选矿厂磨矿分级模糊自调整PID控制工程研究
基于模糊PID控制的矿井提升机智能系统研究
Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ： ｍｉ ｎ ｅ ｈ ｏ ｉ ｓ ｔ ；Ｐ Ｌ Ｃ；ｃ ｏ ｎ ｆ ｉ ｇ ｕ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｏ ｎ ｉ ｔ ｏ ｒ ｉ ｎ ｇ；ｆ ｕ ｚ ｚ ｙ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ
（ １ ． Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｉ ｒ ｃ ａ ｌ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ＆ Ａ ｕ ｔ ｏ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ， Ｈ ｅ ｎ ａ ｎ Ｐ ｏ ｌ ｙ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｉ ｃ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｊ ｉ ａ ｏ ｚ ｕ ｏ ４ ５ ４ ０ ０ ０， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ； ２ ． Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｍｅ ｃ ｈ ａ ｎ ｉ ｃ ａ ｌ ａ ｎ ｄ Ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ， Ｇ ｕ ｉ ｌ ｉ ｎ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ， Ｇ ｕ ｉ ｌ ｉ ｎ ５ ４ １ ０ ０ ０ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｏ ｎ Ｉ ｎ ｔ ｅ ｌ ｌ ｉ ｇ ｅ ｎ ｔ Ｓｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｏ ｆ Ｍｉ ｎ ｅ
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基于全局优化的磨矿PID控制器研究
基于全局优化的磨矿PID控制器研究磨矿系统作为一种常见的工业生产装置，其控制精度对于磨矿过程的稳定性和生产效率有着重要的影响。
PID控制器由于其简单可行性和良好的控制性能，是磨矿系统中常用的控制方法之一、然而，传统的PID控制器存在参数难以调节和控制精度不高的问题。
为了改进PID控制器的性能，近年来，基于全局优化的磨矿PID控制器逐渐受到研究者的重视。
基于全局优化的磨矿PID控制器研究，主要是通过优化PID控制器的参数，达到改进磨矿系统控制精度和稳定性的目的。
全局优化指的是在整个空间内找到最优解，而非局部最优解。
这种方法能够更全面、更准确地到最优解，提高PID控制器的性能。
在磨矿系统中，PID控制器的三个参数分别为比例增益Kp、积分时间Ti和微分时间Td。
传统的PID参数调节方法往往采用试错法，调节参数时需要依赖经验和大量的试验。
然而，这种方法无法保证找到全局最优解，容易受到随机因素的影响。
基于全局优化的磨矿PID控制器研究通过数学模型和算法，能够更精确地确定PID参数的最优值。
研究者们尝试了多种全局优化算法来改进磨矿PID控制器的性能。
其中，遗传算法和粒子群优化算法是应用较多的方法。
遗传算法是一种模拟生物进化过程的全局优化算法，通过模拟自然选择和遗传操作，不断迭代最优解。
粒子群优化算法是模拟鸟群在最佳位置时的行为，通过模拟粒子的位置和速度来最优解。
这些算法在空间中寻找最优解，在磨矿PID控制器的参数调节上取得了一定的成果。
除了算法的选择，数学模型的建立也是基于全局优化的磨矿PID控制器研究中的重要步骤。
系统的数学模型决定了优化算法的适应性和结果的准确性。
磨矿系统是一个复杂的非线性系统，其数学模型往往比较复杂。
研究者们通过分析磨矿系统的特性和实验数据，建立了精确的数学模型，为优化算法提供了准确的基础。
基于全局优化的磨矿PID控制器研究在改进磨矿系统控制精度和稳定性方面发挥着重要的作用。
通过优化PID控制器的参数，可以提高磨矿系统的反应速度，减小控制误差，提高系统的控制精度和稳定性。
模糊自整定PID控制方案在自动加药系统中的应用
上 位 机
中 图分 类 号
文 献 标 识 码 Ｂ
随 着冶 金 行 业 的不 断 发 展 ， 对选 矿 质 量 和产
量 的要求 不断 提高 ， 但在 传统 浮选 过程 中 ， 由于加
药过 程存 在大 时变 性 和 非 线性 ， 并 伴 随大 量 的随 机干 扰 ， 使 得 浮选 加 药 过 程 中一 直存 在 一 些 亟 待 解 决 的 问题 ¨ 。笔者 以广 西某 选矿 厂 的生产 过程 为例 ， 针 对加 药精 度难 以控 制 的问题 ， 提 出一 种基 于模 糊 自整 定 Ｐ Ｉ Ｄ 的控制 方 案， 通 过 自动 整 定 Ｐ Ｉ Ｄ参数 ， 取得 了优 于传 统控 制方 法 的控 制效果 。 １ 浮 选加 药控 制 总体 设 计 本 项 目的选 矿 对 象 为 包含 锌 和铅 的矿 料 ， 当 矿 料 流人浮 选 槽 后 ， 必 须分 别 按 严 格 百 分 比加 入
调整 Ｐ Ｉ Ｄ输 出 ， 某一 时 刻 可 能获 取 良好 的加 药 效
如图 １ 所示 ， 矿料 流人 浮选槽 前 ， 依次 经 过 品 位 分析 仪和 质量 流量计 ， 检 测 出进 浮选槽 的 锌 、 铅
金 属量 。此外 为 各 个 药 剂分 配 药箱 ， 由 于 箱人 口
果， 但 长 期通 过人 工调节 Ｐ Ｉ Ｄ控制 参 数 ， 就 会导 致
在 这期 间 ， 由于 进 料 总量 和 锌 、 铅 品位 不 同 ， 使 得
锌 和铅 的含 量大 幅波 动 。当金属 含量 偏高 的矿料 流人 浮选槽 ， 若Ｐ Ｉ Ｄ输 出不变 ， 累计 加 药量将 大 幅
度小 于配 方设 定 量 ； 当金 属含 量 更 低 的矿 料 流 入
浮选槽 ， 累计 加 药量 将 超 出配 方设 定 量 。若 人 工
《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。
模糊pid控制器在选矿工业控制中的应用
模糊pid控制器在选矿工业控制中的应用
一、模糊控制基本原理
1.模糊控制器
模糊控制（Fuzzy Control-FC）又称为模糊逻辑语言变量控制，简称为模糊控制或称为模糊逻辑控制（FLC），是以模糊集合论，模糊语言变量及模糊逻辑推理为基础的计算机智能控制。
模糊控制的核心部分为模糊控制器，模糊控制器的控制规则由计算机程序实现。
图1为模糊控制原理图。
模糊控制器可分为三个部分组成：
（1）模糊化接口（Fuzzy interface）
模糊控制器的输入必须通过模糊化才能用于控制输出的要求，因此它实际上是模糊控制器的输入接口。
它的作用是将真实的确定量输入转换为一个模糊矢量，如下所示：
e=负大，负中，负小，零，正小，正中，正大。
三角形隶属度函数表示如图2 所示，N B （负大）、N M （负中）、N S （负小）、Z 0 （零）、P S （正小）、P M （正中）、P B （正大）。
（2）知识库（Knowledge Base）
知识库包含数据库和规则库A.数据库（Data Base）
数据库所存放的是所有输入，输出变量的全部模糊子集的隶属度矢量值，在规则推理的模糊关系方程求解过程中，向推理机提供数据。
B.规则库（Rule Base）
模糊控制器的规则是基于专家知识或手动操作员长期经验的积累，是按人的直觉推理的一种语言形式。
模糊规则通常由一系列的关系词连接而成，如if-then,else,also,end,or等。
（3）推理与解模糊接口（Interence andDefuzzy-interface）
推理是模糊控制器中，根据输入模糊量，由模糊控制规则完成模糊推理来求解模糊关系方。
《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。
模糊控制在磨矿分级自动控制中的应用
模糊控制在磨矿分级自动控制中的应用磨矿分级是矿山工程中一种重要的控制系统。
它一般包括一个或多个类似筛子的装置，负责将矿石经过分级，使矿山的产量更加合理。
然而，传统的磨矿分级控制工作效率不高，耗费大量的人力物力，因此，研究者们开始着眼于模糊控制在磨矿分级自动控制中的应用。
由于模糊控制最大的特点是能够处理不确定性、多重目标冲突等特点，因此，它非常适合用于复杂的磨矿分级自动控制系统中。
模糊控制可以根据历史数据，有效地模拟出矿石的分级过程，从而避免了复杂的数学计算和大量的人为干预。
此外，模糊控制的算法引入了一种能够对多重目标进行灵活控制的通用机制，有效地弥补了传统控制的不足。
在实际应用中，模糊控制可以实现磨矿分级自动控制的精确性和稳定性，从而提高矿山的产量和效率。
首先，通过模糊控制可以精准控制筛子的转速，有效地提高矿山的筛分效率。
其次，模糊控制还可以实时调整闸门的位置，实现精确的分级效果，以避免过细或过粗的矿石混合在一起，从而提高矿山的产量。
此外，模糊控制还可以在一定程度上实现较好的节能效果。
通过模糊控制可以有效地减少筛分机的耗功率，减少矿山的能耗，进一步提升矿山的运营效率。
虽然目前模糊控制已经成功应用于磨矿分级自动控制，但其在实际应用中还存在一定的不足，比如参数设置和算法优化等方面都需要做出改进。
同时，由于模糊控制的算法复杂，其实施需要一定的时间和成本，因此，研究者们需要寻找更有效的应用方法，来充分实现模糊控制的优势。
综上所述，模糊控制可以有效提升磨矿分级自动控制的精确性和稳定性，进而提高矿山的产量和效率。
然而，其在实际应用中还存在一定的不足，因此，研究者们需要寻找更有效的应用方法，以便更好地利用模糊控制的优势。
本文试图通过分析模糊控制在磨矿分级自动控制中的应用，探究其优势和不足，以及进一步发掘其应用潜力，为矿山自动控制提供更加合理有效的建议。
FUZZY+PID自动控制技术在磨矿分级回路的应用
一种基于改进蝴蝶算法的选矿厂磨机pid控制器参数优化方法
一种基于改进蝴蝶算法的选矿厂磨机pid控制器参数优化方法一、引言1.背景介绍随着我国矿产资源的日益开发，选矿厂磨机作为矿物加工的关键设备，其性能直接影响着选矿厂的生产效率和产品质量。
然而，在实际生产过程中，磨机的工作状态往往受到多种不确定因素的影响，导致磨机性能波动，从而影响整个选矿厂的生产效益。
为了解决这一问题，研究一种有效的磨机控制策略显得尤为重要。
2.研究意义针对选矿厂磨机的控制问题，本文提出一种基于改进蝴蝶算法的选矿厂磨机PID控制器参数优化方法。
通过优化PID控制器参数，提高磨机控制系统的性能，从而实现选矿厂磨机的稳定运行，提高生产效益。
二、改进蝴蝶算法概述1.蝴蝶算法基本原理蝴蝶算法（Butterfly Algorithm）是一种基于自然界的生物进化过程的优化算法。
它模拟了蝴蝶在寻找最优产卵地点的过程中的搜索策略，通过蝴蝶的繁殖和进化过程来寻找问题的最优解。
2.改进蝴蝶算法特点为了提高蝴蝶算法的搜索效率和全局最优解能力，本文采用改进蝴蝶算法。
主要改进措施包括：引入随机扰动、调整蝴蝶繁殖策略和改变搜索策略。
这些改进使得改进蝴蝶算法在寻找最优解时具有更好的性能。
三、选矿厂磨机PID控制器简介1.PID控制器原理PID控制器（比例-积分-微分控制器）是一种广泛应用于工业过程控制的算法。
它通过计算偏差值与设定值之间的比例、积分和微分作用，实现对被控对象的调节。
2.选矿厂磨机PID控制器应用场景在选矿厂磨机系统中，PID控制器可以用于调节磨机的转速、压力、流量等参数，以实现对磨机工作状态的精确控制。
然而，由于磨机系统的复杂性和不确定性，传统PID控制器参数调节效果有限。
四、基于改进蝴蝶算法的选矿厂磨机PID控制器参数优化方法1.优化流程本文提出的基于改进蝴蝶算法的选矿厂磨机PID控制器参数优化方法，主要包括以下步骤：（1）初始化参数：设置蝴蝶算法的初始种群、迭代次数等参数；（2）构建适应度函数：根据选矿厂磨机PID控制器的性能指标，构建适应度函数；（3）执行蝴蝶算法：按照改进蝴蝶算法的搜索策略，进行迭代搜索；（4）评价优化结果：根据适应度函数评价优化后的PID控制器性能，直至满足要求。
模糊智能控制在磨矿分级给矿系统中的应用
统主回路采用模糊控 制算 法实 现给矿 量设 定值 优化 ，
副 回路 采 用 ＰＤ控 制 器 实 现 稳定 给矿 。 Ｉ
２ １ 给 矿 量 设 定值 控 制 ．
合判断 ， 合理调节 给矿量 。
２ ２ 给 矿 量 控 制 回路 ．
２ 控制 方案
修 改稿 收到 日期 ：０ 一 ２— ４ ２１ ０ ２ 。 Ｊ
第一作者１８ 现 工程专 业在读硕 士研 究生 ； 主要 从事 智能控 制 、 计算机 仿真 方面 的研 究。
根据 磨 矿 分 级 给 矿 的控 制 目标 和 对 象 特 性 ， 计 设 了串级 给矿 控 制 系 统 。控 制 系 统 原 理如 图 ２ 示 。 所
ａ ｈｅ ｅ ｂ ｔｅ ｏ ｔｏ ｆｅ ｔ． ｃ ｉｖ ｅｔｒｃ ｎｒ ｌｅｆｃｓ Ｋｅ ｗｏ ｄｓ Ｏｒ ｒ ｉｇ，ｃａ ｓｆｉ ｇａ ｄ ｆｅ ｉｇ ｓ ｓｅ ｙ ｒ ： ｅ ｇ ｎｄｎ ｉ ｌｓｉｙｎ ｎ ｅ ｄ ｎ ｙ ｔｍ ＰＩ Ｄ Ｃａ ｃ ｄ ｏ ｔｏ Ｃｌｓ ｄ ｌｏ ｏ ｔｏ Ｆ ｚｙ ｃ ｎｒ ｌ ｓａ ｅ ｃ ｎｒｌ ｏ ｅ —ｏ ｐ ｃ ｎ ｒｌ ｕ ｚ ｏ ｔｏ
由于原矿性质变 化等不 确定性 的干扰 ， 给矿量 的 多少将直接影 响球磨 机 的工 作效率 和溢流产 品质量 ， 且磨矿分级过程时间滞后较大 、 干扰因素多 ， 系统难 以
建 立 精 确 的数 学模 型 ， 选 择 好 被 控 量 将 大 大 简 化 系 而
统 的 控 制 过程 。
关键词 ：磨矿分 级给矿 系统
中图分 类号 ：１ ２ ３ ． ９ Ｐ
ＰＤ 串级控 制 闭环控制 模糊控 制 Ｉ
磨矿过程分级过程的两级控制和自动控制研究
• 二、两段磨矿分级过程的两自动控制矿石 可磨性较差，磨矿细度要求高的选矿厂， 常采磨机或棒磨机进行粗磨，第 二段采用球磨机或砾磨机与分级机组成闭 路进行细磨。
/1529.html
• 磨矿机消耗功率与磨矿机负荷（即装载量） 之间存在着具有峰值特性的函数关系，在 峰值附近磨矿机有较高的磨矿效率，这要 求两段磨机的负荷都处于此工作状态。第 一段磨机给矿量由磨机负荷控制系统自动 调整，使磨机功率稳定在它的峰值附近工 作。
• 球磨机-螺旋分级机组成的两段磨矿分级过 程控制系统，由四个控制回路组成：
/html/gongsixinwen/2014/1219/310.html
• 1）根据第一段磨机负荷定值控制，使磨机 高效运行。控制回路包括负荷传感器及其 变送器控制器和给矿扩行机构等。
磨矿过程分级过程的两级控制 和自动控制研究
• 磨矿过程分级过程的两级控制和自动控制 研究一、一段磨矿分级过程的两级控制该 控制系统由给矿量、磨矿浓度、分级溢流 粒度与浓度等控制回路和自动调整和控制 回路设定值的监控计算机组成。它根据检 测的各被控参数，监控计算机按已建立的 数学模型，录求最佳工况，自动调整控制 回路的设定值，使过程运行在最佳状态， 为分选作业提供合格矿浆。
/152.html
• 控制回路包括负荷传感器及其变送器、控 制器、执行机构及调节阀等。第一段返砂 变化，使第一段磨矿负荷改变，它由第一 段磨机负荷定值控制回路矛以校正。这样 实现第一和第二段磨机之间的负荷合理分 配。
• 如第二段磨机负荷降低，可减少第一段分 级机的给水量，使第一段返砂减少，溢流 粒度变粗，从而使第二段返砂量增加，以 稳定第二段磨机的负荷要求值。第一段返 砂减少，使第一段磨机负荷减少，通过其 负荷控制回路，增加原矿的给矿量，使其 负荷亦稳定在要求的工作点上。
《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。
基于模糊自适应pid控制矿用电机车直接转矩控制系统的研究（1）
致 谢首先感谢我的导师李晓竹教授，从本文的选题到写作都得到了导师李晓竹教授的关怀与指导，可以说我课题上的每一点进展都与导师的悉心教诲和认真指导分不开，所以本文不但凝聚我的心血和感情，其中更有我导师的心血、智慧和汗水。
同时,导师严谨的治学态度，勤奋的工作作风和平易近人的处世态度，都时刻影响着我，让我受益终生。
谨此论文完成之际，向李老师致以衷心的感谢和最诚挚的敬意！同时还要感谢我的父母，感谢他们一直以来的鼓励和默默支持，使我顺利完成了学业和学位论文！最后感谢给予我关心和帮助的所有老师、同学和朋友，感谢你们的大力支持和帮助！摘 要矿用电机车是煤矿井下的主要运输工具，其动力驱动系统的好坏直接关系到运行过程中的经济性和安全可靠性。
针对我国目前矿用电机车直流调速系统故障率高、维护成本高，而交流串电阻调速系统能耗大、动态性能差，不能实现无级调速等问题，提出了基于直接转矩控制的矿用电机车交流调速系统方案。
采用三相异步电机两相静止、旋转坐标系下的数学模型，论述直接转矩控制理论。
详细的分析和研究了模糊自适应PID速度调节器的设计。
利用定子电阻模糊观测器来在线估计定子电阻，解决了在低速范围内定子电阻辨识困难的问题。
结合TMS320F2812 DSP芯片，给出了控制系统的软硬件设计思路，并运用Matlab/Simulink仿真软件对整个系统建模仿真。
仿真结果表明，该控制系统能够满足煤矿井下的复杂运行环境。
关键词：直接转矩控制；模糊自适应PID；矿用电机车AbstractThe mine electric locomotive is the main transport equipment in coal field. Its power drive system will have a direct bearing on the running of economy and safe reliability. To DC drive system mine electric locomotive for Chinese current failure rate is high, maintenance costs is high. To AC drive system energy consumption of AC series resistance is high, dynamic performance is poor. To deal with these problems, an advanced speed-adjusting scheme is presented based on AC speed control system by direct torque control.In the derivation of the two-phase stationary and rotating coordinate mathematical model for three-phase induction motor the basic principle of direct torque control is stated. Fuzzy self-adaptive PID speed regulator is designed by detailed analysis and research. Because the identification of the stator resistance within low speed range is difficult, using fuzzy observer does online estimation of stator resistance. The control system software and hardware design ideas is given based on TMS320F2812 DSP chip, and make use of Matlab/Simulink simulation software for modeling and simulation of the entire system. The simulation result shows that the control system can meet the coal mine complex operating environment.Key Words：Direct torque control (DTC); Fuzzy self-adaptive PID; Mining locomotive haulage目 录摘要Abstract1 绪论 (6)1.1 概述 (6)1.2 交流调速方案的选择 (7)1.3 直接转矩控制的特点 (9)1.4 直接转矩控制系统中的模糊控制应用概况 (9)1.5 课题的背景及意义 (10)1.6 论文的主要工作内容 (11)1.6.1 研究内容 (11)1.6.2 解决的主要问题 (11)2 异步电机数学模型 (12)2.1 A、B、C系统的磁链、电压和转矩方程 (12)2.1.1 磁链方程 (13)2.1.2 电压方程 (15)2.1.3 转矩方程 (15)2.2 坐标变换和变换矩阵 (15)2.2.1 三相/二相变换 (16)2.2.2 二相/二相旋转变换 (16)2.3 α-β及d-q 坐标系下异步电动机数学模型 (17)2.3.1 α-β坐标系下异步电动机数学模型 (17)2.3.2 d-q坐标系下异步电动机数学模型 (18)2.4 小结 (18)3 异步电机直接转矩控制原理 (19)3.1 电压空间矢量的概念 (19)3.2 逆变器开关状态与基本空间电压矢量 (20)3.3 直接转矩控制系统 (22)3.3.1 磁链的控制 (22)3.3.2 转矩的控制 (24)3.3.3 最优开关表的制定 (25)3.3.4 直接转矩的基本结构 (27)3.3.5 异步电机磁链模型 (28)3.3.6 异步电机转矩模型 (30)3.4 小结 (30)4 模糊自适应PID速度调节器及定子电阻模糊观测器的设计 (31)4.1 PID控制器的结构 (31)4.2 模糊控制理论基础 (32)4.3 模糊自适应PID控制器的设计 (34)4.3.1 模糊自适应PID控制器的结构 (34)4.3.2 输入输出变量的选取与模糊化 (35)4.3.3 模糊控制规则表 (38)4.3.4 模糊推理 (40)4.3.5 解模糊化 (40)4.3.6 在线自校正工作流程 (40)4.4 速度调节器模糊自适应PID算法的仿真研究 (41)4.5 定子电阻模糊观测器的设计 (43)4.5.1 定子电阻观测误差对系统的影响 (43)4.5.2 定子电阻模糊观测器的设计 (44)4.6 小结 (48)5 基于DSP的直接转矩控制系统的软硬件设计方案 (49)5.1 控制系统的硬件设计 (49)5.1.1 TMS320F2812芯片的介绍 (49)5.1.2 总体硬件框图的设计 (50)5.1.3 IPM的组成与信号驱动 (51)5.1.4 电压电流检测电路 (53)5.1.5 过压、过流保护电路 (54)5.1.6 光电码盘输出脉冲信号隔离整形调理原理图 (55)5.1.7 仿真接口 (55)5.1.8 通讯接口 (56)5.2 控制系统的软件设计 (56)5.2.1 DSP软件开发简介 (56)5.2.2 主程序设计 (57)5.2.3 系统初始化模块 (57)5.2.4 A/D中断服务子程序 (58)5.2.5 速度调节器模块 (59)5.3 小结 (59)6 矿用电机车直接转矩控制系统的仿真研究 (60)6.1 基于模糊PID直接转矩控制系统模型建立 (60)6.2 系统仿真结果分析 (62)6.2.1 额定转速的仿真分析 (62)6.2.2 额定转速0.3秒突加负载的仿真分析 (64)6.2.3 低速时的仿真分析 (65)6.3 小结 (66)结论 (67)参考文献 (68)作者简历 (71)学位论文数据集 (72)1 绪论1.1 概述矿用电机车作为一种煤矿牵引机械设备，通常使用于矿料的运输方面。
模糊控制在磨矿分级自动控制中的应用实例
书山有路勤为径，学海无涯苦作舟
模糊控制在磨矿分级自动控制中的应用实例
攀钢集团矿业公司选矿厂为特大型钒钛磁铁矿选矿厂，设计年处理矿石1350 万t。
选矿年产铁精矿588 万t。
其流程为一段闭路磨矿，两段弱磁选矿工艺。
选矿厂磨矿原矿由摆式给矿机下料至给矿胶带，再由给矿胶带送料至
Ф3600mm×4000mm球磨机，球磨机排矿进入Ф3000mm分级机，分级溢流进入选别作业，分级返砂由螺旋给入返回球磨机进行再磨。
磨矿分级自动控制系统设计为4 个控制回路：
一、给矿量控制回路。
其结构见图1。
图1 给矿量串级控制框图
通过磨机功率负荷仪检测球磨机的装载量时，经模糊运算后，得到当前给矿量，藉此控制变频调速器的频率，从而调节摆式给矿机的转速，改变给矿量，实现优化给矿。
为补偿摆式给矿机存在的给矿误差，增设矿量反馈环节。
通过核子皮带秤检测实际给矿量，并与计算的给矿量比较，对误差进行PID 调节，从而构成一个模糊控制＋PID 调节的混合串级控制回路。
二、磨矿浓度的控制回路。
根据给矿量采用比例加水法R＝KM（R 为返砂
水量、M 为给矿量、K 为加水系数）计算出当前返砂水量，然后通过电磁流量计和电动调节阀对加水阀门进行PID 调节，完成磨矿浓度的控制。
其控制框图见图2。
图2 磨矿浓度控制框图
三、排矿水控制回路。
通过核子浓度计检测分级机溢流浓度，进行模糊运算。
鞍钢矿业公司鞍千选矿厂磨矿分级模糊自动控制设计方案
鞍钢矿业公司鞍千选矿厂磨矿分级模糊自动控制设计方案摘要本文针对传统磨矿控制系统调节速度慢,难以提高球磨机的入磨台时量等技术问题,对磨矿及浮选系统进行了分析,以各采样点溢流矿浆粒度为参考,结合分析了给矿量、磨机磨矿浓度、旋流器溢流粒度对整个磨矿系统的作用,提出了磨矿分级模糊PID自动控制设计方案,给出了该算法的详细描述,并介绍了基于西门子PCS7硬件系统架构以及PSI300粒度仪的应用。
系统经过现场实际证明,模糊PID控制算法在磨矿分级中的生产效果要优于传统的PID控制算法。
关键词磨磁系统工艺;磨矿自动控制;模糊控制The Design Scheme for Automatic Fuzzy Control of Grinding Classification in Anqian Dressing Plant of Anshan Mining CompanyYU Dailin MA QihongAn Steel Mine Corporation Equipment maintenance centre,Anshan 114000,Liaoning ProvinceAbstract In order to solve the problem of too few ball mill in grinding system which due to the slow speed reguletion of traditional grinding system,this paper does an analysis to the whole grinding and classification process,and propose a design of fuzzy control in grinding and classification within the detailed description of algorithm and siemens PCS7 hardware system and PSI300 introduction in addintion by thecombinition of the particle size of each sampling point、ore fit、ball mill density and particle size of cyclone overflow.The affect of the fuzzy control system is better than traditional PID control system on prove.Keyword grinding and magnetic process grinding automatic controlfuzzy control鞍钢矿业公司鞍千选矿厂一选车间年处理原矿330万t,共有2个一次磨矿系统,2个再磨矿系统,分为南北两个半厂。
PID模糊控制系统在某白钨选矿厂生产中的应用
摘 要 ＰＩＤ 模糊控制系统是在原 ＰＩＤ 自动控制理论框架的基础上融合其他控制原理逐步发 展而来ꎬ具有适应控制对象变化能力ꎬ应用于某白钨选矿厂磨矿—分级作业和浮选过程ꎬ自动控制 工艺参数ꎬ最终白钨精矿指标明显改善ꎬ取得了良好的效果ꎮ
关键词 ＰＩＤ 模糊控制 磨矿—分级 浮选 工艺参数 ＤＯＩ:１０. ３９６９ / ｊ. ｉｓｓｎ. １６７４￣６０８２. ２０１８. ０８. ０４０
图 ２ ＰＩＤ 模糊控制器结构
２ 应用实践
２. １ 磨矿—分级的自动控制 选矿过程中的磨矿—分级作业是一个多因素变
量ꎬ而非线性控制ꎬ其控制是目前较难解决的问题之 一ꎮ 考虑到磨矿分级是传统的单输入输出控制ꎬ可 以尝试使用 ＰＩＤ 模糊控制来解决ꎮ ＰＩＤ 模糊控制是 运用语言变量结合模糊理论而形成的控制方法ꎬ不 需要对控制对象建立比较精确的模型ꎬ只需总结完 善操作人员的工作经验即可ꎬ从而跳过控制对象的 不确定性因素影响ꎬ增强系统的可控制性ꎮ
洛阳栾川钼业集团股份有限公司某白钨矿矿石 性质的复杂性、特殊性决定了选矿过程的复杂性、特 殊性ꎬ劳动生产率很低ꎮ 选矿厂回收车间磨矿自动 控制系统通过设置磨矿分级工艺参数来控制磨机给 矿量、磨机电流、返砂量、溢流浓度和细度等对象ꎬ并 根据反馈结果分析判断磨矿分级作业运行的稳定 性ꎮ ＰＩＤ 模糊控制系统可以使控制效果达到最佳状 态ꎬ实现对局部工艺或全部工艺的自动控制ꎬ并及时 对接收到的信息进行分析反馈ꎬ人性化的操作界面 简单实用ꎮ ２. ２ 浮选的自动控制
近年来 ＰＩＤ 模糊控制系统得到较快发展ꎬ广泛 应用于各个控制领域ꎬ特别是在难以精确建模的复 杂控制领域中进展较快ꎮ ＰＩＤ 模糊控制技术在选矿 过程中的应用ꎬ特别是在提高选矿指标、劳动生产率 和降低生产成本方面成效显著ꎬ逐渐受到业内人士 的青睐[２] ꎮ
模糊控制在磨矿分级自动控制中的应用
模糊控制在磨矿分级自动控制中的应用矿分级作为物料在经过分级处理后得到不同规格的产品，其中自动控制是非常重要的一环。
近年来，随着电子技术、模糊技术、网络技术的发展，模糊控制在各行各业的自动控制中有着广泛的应用，其中也包括磨矿分级自动控制。
糊控制的本质是将控制对象的输入变量和输出变量之间的影响关系表示为模糊规则，再将模糊规则进行混合推理，最后根据指定的基准值(如期望的系统输出等)得到系统的控制输出。
通过这样的方法，可以有效抑制复杂系统中不确定变量、内在联系和模型等因素对控制系统动态响应的影响，其自适应控制特性更加强大，可以使系统具有良好的鲁棒性。
糊控制在磨矿分级自动控制中的应用可以更好的满足实际情况的要求。
首先，由于磨矿过程中的物料构成可能会发生变化，物料的粒度变化率可能也会有所变化，这些现象会对磨矿分级的效果产生较大的影响。
而模糊控制则可以有效的应对这样的现实情况，因为它具有自适应能力，可以将系统的控制参数实时调整，从而达到更好的控制效果。
，在磨矿分级过程中还要考虑到产出物料的精度问题，物料之间粒度的差异不宜太大，需要控制精度在一定的范围之内。
这对磨矿分级控制系统的设计也提出了更高的要求。
而模糊控制的自适应性质可以有效的降低随着环境数据变化而带来的控制调整量，从而达到一个比较平稳的产品粒度控制效果。
外，由于模糊控制本身具有较强的自适应特性，它可以从多个角度对控制参数进行调整，当出现异常时可以有效的抑制系统对异常参数的反应，从而保证分级输出物料的稳定性和质量。
此外，模糊控制还可以更好的把握最优控制，有效的解决磨矿分级过程中存在的抗干扰能力的问题，以及物料粒度变化太快的问题，从而更好的满足高要求的分级需求。
上所述，模糊控制在磨矿分级自动控制中的应用确实具有重要的意义，它可以有效的解决磨矿分级过程中存在的复杂性问题，为物料获得规格均匀的分级结果提供保证。
通过模糊控制，可以达到更加高效的控制效果，从而更好的满足物料分级的要求。
基于模糊自适应整定PID_的煤矿输送机电机控制技术研究
第21期2023年11月无线互联科技Wireless Internet Science and TechnologyNo.21November,2023作者简介:朱守健(1998 ),男,安徽芜湖人,硕士研究生;研究方向:矿山机电㊂基于模糊自适应整定PID 的煤矿输送机电机控制技术研究朱守健1,乔㊀栋2,董志民1,赵政宏1(1.山西大同大学煤炭工程学院,山西大同037009;2.山西大同大学建筑与测绘工程学院,山西大同037009)摘要:在煤矿输送机电机的自动控制系统中,控制电机的功率输出是最主要的控制过程㊂由于输送机在综采工作面作业过程中会遇到各种不可控的因素,从而导致电机的数学模型发生变化㊂传统PID 控制精度只能满足一般电机的要求,但是遇到不可控的因素时,容易引起输送机电机的损坏,因此引入模糊自适应整定PID 控制理论,可以使电机的控制器具有一定的自适应性,它主要通过模糊规则来自动调整电机控制器的参数,以达到更好的控制效果㊂关键词:带式输送机;PID ;模糊控制;电机控制系统中图分类号:TH122㊀㊀文献标志码:A 0㊀引言㊀㊀煤炭是我国最安全㊁经济㊁可靠的基础能源,其资源的储备总量远远超过石油和天然气资源的储备量,是我国主要基础能源之一[1]㊂实现煤炭的智能化开采,提升煤炭运输的智能化㊁高速化,成了目前的技术关键㊂实现煤炭运输智能化㊁高速化的技术难点是实现输送机电机控制系统的研究㊂采煤机将煤块投放到输送机上,输送机电机需要根据输送量以及皮带运行状态,对输送机电机进行实时调整,从而提升输送机的传输速率以及与采煤机的同步率㊂此外,煤矿输送机电机在达到期望输出功率的同时,也要防止其他不可控因素影响输送机电机的输出功率,以避免造成输送机速率过快引发煤块滑动,造成人员危险等不必要的风险㊂在矿用输送机的电机控制中,较为普遍的算法是传统的PID 控制算法㊂传统的PID 控制算法较其他控制算法具有结构简单㊁鲁棒性好且较为可靠等特点,但传统的PID 控制算法要求被控制对象的反馈参数以及输出参数必须具有高精确度,同时对被控对象反馈的数据整定较为复杂,难度较高,无法做到输送机电机的实时调整,会产生一定的滞后性㊂除此之外,人工手动调整电机有着严重的处理不及时的问题,可能会引起输送机电机故障,从而导致生产停滞,影响生产产能㊂当各种问题交错叠加到一起时,对带式输送机电机的控制以及性能会产生严重的影响㊂因此,本文将模糊自适应控制理论和传统PID 控制算法相结合,集取2个算法的优点,弥补各自的缺点,从而进行了基于模糊自适应整定PID 的煤矿输送机电机控制技术的研究㊂模糊自适应整定PID 控制系统的优点在于它不需要精确的数学模型或者精确的数据参数,本文中的控制系统主要通过人工制定的模糊规则实时调整控制器的控制参数,以达到更好的控制效果㊂这恰恰满足了矿井综采工作面由于作业环境恶劣㊁灰尘浓度大导致无法人为判断输送机电机工作状态并做出调整的情况以及防止各种不可控的干扰因素㊂此外,相较于传统PID 控制算法,模糊自适应整定PID 控制算法在一些复杂的非线性系统中可以更好地处理系统参数变化和外来噪声干扰,展现了算法极强的自适应特性㊂算法主要通过模糊规则将控制误差参数和系统状态参数进行模糊推理和参数调整㊂因此,系统可以实时调整PID 控制器的3个控制参数,以便更好地适应电机系统的动态变化㊂这使得模糊自适应整定PID 算法在某些应用中能够更快地㊁更好地达到期望的控制效果㊂1㊀带式输送机电机控制系统㊀㊀带式输送机电机控制系统结构主要是由电机驱动机构㊁机械驱动系统㊁控制系统及算法㊁人机交互界面和保护装置组成㊂其中起主要作用的就是控制系统及算法,矿用输送机电机控制系统通过控制系统和算法控制电机的输出功率㊁方向和运行参数,实现对输送机的精确控制和保护,确保矿石等物料的安全㊁高效输送㊂电机速率控制的主要工作机理是电机通过运算器得到当前的电机转速与设定的期望电机转速的误差,经过比例控制器将误差信号放大后经过电机电流控制阀,从而通过控制,积分控制器,微分控制器控制电机的电流或电压来实现电机的转速㊁转向和负载控制[3]㊂其控制结构如图1所示㊂图1㊀电机控制系统2㊀基于模糊自适应控制算法的设计与仿真㊀㊀对于无法构建准确的数据参数模型,模糊控制是一个非常好的控制工具[4]㊂模糊算法是一种基于智能推理的算法,虽然称之为模糊算法,实际上是一种逐步求精的思想㊂模糊控制器主要由模糊化㊁模糊推理机和精确化3个功能模块和知识库所构成㊂输入值的模糊化是将用于计算的输入量对应到标准化的数值区间,并根据量化结果与模糊化子集得到该输入量对子集的隶属度㊂本文使用偏差e 和偏差增量ec 作为输入,在实际控制参数调整时则需要对e 和ec 进行模糊化[2]㊂本文定义偏差e 和偏差增量ec 的模糊子集均为{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB},其中NB 为负大,NM 为负中,NS 为负小,ZO 为零,PS 为正小,PM 为正中,PB 为正大㊂本文引入模糊集的论域是[-6,6],采用mamdani 推理法进行解模糊㊂本文采用MATLAB 软件中模糊工具箱进行数据的仿真,本文中主要运用到的仿真方法是扭矩法,同时在仿真中设置了49条相关模糊规则㊂为了测试模糊系统的抗干扰能力,在仿真第50s 时施加了一个强度固定的干扰信号,并观测信号加入后模糊算法的表现情况㊂如图2所示,在模糊系统的自我调节下,信号在约5s 的时间内达到稳定状态㊂因此,本文设置的49条模糊规则的模糊控制算法拥有十分强大的抗干扰功能㊂3㊀传统PID 控制系统㊀㊀常规的PID 控制是最早发展起来的控制策略之一,由于其算法简单㊁鲁棒性好且可靠性高等特点广受欢迎[7]㊂传统PID 控制算法是通过比较输入的期望值与实际输出值之间的误差,通过调整K p ㊁K i ㊁Kd图2㊀模糊控制的仿真参数来调节输出㊂它的主要特点是结构简单,稳定性好,运行可靠㊂其数学公式为:e (t )=rin (t )-yout (t )(1)c =K p e t +K i ʏte t dt +K de t -e t -1Δt(2)c =K p e i +K i ðNi =1e i +K d (e i -e i -1)(3)K p 代表比例,K i 代表积分,K d 代表微分,e 代表偏差㊂公式(1)为偏差的计算,公式(2)为连续PID 公式,公式(3)为离散PID 公式㊂控制系统主要结构如图3所示㊂图3㊀传统PID 控制系统4㊀模糊自适应整定PID 控制系统㊀㊀实际的煤矿运输工作环境有着诸多的影响因素,它们相互干扰,时变性和非线性是他们最大的特点,对电机稳定输出有着不同的影响㊂若只采用传统PID 控制算法,虽然它的结构较为简单,具有较强的控制性,但是它需要精度较高的调节参数,且需要耗费一定的时间,同时传统的PID 控制算法在各种时变㊁非线性的干扰信号相互叠加下,电机恢复稳态的时间将会拉长㊂如图2所示,用在只使用模糊算法控制的情况下,模糊控制系统的静态误差较大,达到稳态的时间较长㊂将模糊自适应控制算法与传统的PID 控制算法相结合,取各自的优点,补对方的缺点,达到互补的状态㊂控制结构如图4所示㊂图4㊀自适应模糊PID 控制算法结构自适应模糊整定PID 算法的控制原理是在传统的PID 控制算法的基础之上,将输入的期望值与反馈的输出值之间的误差及误差变化率传入到系统的模糊模块,模糊模块根据仿真前设定的模糊规则输出传统PID 的控制参数K p ㊁K i ㊁K d ,在电机运行过程中对传统PID 控制算法的参数进行实时调整,使系统始终保持最佳参数运行,以此实现系统的精确控制㊂本文采用MATLAB 仿真软件中模糊工具箱来进行数据的仿真[8]㊂如图5所示,可以得出系统达到稳态之前最大超量约为102,仅超过稳态值2%,完全符合电机控制系统的精度要求㊂模糊自适应整定PID 系统从开始至达到稳态的时间约为6s,远大于传统PID 控制算法开始至达到稳态的时间,并且在系统达到稳态后,系统的输出信号较为平稳㊂基于此可以得出,模糊自适应整定PID 控制系统在控制输出方面的响应速度更快,超出稳定值较小,达到稳态后输出平稳㊂图5㊀普通PID 与模糊PID性能比较图6㊀两种算法加入干扰信号后的响应5㊀仿真比较及实验分析㊀㊀通过对带式输送机电机控制系统的建模分析,将传统PID 与模糊自定义整定PID 算法相互比较㊂如图6所示,将这2种算法同时加入模拟井下干扰的噪声信号后,观察2种算法信号的曲线变化㊂因此,本研究可以得出,模糊自适应整定PID 控制算法有着更加快的响应速度,加入干扰后超过稳定值的最大值,响应速度远远优于传统PID 控制算法㊂因此,将模糊自适应整定PID 控制技术运用到带式输送机电机控制系统中,不仅能有效增强系统的抗干扰能力,还能大大简化设备的人工操作,从而降低调节时间㊂6㊀结语制算法相结合,并借助MATLAB进行了数据仿真㊂从基于得到的仿真数据可以看出,传统的PID控制算法调控过程中误差的最大值约为40㊂此精度只能满足基本的带式输送机电机控制系统的要求,并且传统的PID控制算法的缺点主要表现为传入参数的精确度要求较高,实时性相对较差㊂模糊自适应整定PID 控制算法与传统PID算法相比较,模糊自适应整定PID的最大调控误差约为5,在煤矿带式输送机电机控制中,采用模糊自适应整定PID控制算法比传统PID控制算法的最大调控误差减少了35,降低了系统的出错率㊂在一定范围内,提升了输送机的安全性[10]㊂参考文献[1]熊敏瑞.论我国能源结构调整与能源法的应对策略[J].生态经济,2014(3):103-108.[2]徐亚男.内蒙古煤炭工业的发展战略[D].呼和浩特:内蒙古大学,2004.[3]刘碧飞,刘泓滨,李华文.基于模糊PID算法的智能车电机转速控制研究[J].农业装备与车辆工程, 2021(1):93-98.[4]李哲华,许春雨,田慕琴.基于专家PID采煤机滚筒调高控制技术的研究[J].煤矿机械,2021(7): 65-68.[5]张洪凯,姜明明.基于PID控制与模糊PID控制的比较[J].轻工科技,2021(11):71-73.[6]吴振顺,姚建均,岳东海.模糊自整定PID控制器的设计及其应用[J].哈尔滨工业大学学报,2004 (11):1578-1580.[7]王述彦,师宇,冯忠绪.基于模糊PID控制器的控制方法研究[J].机械科学与技术,2011(1): 166-172.[8]苏明,陈伦军,林浩.模糊PID控制及其MATLAB 仿真[J].现代机械,2004(4):51-55.[9]袁凤莲.Fuzzy自整定PID控制器设计及其MATLAB仿真[J].沈阳航空工业学院学报,2006 (1):71-73.[10]胡包钢,应浩.模糊PID控制技术研究发展回顾及其面临的若干重要问题[J].自动化学报,2001 (4):567-584.(编辑㊀李春燕)Research on motor control technology of coal mine conveyorbased on fuzzy adaptive PID tuningZhu Shoujian1Qiao Dong2Dong Zhimin1Zhao Zhenghong11.College of Coal Engineering Shanxi Datong University Datong037009 China2.College of Architecture and Surveying Engineering Shanxi Datong University Datong037009 ChinaAbstract In the automatic control system of coal mine conveyor motors the power output of the motor is the most important control process.Due to various uncontrollable factors encountered by the conveor during the operation of the fully mechanized mining face the mathematical model of the motor may change.The traditional PID control accuracy can only meet the requirements of ordinary motors and encountering uncontrollable factors can easily cause damage to the conveyor motor.Therefore the fuzzy adaptive tuning PID control theory is introduced to make the motor controller have a certain degree of adaptability It can automatically adjust the parameters of the motor controller through fuzzy rules to achieve better control results.Key words belt conveyor PID fuzzy control motor control system。
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或返砂过量 ，乃至 形成 恶性循环 ，严重影 响球磨分级 机组效率 的发挥 。本文针对湖北鸡冠嘴选厂磨矿分 级 段进行 改造 ，达到较 好的控 制效果 。
控制 即可达到生产要求 。溢流浓度的控制是 以核子密
度计为主 的定值 Ｐ Ｄ控制，控制效 果也很好。旋流器 Ｉ
２控制系统介绍
鸡冠嘴选 厂磨矿段采用二段磨矿流程 （ 图 １ ， 见 ）
能会 出现 的一些 问题 ，如 在干扰 幅度较小 时，处于效 率较低 的状况 ； 在干扰幅度较大 时， 甚至会造成事故 ，
作业过程大起大落 ，球磨 或胀肚或空砸 ，分级机跑粗
３控制方案的确定
矿分 级控 制 系统 的磨矿 浓度 的控 制可 根据 新给
矿量及返砂量按 比例加返砂水 ，通过常规 的开环 比例
３１ ．． ２建立控制规 则
其中 ｌ ’ Ｋ’ Ｉ ’ （ 、 ｉ （ 为初始值， Ｉ 、Ａ ｉ Ｋ ｐ 、 ｄ △（ Ｋ、Ａ ｄ ｐ
为调整量 。 输入语言变量 Ｅ Ｃ和输 出语言变－ ＿ 、 Ｋｉ 、Ｅ ￣ａ ｏ Ａ 、 Ｋ
根据 ＰＤ 控制规律 ，建立 查询 表 １ Ｉ 、表 ２ 、表 ３ 。
表 １ ｌ 的模糊控制查询表 ａｑ ， ，
－
６ －５ －４ －３ ２ － —１ ０ １ ２ ３ ４ ５ ６
Ａｄ Ｋ 的模糊集均为ｆ Ｂ，Ｎ Ｎ Ｍ，Ｎ ，Ｚ ，Ｐ ，Ｐ Ｓ ０ Ｓ Ｍ，
Ｐ ，论域均选为 ｆ ，一，＿，一，一，一，Ｏ ，２ Ｂ｝ 一 ５ ４ ３ ２ １ ，１ ， ６
则， 使系统既有 ＰＤ控制的精度高的特点， Ｉ 又具有模
糊控 制的灵活 、适应性强 的特 点。基于 以上的考虑 ，
采用模糊 自调整 ＰＤ 的方法 ， 给矿 量进行控 制 。 Ｉ 对 从 而既保证 了球磨机 的尽可 能高的台 时处理量 ， 提高球
图 １磨矿 分级 工 艺流 程 图
磨机 的工作效率 ，又保证 了系统不致于 出现 “ 胀肚 ”
３ ，４，５ ｝ ，６ 。
－
６ ０ ０ ２ １ ２ １ ４ ３ ４ ５ ５ ６ ６ ５ ０ ０ １ ２ ２ ３ ３ ４ ４ ５ ５ ６ ６ ４ －１ ０ ０ １ １ ２ ３ ３ ４ ５ ５ ５ ６ ３ － － －２ ２ ３ －１ ０ １ ２ ４ ４ ４ ５ ５ ６ ２ －３ ３ － －２ －１ ０ １ ２ ３ ４ ４ ５ ５ ６ １ －３ ４ ３ － － －２ －１ ０ １ ２ ３ ４ ４ ５ ６ ０ －４ ４ ３ － － －３ －２ —１ ０ １ ２ ３ ４ ４ ５ １ －４ ３ ３ － － －２ －２ －１ －１ ０ ０ １ ２ ３ ４ ２ －４ ４ ３ － － －３ －２ － －１ ０ ０ １ １ ２ ３ ２ ３ －５ ４ ４ － － —３ －３ －２ ２ － －１ ０ ０ １ １ ２
运行特性 ，采用模糊智 能寻优算法 ，大大提高 台时处理量，提高 了经济效益。
关键词 ：磨矿分级：模糊 Ｐ Ｉ Ｄ；模糊寻优
１引言
磨矿是选矿厂动力消耗最 多的一个作业 ， 在选矿
球 磨机 为格 子型球 磨 机 ，机 后分 级机 为双螺 旋分 级 机 ，粒度 较粗的返 回进入一次球磨机 再磨 ，由分级机
４
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事故，使系统具有 良 好的静、动态特性。该系统是一
个 以误差和误 差变化率作为输入 、以 （、Ａ ｉ Ｋｄ ｏ Ｋ 、Ａ
度 ，取 ｂ ２ ＝ ，通过计算 ，得 出偏 差 Ｅ 的隶属 函数赋 Ｃ 值 。确定 （、Ａ ｉ Ｋ 隶 属度 ，取 ｂ １ ，得 出它 ｏ Ｋ、Ａ ｄ ＝． ９
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唇 应 用 技 术 于 不 支 Nhomakorabea选矿厂磨矿分级模糊 自调整 Ｐ 控 制工程研 究 Ｉ Ｄ
吴 光耀
（ 昆明理工 大学 信息 工程 与 自动 化 学院 ）
摘 要 ：磨矿是选矿厂一个很重要的流程，文章介绍了模糊 ＰＤ在磨矿给矿量的智能控制算法，改善了动态 Ｉ
厂中 占有重要地位 。 磨矿分 级过程是一个复杂 的循环 系统 ，矿石性质和水量 的变 化及 各种外界干扰 因素 ，
造 成磨矿分级作业 的难调 ， 磨分级机组在运行 时可 球
溢 流出来的产 品流进泵池 。 泵池 中的矿 浆再进 入旋 流
器 又一次分级 ，分级后 的合格产 品进 入浮选 工序 ，粒 度 较粗的则返 回进入一次球磨机 再磨 。 现场 测控点的 布置如图 ｌ 所示 。
作为输 出的控 制模 型 。
们的隶属度赋值。为使模糊矢量清晰化， 必须经过解 模糊，这里按最大隶属度进行模糊决策，则
△（－ Ｋｐｍ ｌ △ 仃ｘ ｐ △ ｉ△ ｜ Ｋ＝ Ｋ瑚 Ａ ＝ Ｉ ． Ｋｄ△＜ 。 ｄ
令 ｌ ＝（－ Ｉ （ ｌ’ （ ｐ ｐＩ ｐ － △
Ｋｉ Ｋｉ ＝ ’ ＋ＡＫｉ Ｋｄ＝ Ｋｄ＋ＡＫｄ ’
ｌ ｌ
前矿浆恒压控制可 用 Ｐ Ｉ控制也可 以达到生产要求 。 因此 ，控制 的关键就集 中到 了磨 机给矿 量的控制 。
３ １给矿 量 的模糊 自调 整 Ｐ Ｄ控 制 ． Ｉ
ｌ ：。 ｌ一 ． １ ｌ
磨矿分 级过程 是一个十分复杂 的动态过程 ，随机 干扰 因素多，过程 长 ，滞后大 ，过程参数检测 困难 ， 原矿流量调 节属于多耦合 、 参数 时变 的非线性控制 模 型 。 典的 ＰＤ控 制 已经很成熟 ， 经 Ｉ 但对于难 以建立精 确 的数 学模 型、非线性和 大滞后 的过程 ，ＰＤ控制 效 Ｉ 果 并不 好 。模 糊控 制器 具有 更快 的 响应 和更 小 的超 调 ，对 过程 参数的变化不敏感 ，具有很 强的鲁棒性 ， 但在控制 精度方面 ， 模糊控制 没有 ＰＤ理想 。因此如 Ｉ 采用 模糊控制与经典 的 ＰＤ控制相 结合 的控制策 略， Ｉ