磨矿分级智能控制研究进展.pdf

d o i 1 0 ．3 9 6 9 ／j ．i s s n ．1 6 7 l 一9 4 9 2 ．2 0 2 1 ．0 1 ．0 1 5 磨矿分级智能控制研究进展 吴沅峻1 乜3 ，张覃2 矗4 ，黄宋魏5 ，卯松L 乙3 1 ．贵州大学矿业学院，贵阳5 5 0 0 2 5 ； 2 ．喀斯特地区优势矿产资源高效利用国家地方联合工程实验室，贵阳5 5 0 0 2 5 ； 3 ．贵州省非金属矿产资源综合利用重点实验室，贵阳5 5 0 0 2 5 ； 4 ．贵州科学院，贵阳5 5 0 0 0 1 ； 5 ．昆明理工大学国土资源工程学院，昆明6 5 0 0 9 3 摘要磨矿分级受影响【捌素多、机理复杂，其生产效率和产品质量直接关系到选矿厂的技术经济指标，在选矿工艺过 程巾起着承上启下的作用。传统控制主要以安全稳定控制为目标，难以实现优化控制。牛产实践表明，智能控制可以显著提 高磨矿分级的效率和产品质量，起到增产、降耗、提质、增效的作用。模糊控制、专家控制和神经刚络控制是磨矿分级最为常 用和高效的智能控制技术，得到了大量的应用，取得了显著的经济效益和社会效益。本文主要对磨矿分级智能控制的发展过 程、研究现状以及实际应用等方面进行综述。 关键词磨矿分级；模糊控制；神经网络控制；々家控制 中图分类号T D 9 2 1 ．4 ；T D 9 2 1 ．5 文献标志码A 文章编号1 6 7 l 一9 4 9 2 2 0 2 1 o l0 0 8 80 7 R e s e a r c hP r o g r e s so nI n t e l l i g e n tC o n t r o lo fG r i n d i n gC l a s s i f i c a t i o n W UY M “订i M 订I m 。，Z H A N ；Q j 7 72 ’川，H U A N ；S ，”g 叫e i 。，M A S ，”9 1 。“ J ．S - D o Zo ，’M z 7 1 幻1 9 ，G “i z o “L 砌i 可已r s i f y ，G “ y “”g5 5 D 0 2 5 C ‘ 幻1 “； 2 ．N q t i o n n In } l dI 。o c 口IjO i 7 l tE 7 l g i n e e r i n gL 。b o r ∞t o r yf t } rE f f i c i e n tU t l l ；z 娃t i o no j i s u o e r i O rM t } l e r a } R es O 睫r c esi nK a r s tA r e a ，G u i y a n g5 5 0 0 2 5 ，C h i n a ； 3 ． ；u i z h O uK e vL a b o r “t o r yf O rC o f n p r e h e 7 ts i 勘eU t i l i l z n t i O nO j 1 、O { 1 7 H e t n i M i ”P r “ZR P s o “r c P s ，G “i y 出姐9 15 5 0 0 2 5 ，C 矗i ”“； 4 ．G M j z D “A f “矗P 7 姐vo 厂5 、i e 卵f P 一，G M j y “门g5 5 0 j ， 矗i 订“； 5 ．C o Z Z g 昱Pof ’L 以”矗R P s o “r ’P sE ”髻幻1 9 P r i ”g ，K “”，M i 钾9 1U ”i 可P r s i f yo ， S c i e } l L eu n dT e c h n o t o g v ，KM 7 l } 7 n i n g6 5 0 0 9 3 ，L h i n n ； A b s t r a c t G r i n d i n gc l a s s i f i c a t i o n i sa f f e c t e db ym a n yf a c t 。r sa n di t s m e c h a n i s mi sc 。m p l eX ．I t s p r o d u c t i o ne f f i c i e n c ya n dp r o d u c tq u a l i t ya r ed i r e c t l yr e l a t e dt 。t h et e c h n i c a la n de c 。n 。m i ci n d i c a t 。r so { t h e c 。n c e n t r a t o ra n dp l a yac o n n e c t i n gr 0 1 ci nt h cb c n c f i c i a t i o np r 。c c s s ．T h et r a d i t i o n a lc 。n t r 0 1m a i n l ya i m sa t s a f e t va n ds t a b i l i t vc 。n t r 0 1 ，w h i c hi sd i f f i c u l tt oa c h i e v eo p t i m a lc o n t r 0 1 ．T h ep r o d u c t i o np r a c t i c es h o w st h a t ， t h ei n t c l l i g c n tc o n t r 0 1c a ns i g n i f i c a n t l yi m p r o v ct h ce f f i c i c n c yo fg r i n d i n g c l a s s i f i c a t i o na n dp r o d u c tq u a l i t y w h i c hD 1 a v sar 0 1 ei ni n c r e a s i n gp r o d u c t i o n ，r e d u c i n gc o n s u m p t l o n ，1 m p r o V l n gq u a l l t y a n d1 n c r e a s l n g c f f i c i c n c v ．F u z z vc o n t r 0 1 ，c x p e r tc o n t r 0 1a n dn e u r a ln c t w o r kc o n t r o l a r ct h em o s tc o m m o na n de “l c l e n t i n t e l l i g e n tc o n t r 。1t e c h n 0 1 0 9 yo fg r i n d i n gc l a s s i f i c a t i 。n ，w h i c hh a v eb e e nw i d e l yu s e da n da c h i e V e ds i g n i f i c a n t c c o n o m i ca n ds o c i a lb c n c f i t s ．I nt h i sp a p c r ，t h ed e v c l o p m c n tp r o c c s s ，r c s c a r c hs t a t u sa n dp r a c t l c a la p p n c a t l o n o fi n t e l l i g e n tc o n t r 0 1o fg r i n d i n gc l a s s i f i c a t i o na r er e V i e w e d ． K e Vw o r d s g r i n d i n gc l a s s i f i c a t i o n ；f u z z yc o n t r o l ；n c u r a ln c t w o r kc o n t r o l ；c x p c r tc o n t r o l 收稿日期2 0 2 01 1 2 5 蕹喜蓄界 鬓凳鑫舌奏全一。舅鼢『嚣『黢曙坚并究生，主要从事选矿自动化研究。 墨喜箨窑壹粱豁涮羹严锚鬻军灸襄麦擞妻毳艏翥笼显柔辚凳爹。通信作者黄宋魏 19 6 6 ，男．广西南宁人，教授，主要从事选矿自动化技术由升冗。 万方数据 2 0 2 1 年第1 期吴沅峻等磨矿分级智能控制研究进展 8 9 存整个选矿的工艺流程巾，磨矿分级作业不仅 是一个承上启下作用的重要生产工艺过程，其工作 效率及产品质量还对选矿指标及经济效益产生重大 影响。智能控制可以对磨矿分级过程中设备运行状 况进行实时的监控，稳定磨矿分级生产过程中的选 别指标，提高磨矿效率，降低操作人员的劳动强度。 为了确保磨矿分级智能控制系统能够高效稳定的 运行，对系统巾关键的控制参数进行快速跟踪、有 效控制以及误差补偿是必不可少的⋯。这些控制 参数不仅会影响到工艺的指标、机械能耗以及产品 质量，还直接关系到选矿厂的生产指标与经济效 益。但在实际生产过程中，由于磨矿分级过程会受 到许多不定性因素的影响，需要根据实际情况对其 进行调节_ 2 J 。 磨矿分级的控制参数主要有磨机给矿量、磨机 负荷量、磨矿浓度、磨矿介质、磨矿细度、球磨机的加 球量、补加水量、分级溢流浓度、旋流器给矿浓度、旋 流器给矿压力等。进入2 1 世纪以后，磨矿分级智能 控制的发展主要就是同绕解决上述控制参数问题而 展开‘⋯。 随着智能控制技术引入选矿厂的磨矿分级作 业，保障了磨矿产品质量，从而提高了选矿厂的生产 效率以及选矿指标⋯。并且通过使用模糊控制、神 经网络控制以及擘家控制等智能控制算法，实现了 对磨矿分级过程的给矿量、磨矿浓度、磨机负荷以及 磨机球荷比等参数的智能化分析和调整。这些不仅 优化磨矿分级的生产过程，保障了系统安全有效地 运行，还可以提高企业的经济效益。 近年来，智能化技术得到了快速发展，传统的磨 矿分级工艺过程也在进行着智能化的转型升级，从 原来的经验化手动操作逐步向智能化控制的方向 迈进。 1磨矿分级智能控制的发展历程 磨矿分级在其发展的早期，主要通过人工操作 的方式，对工艺进行经验化的控制。国外在2 0 世纪 5 0 年代以前，主要使用的是机械化的磨矿分级方式， 5 0 年代后开始逐渐安装一些测量仪器进行控制、监 视，如分级机溢流矿浆浓度的自动检测控制、矿物的 给矿量自动控制等，实现磨矿分级过程初级自动化 控制。而后随着计算机技术的兴起，开始使用计一算 机在磨矿分级过程中实现简单智能控制，但是当时 受计算机性能的影响，控制过程方面的数学模型难 以建立，所以，他仅实现诸如设备启动／关闭、数据采 集与处理、控制过程巾信息的存储等简单功能。从 7 0 年代初期起，计算机才开始真正应用到现场的选 矿作业当中，通过使用计算机对磨矿分级过程的检 测仪表进行数据的采集与计算，实现了对磨矿分级 工艺较为稳定的智能控制。 我国磨矿分级控制开发研究工作起步较晚。在 1 9 7 8 年的时候，南北京矿冶研究总院、中南工业大学 以及铜陵凤凰山选矿厂合作，对磨矿分级的过程控 制进行开发，研制了国产J S1 0 小型T 业控制机。2 0 世纪8 0 ～9 0 年代，随着计算机控制与工业自动检测 仪表技术的不断成熟与发展，我国磨矿分级过程自 动化以及数字化有了较大的突破。19 8 6 ～19 9 5 年， 由马鞍山矿山研究院、长沙矿冶院以及东北大学三 家单位合作，在梅山选矿厂对一、二次球磨分级流程 和浓缩工艺流程进行了自动化控制系统的研究。通 过使用工业控制机T M C 一8 0 ，以及在磨矿分级过程 巾的一、二次球磨机上安装的电耳，用一种间接的方 式对球磨机的工作状态进行判断，该系统在当时具 有较强的适应性和实用性，节省了投资且见效较快。 随着工业智能化控制技术的迅速发展，基于新 型工业控制与人工智能结合的选矿方式在复杂的磨 矿分级过程中逐步得到应用，逐渐形成了基于分布 式控制系统 D C S 、P I D 控制以及现场总线控制 F C S 等，同白适应控制和预测控制系统相结合应 用于磨矿分级的过程控制。例如，城门山铜矿采用 D C S 系统应用于磨矿分级环节，实现了其对工艺系 统中控制参数以及设备运行的在线监测与操作⋯。 内蒙古黄岗矿业中的选矿厂磨矿分级控制采用模糊 P I D 控制方案，对磨矿分级过程巾的给矿量进行优 化控制，避免了磨矿过程中的“胀肚”现象、稳定了生 产过程中的P I D 控制，且使用模糊控制可兼顾多变 量因素的影响，提高了系统的生产效率邸。郭文萍 等7 。提出了使用串级P I D 控制技术对某钨矿棒磨作 业中矿浆浓度的控制，实现了对磨机的给矿量、负 荷、补水等参数的动态化控制。赵明伟等8 设计了 一种基于C C I 。i n k 现场总线的磨矿分级过程的集散 控制系统，该控制便于各系统之间进行网络的信息 连接，能够更好的收集并控制磨矿分级过程中的参 数变化，使加工过程稳定有效的运行。H A I ．I ．E N 等叫使用工业仿真模型增强 p e n A IG y m 的学习框 架的方法，用于加强磨机电路的控制。张立岩等。1 。1 提出了一种磨矿过程运行的测试方法，该方法是基 于磨矿分级过程中粒度指标分布率的测试方法，该 方法测试磨矿过程运行效果以及控制系统算法的鲁 万方数据 9 0 有色金属 选矿部分2 0 2 1 年第1 期 棒性，对系统运算的结果进行分级给出相关建议。 对磨矿分级智能化的未来发展，Z H U 等“提出了 基于水平气相色谱控制下的磨矿分级控制系统。孙 传尧等”1 提出基于矿物性质进行选矿试验研究的基 因矿物加T ，为传统的矿物加T 方式的转变带来了 突破性的创新。D A I 等。1 n 将半实物仿真系统应用 到磨矿分级系统的监控中，对降低设备运行风险以 及提高产品合格率有一定帮助。 近年来，磨矿分级智能控制技术得到了较大的 发展，基于模糊控制、专家控制、神经网络控制等的 智能控制策略同白适应控制和预测控制系统相结合 的方式“。，开始大量应用于磨矿分级的智能化控制 过程巾，存一定程度上实现了磨矿分级过程参数的 优化控制，最著提高磨矿效率，为后续的选矿作业提 供了合格产品。同时，也推动了磨矿分级向智能控 制的升级转型。 2 磨矿分级模糊控制 在磨矿分级过程中，由于磨矿过程复杂且影响 因素众多，在建立控制系统所需的数学模型中，往往 会受到强耦合性、非线性以及时滞性等因素的影响， 有专家提出了模糊控制算法。模糊控制不需要建立 精确的数学模型，适用于时滞性大、十扰因素多以及 非线性强的系统，具有响应快且超调量小，鲁棒性强 等特点。 文献[ 1 朝提出了模拟现场操作经验丰富人员的思 维、优化操作过程，再利用现场检测值进行推理，从 而用于对系统运行的控制。于云鹏等口6 1 为了解决传 统的磨矿工艺受多变量、时滞性、非线性等因素影响 出现控制冈难的问题，提出了一种使用一阶T S K 模 糊控制实现对磨矿分级过程高效控制的方法。该方 法根据在实际工艺过程巾所得的专家经验，对磨矿 分级过程巾各变量间存在的耦合关系及相互间的影 响进行分析，通过检测数据对模糊规则库进行建立， 再使用规则库计算模糊控制器输出值，从而实现对 控制精度的改变。N I N A N 等”利用离散元法对磨 机磨矿过程进行模糊逻辑非线性模型的预测控制。 曹艳忙等。18 0 提出了一种将滑块控制同模糊控制相结 合的控制系统，达到对磨机中给矿量的控制。该系 统无需建立精确的数学模型，可较好控制给矿量，避 免磨机运行时存在的“欠磨”和“胀肚”等现象。钱 杰口鲴等设计一种使用动态矩阵控制算法的双输入单 输出的模糊控制系统，该系统利用其预测效果消除 了在磨矿分级过程中因滞后性等问题带来的给矿量 的误差。刘鹏南等比阳提出了基于模糊控制下磨矿动 态优化系统，通过模糊控制解决了磨矿分级过程中 难以建立的数学模型，提高了球磨机的处理量。 在模糊控制的实际应用方面，模糊P I D 控制是 最为常用的智能控制方法，该控制方法充分利用 P I D 控制便于实现和调试以及模糊控制便于进行复 杂系统控制的特点，可以在稳定性、快速性和精确性 等方面获得很好的控制效果[ 2 1 I 。承德某选矿厂针对 球磨机运行过程的滞后性、时变性以及难以建立精 准模型等特点，提出对磨机进行模糊白寻优控制的 专家系统。该系统将传统的P I D 控制同模糊控制与 白寻优控制相结合，对选矿厂的一段磨矿分级系统 进行了设计与优化。该系统投人试运行后，磨矿分 级过程的处理量和生产成本得到了改善2 ⋯。郑州某 选矿厂在改进原有给矿量控制系统的过程中，采用 了一种将模糊控制和P I D 控制相结合的智能化控制 系统。该系统通过使用模糊控制算法得到最佳给矿 量，再使用P I D 控制保障其给料稳定，从而确保了磨 矿分级过程的高效、安全、稳定一”J 。 3磨矿分级神经网络控制 为了解决磨矿分级控制系统中存在的多输入、 多输出变量而导致难以建立精确数学模型的问题， 神经网络控制技术大量应用到磨矿分级控制系统 巾。神经网络控制是一种通过模拟人类的形象思维 方式，利用人脑的某些结构机理以及人类在相关领 域的知识和经验对系统的控制，该控制预测稳定性 比模糊控制更高。 神经网络控制系统最为突出的特点就是利用反 馈和遗传算法进行学习的能力。张胜东等2 | ；‘。采用 B P 神经网络对磨矿分级后产品的粒度进行分析，从 而实现对球磨机内钢球配比的优化。杨超等“。利用 多元同归分析和遗传算法与I 。M 算法优化后的人T 神经网络进行对比研究，得出优化后的人工神经网 络所表现出的拟合效果更好。刘振东等比阳将改进的 B PP I D 控制器应用于磨矿分级过程，实现了对磨矿 系统的稳定控制。Z H A N G 等瞳铂使用灰色模型和神 经网络对磨矿粒度进行预测，I 。I U 等比胡改进了之前 的控制方式，将改进粒子群算法同灰色径向基神经 网络相结合，提高了磨矿粒度的预测精确度。 由于神经网络具有较好的白适应性和非线性映 射逼近能力等特点，而模糊逻辑可不需要建立数学 模型与鲁棒性较好等特点，两者都对非线性系统和 难以建模的系统具有良好的控制效果。基于此，对 万方数据 2 0 2 1 年第1 期吴沅峻等磨矿分级智能控制研究进展 9 1 模糊神经网络控制的研究也逐渐深入。李明旭等”3 分析了两段式磨矿控制系统优化中存在的控制因素 多、系统控制过程复杂以及难以建立精确的数学模 型等问题，提m 一种对磨矿分级过程的控制器，采用 补偿模糊神经网络进行控制，通过仿真显示补偿模 糊神经网络控制，可以将矿物颗粒的粒度控制在一 个很好的范围内。周红标等”] 将模型预测控制同白 适应模糊神经网络控制器相结合，满足复杂非线性 系统的控制。孟海东等口1 1 提出了一种基于云模型的 模糊神经网络控制算法，解决了在模糊神经网络控 制巾不确定和人为因素影响等问题。赵宏伟等口2 1 提 卅了一种基于系统辨识的白适应模糊推理网络模 型。该系统先建立初始的模糊数据库，再将基于 T a k a g e S u g e n o d 的模糊推理模型同白适应的神经 网络系统相结合，不仅运算速度更快，而且还能适应 复杂的生产环境。 针对使用神经网络对球磨机进行软测量上，杨 刚等”o 提出了一种基于改进果蝇优化B P 神经网络 的磨矿粒度软测量方法，该方法利用果蝇优化算法 具有的搜索全局最优解能力，可以自适应调节神经 网络系统中的系数，建立一种对磨矿颗粒粒度的软 检测模型，并以某公司的数据进行仿真验证，显示该 系统的预测较为精准且模型的收敛速度快。通过引 入改进后的果蝇优化算法，对神经网络控制中权值 与阀值进行调整，提高了算法的鲁棒性与收敛性。 韩良云等“提出了一种基于神经网络进行软测量模 型建立的系统。该系统采用灰熵关联分析法，将影 响球磨机运行过程的球磨机电流、出口风粉混合物 压力等几个较大的因素作为变量建立软测量模型。 结果显示，该系统预测误差小且具有较好的测试能 力。张云刚等“o 使用径向基函数神经网络以及最小 二乘算法建立起了磨矿粒度的软测量模型。该系统 对出力非线性问题有着较为明显的效果改善。 4磨矿分级专家控制 专家控制系统是基于专门的知识和人工智能推 理程序的智能控制系统，通过模拟专家的推理机制， 采用人工智能的方式实现对人的智能行为的模仿， 从而达到专家级别的决策方式及控制方法。 随着现阶段自动化生产水平的不断提升，选矿 生产过程的自动化程度也在不断提高。可将专家控 制系统应用到磨矿分级过程中，从而完善对磨矿分 级巾生产系统的优化以及智能化控制。Y E 等口6 1 将 专家系统同给矿系统的信息相结合，并采用专家 P I D 控制，解决给矿系统精确度不稳定的问题。王 金凤等盯一对国内某矿山采用拿家P I D 控制系统对 半白磨机进行控制，并借用大量的现场数据进行仿 真测试。该擘家系统的P I D 控制能更好的克服传统 P I D 对非线性系统使用性能差的问题，能够使半自 磨机更加稳定的运行，但存在难以克服异常扰动以 及难以确定滞后时间常数等缺点。贺晓巧等”o 针对 磨矿分级过程中的非线性、时滞性以及耦合性等特 点，使用V B 编写 P C 客户端及控制程序设计出了 磨矿分级专家控制系统，并通过仿真实验显示该控 制系统具有较好的控制效果。邹国斌等叫针对选矿 厂一段闭路磨矿分级过程，建立了一种专家控制系 统。该擘家系统是从现场操作中获取经验，提出了 一种基于物料平衡的规则，通过智能识别的方式实 现了对现场情况的处理。该系统不仅对相关控制指 标进行了优化处理，还便于合理分配操作人员以及 运行设备。针对磨矿过程因操作人员经验不同而需 进行评定和量化的问题，张弛等1 。。提出了一种基于 脑电信号特征的实时分析方法。他通过提取专家与 非专家在进行磨矿分级操作时大脑中不同区域所产 生脑波的波节律，分析小波中各个序列的能量及小 波熵的熵值，可以客观的认识在磨矿分级控制过程 中影响人的认知行为的因素。 5 磨矿分级智能控制的展望 近年来，磨矿分级智能化控制发展的领域取得 了不少成果，实现了由早期传统的控制策略如P I D 控制、解耦控制向基于白适应和预测下的模糊控制、 神经网络控制以及专家控制等现代控制方向的转 变。虽然目前这些研究工作对磨矿分级过程的智能 化检测与控制起到了积极的作用，但还需要在以下 几个方面进行改进和深入研究 1 基于5 G 技术的智能化矿山建设。随着智能 化矿山建设的发展，矿山资源地下采选一体化系统 这种新的矿山开采模式在智能化矿山中得到了研究 与应用，并取得了不小的成果，而实时远程控制一直 以来就是智能矿山发展的关键技术。而最新发展的 5 ；技术由于其具备高性能、低延迟与高容量等特 性，可将磨机等选矿设备运行时的高清图像及运行 信息进行实时传输，实现工艺的无人化操作、促进智 能化矿山的建设。 2 加强磨矿分级过程中智能化系统控制的适应 性。由于实际加工过程中对磨矿过程中设备状态检 测模型的可靠性、实用性以及稳定性的要求较高，因 万方数据 9 2 有色金属 选矿部分2 0 2 1 年第1 期 此，将模糊控制、神经网络、专家系统等控制方式及 规则进行系统的总结，并深入对基于白适应控制和 预测控制下的模糊控制、神经网络控制、专家系统的 研究，并将智能控制技术、检测技术、运筹学、信息技 术、数理统计技术等相结合，突破现有的磨矿分级控 制和检测的思维模式，以满足磨矿分级过程中受非 线性、时滞性与耦合性等性质的影响，控制参数的在 线更新、控制过程的自适应变换以及控制模块间的 相互影响等要求。 3 通过深入研究智能控制下的软测量模型，实 现对磨机中矿石的解离度、表面性质、矿浆的流变性 以及磨机衬板损耗等难以直接检测参数的问接预测 与控制。 6结论 1 目前，智能控制已深入到工业生产的各个领 域，并发挥了很大的作用，取得了显著的经济效益和 社会效益，智能控制成为了工业过程控制的重要发 展方向。 2 磨矿分级过程控制虽然出现了各种智能控制 系统并进行了大量的应用，有的取得了思著的效果， 但是我国磨矿分级智能控制技术和应用仍然比较薄 弱，智能控制技术的通用性、适应性和稳定性有待进 一步提高，智能控制方法仍然局限于对已有几种技 术方法的运用和改进，尚未形成一套行之有效、通用 性好的智能控制方法。 3 需要将磨矿分级工艺与智能控制技术、检测 技术、运筹学、信息技术、数理统计技术等相结合，突 破现有的磨矿分级控制和检测的思维模式，研究出 适合于磨矿分级关键参数检测的技术和设备，从大 量的具体磨矿分级作业过程中梳理出共性的规律， 形成共性问题的智能控制方法，在此基础上，结合具 体应用，提出个性问题的解决方法，两者结合，从而 真正达到磨矿分级的智能控制。 参考文献 [ 1 ] [ 2 ] 葛鹏，黄宋魏，于桂明，等．磨矿分级控制系统设计及应 用[ J ] ．有色金属 选矿部分 ，2 0 1 6 2 7 j7 8 ． j EP e n g ，H U A N jS o n g w e i ，Y U j u i m i n g ，e ta 1 ．D e s i g n a n da p p l i c a t i o no fc o n t r 0 1s y s t e mf o roreg r i n d i n g c l a s s i f i c a t i o n [ J ] ．N o n f e r r o u sM e t a l s M i n e r a lP r o c e s s i n g S c c t i o n ，2 0 1 6 2 7 57 8 ． 周俊武，徐宁．智能选矿厂架构设计[ J ] ．自动化仪表， 2 0 1 6 ，3 7 7 15 ． Z H UJu n w u ，X UN i n g ．A r c h i t e c t u r a ld e s i g no ft h e i n t e U i g e n tc o n c e n t r a t i o np l a n t [ J ] ．P r o c e s sA u t o m a “o n [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 1 0 ] [ 1 1 ] [ 1 2 ] I n s ”u m e n t a “o n ，2 0 1 6 ，3 ／ 7 l 一5 ． 刘志伟．磨机磨矿效率影响因素分析[ J ] ．有色金属 选 矿部分 ，2 0 1 8 4 6 66 9 ． I ．I UZ h i w e i ．D i s c u s s i o n o ft h ef a c t o r st h a tl n f I u e n c e g r i n d i n ge f f i c i e n c y [ J ] ． N o n f e r r o u sM “a l s M i n e r a l P r o c e s s i n gS e c t i o n ，2 0 18 4 6 6 6 9 ． X UQ ，I ．I Y ， CHUY ．R e s e a r c ho nC o n d i t i o n M o n i t o r i n gP l a t f o r mf o rM i n c r a lP r o c c s s i n gE 1 u i p m c n t B a s e donI n d u s t r i a lc l o u d [ ] ／／I n t e r n a t i o n a lc o n f e r e n c eo n C o n s u m e rE 1 e c t r o n i c s 。T a l w a n I E E E ，2 0l8 ． 郭振宇，赵浩，刘继明，等．城r J 山铜矿选矿过程D s 系 统设计与应用[ J ] ．有色金属，2 0 1 2 ，6 4 5 4 95 1 ，6 0 ． G U Z h e n y u ，Z H A H a o ，I 。I UJ i m i n g ，e ta 1 ．D C S s y s t c md c s i g n a n da p f l i c a t i o ni nt h cb c n c f i c i a t i o n p r o c e s so fs h i n gM u nM o u n t a i n o I p e rM i n e [ J ] ． N o n f e r r o u sM e t a l sE n g i n e e r i n g ，2 0 1 2 ，6 4 5 4 95 1 ，6 0 ． M AI 。，Z H A N jY ，R E NH ，e ta 1 ． S t u d y o n p t l m i z a t i o nC o n t r 0 1 o fF u z z yP I Di nM i l l i n ga n d c r u s h i n gs y s t e m [ c ] ／／2 0 1 9 c h i n e s ec o n t r 0 1a n d D c c i s i o nC o n f c r c n c c ，N a n c h a n g I E E E ，2 0 1 9 ． 郭文萍，刘述春，陈清，等．磨矿浓度的串级P I D 控 制[ J ] ．巾国钨业，2 0 l9 ．3 4 4 3 23 5 ． j U W e n p i n g ，I ．I US h u c h u n ，C H E NQ i n g ，e ta l _ n t h ec a s c a d eP I Dc o n t r 0 1o fg r l n d i n gc o n c e n t r a t i o n [ J ] ． C h i n aT u n g s t e nI n d u s t r y ．2 0 1 9 ，3 4 4 3 23 5 ． 赵明伟，刘丽俊，李春杰，等．基于c cI 。i n k 总线磨矿分 级集散控制系统[ J ] ．煤矿机械，2 0 1 9 ，4 0 1 1 1 6 21 6 6 ． Z H A M i n g w c i ，I 。I U I 。巧u n ， I 。IC h un j i c ，c ta 1 ． D i s t r i b u t e dc o n t r 0 1s y s t e mo fg r i n d i n gc l a s s i f i c a t i o n b a s e donc cI ．i n kb u s [ J ] ．c o a lM i n eM a c h l n e r y ，2 0 1 9 ， 4 0 1 1 1 6 21 6 6 ． H A I 。I 。E NM ，A S T R A N DM ，S I K S T R MJ ，c ta 1 ． R e i n f o r c e m e n tI 。e a r n i n gf o r j r i n d i n gC i r c u i tC o n t r o li n M i n c r a lP r o c c s s i n g [ c ] ／／2 0 1 92 4 t hI E E EI n t c r n a t i o n a l C o n f e r e n c eo nE m e r g i n gT e c h n 0 1 0 9 i e sa n dF a c l o r y A u t o m a t l o n ，Z a r a g o z a I E E E ，2 019 ． 张立岩，张婷，岳恒，等．一种磨矿过程运行控制方法的 测试方法c N l 0 3 7 l3 6 l9 A [ P ] ．2 0 1 40 40 9 ． Z H A N jI 。i y a n ，Z H A N jT i n g ，Y U EH e n g ，e ta l _ T e s t m c t h o dr o rorcg r i n d i n gp r o c c s so f c r a t i o nc o n t r o l m e t h o d c N l 0 3 7 1 3 6 1 9 A [ P ] ．2 0 1 40 40 9 ． Z H UP ，I 。US ，Y U A NM ，e ta 1 ．S u r v e yonh l g h e r _ 1 e v e l a d v a n c e 1c o n t r o lf o rg r i n d i n gc i r c u i t so p e r a t i o n [ J ] ．P o w 1 e r T c c h n o l o g y ，2 0 1 6 ，2 8 8 3 2 43 3 8 ． 孙传尧，周俊武，贾木欣，等．基凶矿物加工工程研 究[ J ] ．有色金属 选矿部分 ，2 0 1 8 1 17 ． S U NC h u a n v a o ，Z H UJ u n w u ，J I AM u x i n ，e ta 1 ． R e s e a r c hong e n e t i cm i n e r a lp r o c e s s l n ge n g i n e e r i n g [ J ] ． N o n f e r r o u sM e t a l s M i n e r a lP r o c e s s i n gS e c t i o n ，2 0 1 8 1 万方数据 2 0 2 1 年第1 期 吴沅峻等磨矿分级智能控制研究进展 ．9 3 ． [ 1 3 ] 1 7 ． D A IW ，Z H UP ，Z H A D ，c ta 1 ．H a r d w a r ci nt h c l o o ps i m u l a l i o np l a t f o r mf o rs u p e r v i s o r yc o n t r o lo f m l n e r a lg r i n d i n gp r o c e s s [ J ] ．P o w d e rT e c h n 0 1 0 9 y ，2 016 ， 2 8 8 4 2 24 3 4 ． [ 1 4 ] 甘泽，赵礼兵，赵留成，等．磨矿分级系统自动控制策略 研究现状[ J ] ．金属矿山，2 0 1 6 9 1 7 01 7 3 ． GANZ c ，Z H A I 。i b i n g ，Z HA I 。i u c h c n g ，c ta 1 ． R e s e a r c hs t a t u so fa u t o m a t i cc o n t r 0 1s t r a t e g vf o r g r i n d i n gc l a s s l f i c a t i o ns y s t e m [ J ] ．M e t a lM i n e ，2 016 9 1 7 01 7 3 ． [ 15