一种浮选流化床床层密度多模态智能控制系统、控制设备

本发明属于矿山设备控制系统，具体涉及一种浮选流化床床层密度多模态智能控制系统、控制设备。

背景技术：

1、浮选流化床分选是一种结合重选和浮选的矿物分选方式，可以有效缓解浮选过程中能耗高、效率低等问题，并且扩宽粒度分选上限减少矿物过磨。在流化分选过程中，流化床层密度对分选效果至关重要。尤其是粗粒流化分选过程中，存在气-液-固三相耦合控制，床层密度变化复杂，现有的调节方式控制效果较差。

2、目前对床层密度控制的主要操作量有顶水量、充气量和排料量。并且常用控制策略为pid控制单一阀门改变操作条件对床层密度进行控制。但是，流态化浮选过程具有大惯性及大滞后的特点，导致常规控制策略调节时间差、调节缓慢等问题。然而随着原矿粒度范围扩宽及品位较低，对于床层密度控制愈发困难，仅靠调节单一阀门无法稳定调控密度变化。

3、综上，如何实现粗粒流化床层控制及实现床层密度稳定调节，是有待解决的技术问题。

技术实现思路

1、为解决上述技术问题，本发明的目的之一在于提供一种浮选流化床床层密度多模态智能控制系统。

2、本发明提供如下技术方案：

3、一种浮选流化床床层密度多模态智能控制系统，所述系统包括感知层、网络层、决策层和执行层，

4、所述感知层用于收集目标浮选流化床流化过程中的操作因素和床层特性参数，所述操作因素包括入料矿石密度、上升水流速度、上升气流速度、顶水阀门开度、气体阀门开度和排料阀门开度，所述床层特性参数为不同高度下，各高度层的床层密度、床层气含率和床层松散度；

5、所述网络层以床层特性参数为变量，对床层密度进行数据修正，并以修正后的数据建立流化浮选数据库；

6、所述决策层根据床层密度设定值与流化浮选数据库内数据进行偏差η计算，根据计算得到的偏差η获取相应的执行策略，并根据所述执行策略计算对应的阀门开度，所述阀门包括顶水阀门、气体阀门和排料阀门；

7、所述执行层根据所述决策层计算的阀门开度调节所述阀门，最终控制所述浮选流化床床层密度。

8、优选的，所述床层密度、床层气含率和床层松散度的不同高度的划分为：竖直方向上，自下而上，每100～200mm为一个高度层。

9、优选的，所述执行策略的获取规则包括以下步骤：

10、s1.记床层密度设定值为ρset，床层密度修正后数据为ρ补偿，根据获取的不同高度下的床层密度值进行偏差η的计算，计算公式为：

11、

12、

13、式中，ρ矿为入料矿石密度、ρl为流化床内液体密度、ρg为流化床内气体密度、ρi为不同高度层的床层密度、εi为不同高度层的床层松散度、фi为不同高度层的床层气含率，n为高度层的总数量；

14、s2.根据计算的偏差η的结果，进行如下选择：

15、当65％＜η≤100％，表明床层密度偏差较大，此时选择通过调节排料阀门开度来控制排料进行调节，调节策略为模糊控制；

16、当30％＜η≤65％，表明床层密度偏差中等，此时选择通过调节顶水阀门开度来控制排水流量进行调节，调节策略为pid控制；

17、当0％＜η≤30％，表明床层密度偏差较小，此时选择通过调节气体阀门开度来控制气体流量进行调节，调节策略为bp神经网络预测控制。

18、优选的，所述模糊控制的方法为：

19、1)根据以下公式计算床层密度误差e和密度误差变化率ec：

20、e＝ρset-ρ补偿

21、

22、式中，表示时间t内的床层密度误差(et-e0)对时间t的求导；

23、2)以所述床层密度误差e和密度变化率ec为输入变量，参照以下模糊规则表选择输出变量u即排料阀门开度：

24、

25、定义所述排料阀门在关闭时开度为0，最大开度为100％，则表中对应的排料阀门开度的调整范围为：

26、nb表示“负大”，排料阀门在当前开度下减小40％～20％；

27、ns表示“负小”，排料阀门在当前开度下减小20％～0％；

28、ze表示“零”，排料阀门保持当前开度不变；

29、ps表示“正小”，排料阀门在当前开度下增大0％～20％；

30、pb表示“正大”，排料阀门在当前开度下增大20％～40％。

31、优选的，所述pid控制的方法为，根据以下公式计算顶水阀门开度u(t)：

32、

33、e(t)＝ρset(t)-ρ补偿(t)

34、式中，kp为比例系数，调节范围为0.0～1.2；ki为积分系数，调节范围为0～0.5；kd为微分系数，调节范围为0～0.15；e(t)为t时刻的密度偏差，e(t-1)为t-1时刻的密度偏差。

35、优选的，所述bp神经网络预测控制的方法为：

36、1)建立预测模型：

37、设置bp神经网络模型中，网络输入层节点为6，隐含节点数为8，输出层节点为1，以顶水阀开度、排料阀开度、床层密度、气含率、入料浓度、入料浓度为输入集，充气阀调整值为输出集，对模型进行训练，得到所需预测模型；

38、2)选取气体阀门调整前10min内的数据建立预测数据集，所述数据包括顶水阀门开度、排料阀门开度、床层密度、气含率、入料浓度和入料粒度，将所述数据作为输入值输入所述预测模型，得到输出值为气体阀门开度。

39、本发明目的之二在于提供一种浮选流化床床层密度多模态智能控制设备，所述设备用于执行如上所述的浮选流化床床层密度多模态智能控制系统，包括数据获取设备、数据处理设备和控制设备；

40、所述数据获取设备包括密度传感器、松散度传感器、压力传感器、床层高度传感器、液体流量计和气体流量计，所述数据处理设备包括内置运行浮选流化床床层密度多模态智能控制系统的芯片，所述控制系统包括顶水阀门开度控制装置、气体阀门开度控制装置和排料阀门开度控制装置。

41、优选的，所述密度传感器、松散度传感器和压力传感器在不同高度层内分别设置。

42、本发明的有益效果在于：

43、本发明提供了一种浮选流化床床层密度多模态协同控制系统，综合考虑了浮选流化床的不同操作因素和床层特性参数之间的耦合效应，根据计算得到的密度偏差量选用不同控制策略和控制对象，实现了对浮选流化床床层密度的快速、精准调控，解决了现有流化床浮选过程中有关床层密度调节滞后性大、耦合性强的难点问题。

技术特征：

1.一种浮选流化床床层密度多模态智能控制系统，其特征在于，所述系统包括感知层、网络层、决策层和执行层，

2.如权利要求1所述的一种浮选流化床床层密度多模态智能控制系统，其特征在于，所述床层密度、床层气含率和床层松散度的不同高度的划分为：竖直方向上，自下而上，每100～200mm为一个高度层。

3.如权利要求2所述的一种浮选流化床床层密度多模态智能控制系统，其特征在于，所述执行策略的获取规则包括以下步骤：

4.如权利要求3所述的一种浮选流化床床层密度多模态智能控制系统，其特征在于，所述模糊控制的方法为：

5.如权利要求3所述的一种浮选流化床床层密度多模态智能控制系统，其特征在于，所述pid控制的方法为，根据以下公式计算顶水阀门开度u(t)：

6.如权利要求3所述的一种浮选流化床床层密度多模态智能控制系统，其特征在于，所述bp神经网络预测控制的方法为：

7.一种浮选流化床床层密度多模态智能控制设备，其特征在于，所述设备用于执行如权利要求1-5任一项所述的浮选流化床床层密度多模态智能控制系统，包括数据获取设备、数据处理设备和控制设备；

8.如权利要求7所述的一种浮选流化床床层密度多模态智能控制设备，其特征在于，所述密度传感器、松散度传感器和压力传感器在不同高度层内分别设置。

技术总结本发明属于矿山设备控制系统技术领域，具体涉及一种浮选流化床床层密度多模态智能控制系统、控制设备。所述系统包括感知层、决策层和执行层，感知层用于收集浮选流化床流化过程中的操作因素和床层特性参数，决策层根据床层密度设定值获取相应的执行策略，并根据所述执行策略计算对应的顶水阀门、气体阀门和排料阀门的开度，执行层根据所述决策层计算的阀门开度调节所述阀门，最终控制所述浮选流化床床层密度。本发明考虑了流化床的操作因素和床层特性参数间的耦合效应，根据计算的密度偏差量选用不同控制策略和控制对象，实现了对流化床床层密度的快速精准调控，解决了现有流化床床层密度调节滞后性大、耦合性强的难点问题。技术研发人员：廖寅飞,苏海龙,王凯瑞,邹奇奇,罗国兰,孙鹏,周婕,马鑫,张梦麟受保护的技术使用者：中国矿业大学技术研发日：技术公布日：2024/7/4