (17)3.2.2 给矿量的检测与控制 (17)3.2.3 球磨机轴承温度的检测 (18)河北联合大学硕士学位论文3.2.4 球磨机电流的检测 (18)3.2.5 球磨机声音的检测 (18)3.2.6 给水量和加球个数的控制 (18)3.2.7 矿浆浓度的检测与控制 (18)3.2.8 磨机负荷的检测与判断 (19)3.3磨矿过程优化控制 (20)3.3.1 目标函数 (20)3.3.2 自寻优优化方法 (21)3.4智能控制系统的设计 (23)3.4.1 智能控制系统总体架构 (24)3.4.2 模糊推理及其实现 (26)3.4.3 专家控制及其实现 (30)第4章智能控制系统的实现 (33)4.1 智能控制系统的硬件配置 (34)4.1.1 上位机的选择 (34)4.1.2 下位机的选择 (37)4.1.3 上位机与下位机通讯方式的选择 (39)4.1.4 PLC的保护措施 (40)4.2 智能控制系统的软件设计 (41)4.2.1 STEP7软件设计步骤 (41)4.2.2 编程总体方案 (44)第5章智能控制系统的仿真测试 (46)结论 (49)参考文献 (50)致谢 (54)导师简介 (55)作者简介 (56)学位论文数据集 (57)引言引言磨矿过程是整个选矿生产中最为关键的环节之一，它起着承上启下的作用。