自动控制与检测技术在选矿过程中的应用.pdf

嘶。 有色金属 选矿部分2 0 1 5 年第1 期 d o i 1 0 ．3 9 6 州．i s s n ．1 6 7 1 - 9 4 9 2 ．2 0 1 5 ．0 1 ．0 2 1 自动控制与检测技术在选矿过程中的应用 苏伟1 ，董继先1 ，樊联哲z ，李丽3 1 ．陕西科技大学机电工程学院，西安7 1 0 0 2 1 ；2 ．西北有色地质勘查局七一二总队， 陕西咸阳7 1 2 0 0 0 ；3 ．陕西科技大学设计与艺术学院，西安7 1 0 0 2 1 摘要选矿是一个综合了多学科的复杂生产过程，随着矿产资源条件的恶化，矿石品位越来越低，为了得到更高品质 的矿产品，降低选矿过程中所需的成本及能耗，实现选矿自动化控制与检测成为选矿过程中的首选。本文主要阐述了当今选 矿自动化工艺流程以及选矿广义回路中的故障检测和隔离、数据调谐程序以及控制器等基本元素，并介绍了H D 控制器在选 矿过程中的应用。 关键词选矿过程；自动控制；故障检测；P I D 控制器 中图分类号T D 6 7 6文献标志码A文章编号1 6 7 1 9 4 9 2 2 0 1 5 0 1 - - 0 0 8 6 0 5 A p p l i c a t i o n sf o rA u t o m a t i cC o n t r o la n dD e t e c t i o nT e c h n o l o g yi nM i n e r a lP r o c e s s i n gP l a n t s S UW e i l ，D O N GJ t r i a n l ，F A NL i a n z h e 8 ，L IL P 1 ．E l e c t r o m e c h a n i cE n g i n e e r i n gC o l l e g e ，S h a a n x iU n i v e r s i t yo f | s c i e n c ea n dT e c h n o l o g y ， X i “ a n7 1 0 0 2 1 ，C h i n a ；g ．T h e7 1 2C o r p so fN o r t h w e s tN o n f e r r o u sG e o l o g i c a lE x p l o r a t i o n B u r e a u ，X i a n y a n gS h a a n x i7 1 2 0 0 0 ，C h i n a ；3 ．C o l l e g eo f A r ta n dD e s i g n ，S h a a n x i U n i v e r s i t yo fS c i e n c ea n dT e c h n o l o g y ，墨缸n7 10 0 2 1 ，C h i n a A b s t r a c t M i n e r a lp r o c e s si Sac o m p r e h e n s i v em u l t i d i s c i p l i n a r yc o m p l e xp r o d u c t i o np r o c e s s ．W i t ht h e d e t e r i o r a t i o no fc o n d i t i o n so fm i n e r a lr e s o u r c e sa n do r eq u a l i t yi Sm o r ea n dm o r el o w ．i no r d e rt o g e t a h i g h e rq u a l i t yo fm i n e r a la n dr e d u c et h ec o s to fm i n e r a lp r o c e s s i n g ，a u t o m a t i cc o n t r o la n dd e t e c t i o nb e c o m e t h ef i r s tc h o i c ei nt h em i n e r a lp r o c e s s i n g ．T h i sa r t i c l em a i n l yt e l l st h ef a u l td e t e c t i o na n di s o l a t i o n ．d a t a r e c o n c i l i a t i o na n dc o n t r o H e r so fp r o c e s sf l o wa n dg e n e r a l i z e dl o o pi nm i n e r a lp r o c e s s i n gp l a n t s ．E s p e c i a l l yt h e a p p l i c a t i o no fP I Dc o n t r o l l e ri nt h em i n e r a lp r o c e s s ． K e yw o r d s m i n e r a lp r o c e s s ；a u t o m a t i cc o n t r o l ；f a u hd e t e c t i o n ；P I Dc o n t r o l l e r 选矿过程是一个复杂的生产过程，涉及多个环 节的众多参数，这些参数之间既相互牵连又相互制 约，只有及时掌握这些参数的变化规律，并控制其 参数值保持在最佳的范围内，才可达到更好的选矿 效果E 1 - 2 ] 。近年来，由于矿石品位逐渐降低，对选 矿作业提出了更高的要求，因此实现选矿过程自动 化正在成为当前选矿作业的新目标。将自动控制与 检测技术运用于选矿作业中，既可降低生产成本， 同时使整个选矿过程处于最佳状态，最大限度地提 高产量，增加金属回收率和提升精矿品位，改善工 作环境，达到高产优质、节能降耗的目的I s ] 。 1 选矿工艺控制流程 原始矿物是不能直接用来工业化的，任何最终 的矿物质元素都要经过技术处理，从而将有用的 矿物质提炼出来⋯。目前对矿石在物理层面的加 工过程主要集中在破碎、研磨以及浮选过程，而 化学上的转化方式主要涉及水冶金、火冶金和电冶 金‘5 l 。 选矿最主要目的就是尽可能提取原矿内矿物质 元素的价值。通常情况下，选矿主要分为矿物的粉 基金项目国家科技型中小企业技术创新基金项目 1 2 c 2 6 2 1 6 1 0 6 7 8 2 收稿日期2 0 1 4 - 0 7 ～1 6修回日期2 0 1 4 1 l ～1 5 作者简介苏伟 1 9 8 8 一 ，男，陕西榆林人，硕士研究生，主要从事矿山机械及选矿自动化方面的研究。 万方数据 2 0 1 5 年第1 期苏伟等自动控制与检测技术在选矿过程中的应用 8 7 碎过程 研磨及尺寸分类 、矿物的分选过程 浮 选、磁选或氰化等 、对后续的金属提取进行集中 预处理 干燥、烧结等 以及后续处理等几个过 程。随着选矿工艺的不断更新，自动化控制与检测 技术在选矿过程中有其不可替代的作用，该技术不 仅保证了选矿厂生产过程稳定运行，而且有利于提 高了矿石的品位以及金属的回收率。 1 ．1 工艺参数的控制I s ] 对于一个系统来说，必然会包括各种控制回路 以及参数，这些控制回路和参数对定义每个输入和 输出变量的状态和符号有着很大的作用。图1 给出 了控制回路中各工艺参数的命名规则其中M 代表 操作变量 控制变量 ；Y 代表控制变量；d 代表干 扰动变量；z 代表输出变量，其进程状态依赖于控 制变量和扰动变量的输入。 ●_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ - _ _ - _ _ _ _ _ _ _ _ ● 图1 输入输出过程变■的通用符 F i g ．1 G e n e r i cn a m e so fi n p u t - o u t p u tp r o c e s s v a r i a b l e s 变量的分类主要取决于控制回路的结构，图2 定义了一个封闭的研磨回路的工艺参数，图3 定义 了一个浮选过程中的工艺参数。 矿石结构及组成 循环载荷箱体水位易磨性 磨机载荷流的组成 矿浆温度 流中溶解度流中粒度分布磨机功耗 图2 封闭的研磨过程变量 F i g ．2 P r o c e s sv a r i a b l e sf o rac l o s e dg r i n d i n gc i r c u i t 1 ．2 整体控制目标和方案 设计控制方案时最先考虑的就是设计目标及约 束，对于研磨回路，该目标通常是维持一个给定的 产品粒度分布，或小于给定较小尺寸对应一个可以 位和流量 位和流量 理系统 图3 浮选过程变量 F i g ．3 P r o c e s sv a r i a b l e sf o ri tf l o t a t i o np l a n t 接受的粒子百分比以及研磨成本。而对于浮选回路 的目标通常是在提取过程中设置一个较好的操作 点。图4 展示了一个由3 个模块组成的控制回路， 其中数据处理过程包括工艺参数的测定 配、d 、y 、 戈 以及故障的检测，数据处理模块将相关信息五 提供给控制模块。其中控制器包括基本的P I 回路 以及更多复杂的多变量算法，包括前馈和反馈。此 外，由于整体控制回路中各模块都是基于专门的流程 模块，所以，实时参数可以被随时导人整体回路中。 图4 整体控制回路模型 F i g ．4 G e n e r a l i z e dc o n t r o ll o o p 1 ．3 流程模型的选择 一般情况下，控制回路中工具的设计都是基于 过程模型。模型通常是由各种不同的循环组件组 成，如数据调谐、状态的检测、控制以及故障检测 等。一些可供挑选的模式有实际经验 主成分分 析法、多元回归法、神经网络以及现象学 、稳态 或动态、确定或随机、因果 投入产出模型 或非 因果 设置过程链接变量 、线性或非线性、基于 数学模型或模糊规则Is - s ] 。例如，在相同的循环 中，优化模型可以是基于现象学仿真，其中控制和 干扰可以是基于传输矩阵模型，而故障检测与隔离 可以是基于P c A 主成分分析法 。 输出 ．控量状量， 终变部变 最制内态 动量 制量 扰变 控变 ／，．．．．．．。．。、。．，L 输入 万方数据 8 8 有色金属 选矿部分2 0 1 5 年第1 期 2 选矿过程模块的设计 2 ．1 仪表的选择和测量策略 对于一个选矿系统来说，测量以及数据处理过 程在整个控制回路中是至关重要的。在设计测量策 略时，有三个最基本的步骤不可忽略 1 通过使用的检测器先估计一个选择变量； 2 评估测量设备的可用性； 3 通过控制器所需的信息来决定传感器的选 择和放置策略。 在选矿控制过程中，最主要的就是对矿石成 分、粒度分布以及粒子流率进行测量 6 】。粒径在 细粒度范围内可以通过激光衍射以及超声波技术来 测量；在粗粒度范围内，则利用视频图像技术通过 粒子的流动速率来处理并提取粒子大小的信息。现 在大多数选矿厂通过使用x 射线测量技术能快速 的检测到固体的成分。但是，矿石的基本性质，如 可磨性、矿物结构、解离度I v ] 、粒度分布以及气 泡大小分布等参数却很难及时测量，只能通过相关 信息来推断。 仪表的设计通常涉及到选择变量 如流量、温 度 、传感器的类型以及各种物料测量的准确性。 一个测量变量的准确性取决于许多因素，最重要的 因素是传感器本身的精度。由于原始数据的测量值 可以直接运用传感器通过整个控制回路中的一系列 工具进行测量，所以仪表设计标准一般是基于处理 原始数据的假设模型之上。 2 ．2 数据调谐 数据调谐程序是由测量值和流程模型共同组 成。模型需要应对选矿过程中常见的数据处理问 题，比如在一个冶金过程中测量的不确定性或信息 冗余等E 8 ] 。冶金行业中过程模型的不确定性是如 此之大，以至于经常使用非因果关系的子模型，如 质量守恒约束，由于这些子模型的置信水平很高， 因此可以利用这些模型来防止不确定模型中信息的 失真[ 8 - u ] 。 图5 所示的是一个基于质量守恒的数据调谐过 程，可以看到，该程序的核心是基于最d x - 乘算 法，原始数据和模型通过数据调谐最终得到测量变 量及方差。同时它也作为一个估计量和一个过滤器 在运作，估值器的主要作用是估计那些可能没被测 量的状态变量的数值，最后是一个过滤器，当一个 状态变量被测量的时候，检测器能够正确的识别这 一状态变量的实验值。 原始数据 模型及约束 测量变量及 方差的估计 图5 数据调谐过程结构 F i g ．5 S c h e m eo fd a t ar e c o n c i l i a t i o n 2 ．3 故障检测与隔离 任何流程模型或其子模型的残差都可以被认为 是传感器偏差或设备故障出现异常的征兆，正是由 于这个原因，所以可以利用故障检测与隔离 F a u l t d e t e c t i o na n di s o l a t i o n ，F D I 技术来探测矿石的品位、 易磨性等特性[ 1 “。主成分分析 P r i n c i p a lC o m p o n e n t A n a l y s i s ，P C A 法是F D I 技术中一种利用历史数 据、显示正常以及异常行为来检测故障的常用方 法。这些数据被投射到低维数据空间，从而检测和 分类现有模式的正常或异常。该方法不需要因果模 型，仅仅依靠相关模型就可以从嘈杂的环境中获得 大量的数据【1 2 ] 。 同时，非因果模型的质量守恒定律也为F D I 技 术提供了一种非常有效的手段。选矿系统中的质量 守恒方程可以投射到一个只包含测量变量的空间 中，由于这些投影方程中不含任何测量状态，所以 它们通常被称为冗余方程n3 | 。当用测量值来替代 冗余过程参数的时候，冗余方程的设置并不会改 变，每个方程所获得的残差可以被定义为潜在错误 特征。残差的值必须与测量误差和工艺过程的不确 定性兼容，若不兼容，则可以通过卡方分布来检 验，最终得出数据集中至少存在一个断层。 2 ．4 图像处理 图像处理技术是随着计算机技术的发展应运而 生的一门技术，目前已应用到各行各业中。在选矿 过程中，工业设备通过利用各种传感器直观地评估 选矿的进程状态，例如磨机发出的声音、水力旋流 器的振动、传送带上矿石的颜色和颗粒的大小以及 浮选泡沫的颜色和质地等【l 4 l 。原始信息的处理 首先是由R G B 相机对一些图像进行清洗，随后对 由光谱或结构特征形成的图像特征进行提取，比如 德国I B A S 系列图像分析仪，就是利用显微镜对被 测颗粒成像原理，然后通过计算机图像识别处理技 术来完成颗粒粒度的测定。当被测颗粒粒径大于测 试仪设定的测量值2 斗m 时，采用光学显微镜；当 粒径小于2 ／x m 时，采用电子显微镜获取几何图像 信息[ 15 | 。 万方数据 2 0 1 5 年第1 期苏伟等自动控制与检测技术在选矿过程中的应用 8 9 国外很多关于选矿过程的研究中都提到了图像 处理技术。N u n e z 和C i p r i a n or 1 6 1 利用视觉传感器 来测量和控制浮选泡沫的速度。T e s s i e r [ 1 7 ] 等人得 出了一个新的图像分析方法，该方法主要阐述了在 线估计岩石的混合物组成，并以一个多相的镍矿为 例对该方法进行了阐述。 3P I D 控制器的应用 在一个自动控制系统中，控制策略及控制器的 好坏直接影响着系统的稳定性。P I D 控制是最早发 展起来的控制策略之一，由于算法简单、可靠性及 鲁棒性好，被大量应用于运动控制和过程控制中。 但在实际应用过程，当控制对象存在较大的非线 性、强干扰特性及惯性时，利用事先整定好的P I D 参数来实现长时间的控制难以获得预想的效果[ 18 j 。 B o u e h a r d 和m o n d 【1 9 ] 在其研究中指出，P I D 控制 器占据了选矿过程中控制器市场的9 7 ％。由于P I D 控制器在选矿过程中的重要性，许多研究都在传统 的P I D 控制基础之上探索新的P I D 控制器，其中最 具有代表性的就数基于神经网络的P I D 控制器。 3 ．1 基于神经网络的分数阶P I D 控制器 1 分数阶P I D 控制器 分数阶P I D 控制器是在传统P I D 控制器的基础 上衍生出的一种控制器，将整数阶的微分项弘和积 分项A 的阶次应用到分数领域，其中p 和A 可代 表任意实数。其时域 I z t K r e t K I D 。 e t K 曲 t 1 当／x 0 时为微分阶次；当h 0 为积分阶次。 琊、K 。、‰则分别代表P I D 控制器的参数。对式 1 进行拉普拉斯转换后可得出p p ／’ 控制器的传 递函数 G S K o - K 1 S 以以∥ 2 P ／1 D “ 控制器中的各项均有其特定的控制含义， 式中，卜比例系数，卜误差入阶次的积分， 伊误差p 阶次的微分。因此，只要控制入、斗以 及岛的值，分数阶艘1 扩控制器就可以转换为各 种特殊的控制器，通过从复杂的参数非线性关系中 寻求最佳组合，分数阶肼一∥控制器能更精确地、 更好地提高系统的整体控制效果啪] 。 2 分数阶P I D 控制器在磨矿控制中的应用 磨矿分级作业是选矿工艺中一个相对复杂但必 不可少的环节。磨矿分级过程控制的效果将直接影 响后续的作业指标，最终影响到矿产品的质量和效 益2 1 | 。在磨矿分级作业中，为了提高磨机效率， 得到所需的合格产品，就需要利用分数阶P I D 控制 系统对研磨机处理量、溢流浓度、磨矿浓度和分级 粒度进行有效控制，最后运用P L C 对整个系统进 行有效控制。如图6 分数阶P I D 控制器的原理所 示在P P ／9 卢控制中，必须要对郧、局、‰、j L 及 弘等参数的值进行整定优化，在其耦合性极强的非 线性关系中寻求最佳组合以取得最优控制效果。神 经网络可以在线整定研‘沙控制器的参数值，而 P ，一矿控制器则直接控制球磨机或棒磨机和分级 机，输出的参数值通过反馈系统反馈给神经网络， 最终利用工业P L C 控制系统对整个选矿过程参数 进行自动调整，形成一个往复循环系统，最终达到 所需控制效果。 图6 自整定分数阶P I D 控制系统结构图 F i g ．6 S t r u c t u r eo fs e l f - t u n i n gf r a c t i o n a lP I D c o n t r o ls y s t e m 3 ．2 基于神经网络的模糊P I D 控制器 1 模糊P I D 控制器 模糊P I D 控制【2 1 也1 是一种将模糊理论与P I D 控制算法相结合的计算机数字控制技术。其基本原 理如图7 所示，用语言规则模糊量来替代输入变量 的偏差和偏差变化率的精确值，再根据P I D 控制参 数和偏差及其变化率的函数关系，进行模糊判断和 推理，并进行进一步决策，实现模糊P I D 参数的在 线自整定。 图7 模糊P I D 控制原理图 F i g ．7P r i n c i p l eo ff u z z yP I Dc o n t r o l 2 模糊P I D 控制器在浮选控制中的应用 由于浮选过程的复杂性和变化无规律等特点， 使得其过程控制难度增大。在整个矿物浮选过程中， 需要对浮选柱液位高度、冲洗水流量、分散器空气 万方数据 9 0 有色金属 选矿部分2 0 1 5 年第1 期 流量以及给矿量等多项主要参数指标进行控制㈨。 因此需要通过提高浮选过程自动化的程度，以提高矿 物浮选的精度，其主要参数控制原理如图8 所示。 叫液位传感器卜 浮 一流量传感器卜 控 制 选 P L C计 柱 叫调节阀卜 算 机 - I 工作泵I - - 图8 系统控制框图 F i g ．8S y s t e mc o n t r o lb l o c k 模糊P I D 控制器输入端信号的给入将由液位检 测值与设定值之间的差值以及进气量的检测值与设 定值的差值来决定，模拟控制量和气体流量电磁阀 的控制量则由P L C 控制器输出端输出。通过采用 视频监控和相应的数字摄像来监控浮选柱顶部泡沫 的状况，根据监控到泡沫的相关特性和状态，液位 高度的反馈值和充气流量的大小，最后由人工适当 的调整冲洗水的流量。 4总结 本文阐述了选矿过程中广义控制回路的基本元 素组成及P I D 控制器在选矿过程中的应用。主要包 含1 选矿过程是一个系统流程，每一个环节正 常运行与否都影响着整个系统流程的运行，因此， 设计与实际情况相符的选矿流程模型是非常重要 的；2 在干扰条件下，检测控制是操作过程必要 的基础，因此设定正确的操作值对选矿以及改进选 矿控制过程非常重要；3 为了满足选矿过程中的 不同需求，选矿流程模型要认真的识别和调整，必 须要针对特定的系统设计和选择特定的P I D 控制 器。在未来的选矿过程中，企业可以使用各种传感 器和工具来实现现代化选矿，但是，成功的自动化 选矿不仅依赖于各种工具，同时也应该结合最适合 的控制与检测方法，只有这样，选矿过程才能实现 真正的自动化。 参考文献 [ 1 ] 选矿手册编辑委员会．选矿手册[ M ] ．北京冶金工业 出版社，1 9 9 3 5 0 6 6 ． [ 2 ] 刘黎明．基于S C A D A 的选厂磨矿分级自动控制系统 [ D ] ．南京南京理工大学，2 0 1 1 ． [ 3 ] 李振兴，文书明，罗良烽．选矿过程自动检测与自动化综 述[ J ] ．云南冶金，2 0 0 8 3 2 0 2 4 ． [ 4 ] 薛向军．选矿自动化应用与体会[ J ] ．矿业快报，2 0 0 6 7 7 5 7 6 。 『5 ] D a n i e lH o d o u i n ．M e t h o d sf o ra u t o m a t i cc o n t r o l ，o b s e r v a t i o n ， a n do p t i m i z a t i o ni nm i n e r a lp r o c e s s i n gp l a n t s [ J ] ．J o u r n a l o fP r o c e s sC o n t r o l ，2 0 1 1 ，2 1 2 1 1 - 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