重介分选智能控制系统设计及过程数据分析研究与应用.pdf

太原理工大学硕士研究生学位论文 I 重介分选智能控制系统设计及过程数据分析研究与应用 摘 要 重介分选过程是选煤厂生产过程中的一个重要环节，同时悬浮液密度 的精确度直接关系到精煤产率，其中通过控制分流和补水是目前主要调整 悬浮液密度的操作方法，在此基础上不断地出现了各种自动分选控制系 统，系统的控制效率以及算法的精确度也成为了保证生产的重要指标，同 时在互联网技术鼎盛发展的时代下，智能化技术的提出使得工业现场全方 面都有了革新性技术提升，实现以智能化技术为基础的智能化选煤厂也成 为了当今选煤行业主要的发展目标。本文结合物联网、大数据、云计算等 技术，对选煤厂重介分选过程设计了一套智能化控制系统，同时通过数据 分析和机器学习实现对分流过程的优化控制，开发了远程移动端信息平 台，并结合云计算资源完成整个选煤厂生产管理全过程的管控，最终实现 重介分选工艺过程的智能化控制和数据治理。 传统的重介分选控制系统主要是依靠本地网络连接，PLC做逻辑控 制，工控机做人机组态界面，对于智能远程控制、过程数据存储、数据处 理分析和平台资源管控方面并没有过多的关注，只实现了基本的动作控 制，实际应用过程中还存在很多问题，需要人员实时参与。本文结合工业 物联网框架，设计了一套基于 Spring Boot MVC架构的 Web 远程控制系 统，通过 Modbus/TCP技术完成数据通讯交互，并且使用 Mybatis 整合 Mysql 设计了一套重介分选系统数据库，实现了重介分选智能化控制，并 在现场进行了实际测试，测测结果能够满足正常生产要求。 重介分选过程分流控制是一个非线性、大滞后的过程，通过对重介分 选过程数据的分析，建立了分流阀开度预测模型，利用 Python 语言进行机 器学习训练，使用支持向量机算法进行了分类，选取了 200 组数据进行仿 太原理工大学硕士研究生学位论文 II 真，结合阀门流量特性曲线以及稀介桶液位得到对应的分流阀预测分类， 当补水和分流取较小值使得系统更加稳定， 最终得到分流阀开度的优化设 计。 重介分选智能化控制是智能化选煤厂建设的一个环节，对于智能化选 煤厂建设来说，提出了基于混合云平台的远程运维解决方案，通过云平台 管理选煤厂的生产信息、调度信息、设备信息等，实现了重介分选控制系 统与选煤厂管理系统的接入，同时对数据进行云存储管理，对数据进行备 份分析等操作；从安全上来说，结合云安全各项技术无缝保护混合云系统 的数据和运维安全；设计基于 APICloud 的移动端远程控制平台，使得整 个选煤厂能够便捷、实时的得到整个选煤厂乃至集团的各种信息。 系统已经在该厂重介车间进行试运行，整个系统运行状态良好，对分 流阀的分类预测也能够保持在准确率 95左右，同时有效的收集了多种工 艺和设备数据，为进一步进行数据分析提供了有效资源，同时对于集团公 司领导和调度人员来说，远程的 Web 系统使得他们足不出户就可以了解到 现场实际情况，大大减轻了工作量，而智能化系统的应用也为整个选煤行 业进行数字化、自动化、信息化建设开辟了新的道路。 关键字 重介分选，智能控制，Web 系统，支持向量机，云计算 太原理工大学硕士研究生学位论文 III RESEARCH AND APPLICATION OF PARAMETER CHARACTERISTICS OF HEAVY MEDIA SEPARATION PROCESS BASED ON DATA MINING ABSTRACT Heavy medium separation process is an important part in the production process of coal preparation plant. At the same time, the precision of suspension density is directly related to the rate of cleaned coal. At present, the main operation to adjust the density of suspension is to control diversion and water supply. The realization of intelligent coal preparation plant based on intelligent technology has become the main development goal of coal preparation industry. Based on the Internet of things, big data and cloud computing technology, such as the dense medium separation process of coal preparation plant design a set of intelligent control system, at the same time through data analysis and machine learning to achieve the optimization of shunt process control, remote mobile ination plat is developed, and combined with cloud computing resources to complete the whole process of coal preparation plant production management control, finally realizes the dense medium separation process of intelligent control and data management. The traditional heavy medium separation control system mainly relies on the local network connection, PLC for logic control, and the industrial personal computer for the human unit interface. It does not pay much attention to intelligent remote control, process data storage, data processing analysis and plat resource control, but only realizes the basic action control. There are still many problems in the actual application process, which need the real-time participation of personnel. Combined with the industrial Internet of things framework, this paper designed a set of Web remote control system based on the Spring Boot 太原理工大学硕士研究生学位论文 IV MVC architecture, completed the data communication and interaction through Modbus/TCP technology, and designed a set of heavy media separation system database by integrating Mysql with Mybatis, realizing the intelligent control of heavy media separation, and carried out a field test, the test results can meet the normal production requirements. The fractional flow control of heavy medium separation process is a nonlinear process with large hysteresis. By analyzing the data of heavy medium separation process, the prediction model of fractional flow valve opening is established. Python language is used for machine learning training, and support vector machine algorithm is used for classification. Intelligent control of heavy media separation is a link in the construction of intelligent coal preparation plant. For the construction of intelligent coal preparation plant, a remote operation and maintenance solution based on hybrid cloud plat is proposed. Through the cloud plat, the production ination, scheduling ination and equipment ination of the coal preparation plant are managed. In terms of security, data and operation and maintenance security of hybrid cloud system are protected seamlessly by various technologies of cloud security. The mobile terminal remote control plat based on APICloud is designed, which enables the whole coal preparation plant to obtain various ination of the whole coal preparation plant and even the group conveniently and in real time. The system has been put into trial operation in the heavy medium workshop of the plant, and the whole system is in good operation condition. The classification and prediction of the diverging valve can also maintain about 95 accuracy. At the same time, a variety of process and equipment data have been effectively collected to provide effective resources for further data analysis. KEY WORDS heavy media separation, intelligent control, Web system, support vector machine, cloud computing 太原理工大学硕士研究生学位论文 V 目 录 摘 要 ............................................................................................................................... I ABSTRACT ................................................................................................................. III 第一章 绪论 .................................................................................................................. 1 1.1 研究背景及意义 ............................................................................................. 1 1.1.1研究背景 .............................................................................................. 1 1.1.2研究意义 .............................................................................................. 2 1.2 论文相关研究现状 ......................................................................................... 2 1.2.1 重介分选控制方法研究现状 .............................................................. 2 1.2.2 重介分选智能化建设研究现状 .......................................................... 4 1.3 主要研究内容 ................................................................................................. 4 第二章 重介智能分选控制系统架构研究 .................................................................. 7 2.1 重介选煤工艺介绍 ......................................................................................... 7 2.1.1 重介质选矿基本原理 .......................................................................... 7 2.1.2 重介分选工艺流程 .............................................................................. 7 2.2 传统重介分选控制系统架构 ......................................................................... 9 2.3 智能化时代对传统自动控制系统的挑战 ................................................... 11 2.3.1 物联网、大数据及云计算技术的兴起 ............................................ 12 2.3.2 互联网技术在智能化时代的应用 .................................................... 13 2.4 重介分选智能控制系统的提出 ................................................................... 16 2.4.1 选煤智能化控制系统框架 ................................................................ 16 2.4.2 重介分选智能控制系统框架 ............................................................ 17 2.5 本章小结 ....................................................................................................... 21 第三章 重介分选智能控制系统设计 ........................................................................ 23 3.1 Spring Boot MVC 架构服务器后台系统设计 ............................................. 23 3.1.1 Spring Boot 技术介绍 ........................................................................ 23 3.1.2 Spring Boot MVC 架构设计 .............................................................. 24 3.1.3 Spring Boot MVC 框架下重介分选智能控制的实现 ...................... 26 3.2 Modbus/Tcp 与 Java数据通讯网络设计 ..................................................... 31 3.2.1 Modbus/Tcp 通讯原理介绍 ............................................................... 31 太原理工大学硕士研究生学位论文 VI 3.2.2 Java与 Modbus/Tcp 实时通讯设计 .................................................. 33 3.3 Mybatis 整合 MySQL的数据库系统设计 ................................................... 35 3.3.1 Mybatis 数据持久层框架整合 Mysql 数据交互 ............................... 35 3.3.2 重介分选智能控制系统数据库表设计 ............................................. 36 3.4 本章小结 ........................................................................................................ 39 第四章 基于过程数据分析的 SVM 分流开度优化 .................................................. 41 4.1 重介分选系统过程数据分析研究 ................................................................ 41 4.1.1 重介分选系统特征参数分析及测量 ................................................. 41 4.1.2 重介分选系统控制参数分析 ............................................................. 43 4.2 基于 RBF-SVM 的分流控制模型建立 ........................................................ 44 4.2.1 SVM 支持向量机原理 ....................................................................... 44 4.2.2 高斯核非线性支持向量机优化 ......................................................... 46 4.3 基于 Python 语言实现的分流开度优化仿真 ............................................... 47 4.3.1 分流优化仿真实现过程 ..................................................................... 47 4.3.2 分流分类模型实现方法 ..................................................................... 48 4.3.3 分流分类模型实现效果 ..................................................................... 53 4.3.4 分流阀开度智能优化 ......................................................................... 55 4.4 本章小结 ........................................................................................................ 61 第五章 基于混合云平台的重介智能分选远程运维研究 ......................................... 63 5.1 选煤厂混合云平台系统 ................................................................................ 63 5.1.1选煤厂混合云平台网络架构 ............................................................. 63 5.1.2系统云存储解决方案 ......................................................................... 64 5.2 重介分选智能云平台系统 ............................................................................ 65 5.2.1 重介分选智能云平台配置 ................................................................. 65 5.2.2 重介分选智能云平台部署 ................................................................. 67 5.3 重介分选智能移动综合平台设计 ................................................................ 68 5.3.1 重介分选移动端平台设计 ................................................................. 68 5.3.2 移动端系统的实现 ............................................................................. 69 5.3.3移动端实现效果 ................................................................................. 72 5.4 系统远程运维安全策略 ................................................................................ 75 5.4.1 云平台的安全隐患 ............................................................................. 75 5.4.2 云平台远程运维安全策略 ................................................................. 76 太原理工大学硕士研究生学位论文 VII 5.5 本章小结 ....................................................................................................... 78 第六章 重介分选智能控制系统工业现场应用 ........................................................ 79 6.1 工业现场应用背景 ....................................................................................... 79 6.2 系统硬件设备选型 ....................................................................................... 79 6.3 系统软件功能性测试 ................................................................................... 80 6.3.1单元黑盒测试 .................................................................................... 80 6.3.2系统运行测试 .................................................................................... 83 6.4 现场应用效果 ............................................................................................... 84 6.5 本章小结 ....................................................................................................... 85 第七章 总结与展望 .................................................................................................... 87 7.1 总结 ............................................................................................................... 87 7.2 展望 ............................................................................................................... 87 参考文献 ..................................................................................................................... 89 致 谢 ............................................................................................................................ 93 攻读硕士学位期间发表的论文 ................................................................................. 95 太原理工大学硕士研究生学位论文 VIII 太原理工大学硕士研究生学位论文 1 第一章 绪论 1.1 研究背景及意义 1.1.1研究背景 我国的煤矿资源分布广泛，储量丰富，煤炭资源对于各行各业的作用目前还占据 着主要位置。随着国家能源经济的逐步转型以及工业智能化的发展，对煤炭行业走向 安全环保、高效便捷、智能可控的道路上提出了科学化转变的要求。要逐渐走向以信 息化为基础，以更加安全为目标的道路。在煤炭洗选加工中，提升洁净煤技术水平是 一个很关键的发展策略，对于煤炭资源高效利用、降低煤炭燃烧过程中产生的污染物 有着至关重要的作用，而在煤炭洗选加工过程中，需要保障生产效率及生产过程管控 的全方面，既要保证精煤等一系列最终产品能够满足环境、能源指标，也要顺应当今 智能化社会的一系列革新举措，使得煤炭行业能够再未来发展的道路上越走越好。 选煤生产过程中有多种分选工艺，其中广泛被应用的工艺包括了跳汰选煤、重介 质选煤、浮游选矿等主要洗选工艺，无论是何种选煤工艺，在当今推进人工智能发展 的时代中，都在做以自动化为基础，加强智能化控制的选煤过程改造。重介质选煤作 为选煤工艺中重要一环，因其分选效率较高，分选粒度范围大，在自动化改造过程中 经常被广泛应用。重介质分选过程中，包括重介旋流器、分流调节系统、补水调节系 统等目前在各选煤厂中基本上实现了独立的电气自动化控制，这对于整个重介分选控 制系统来说，实现进行进一步的智能化改造成为了可能。重介质选煤中包括悬浮液密 度、磁性物含量、各介质桶桶位以及等有效数据也能够对以数据分析为基础的智能化 控制提供了有效的参数基础。 目前以智能化为目标的各种新技术不断发展，云计算处理、大数据分析和物联网 控制等概念不断被应用在我们的经济金融、工业制造和普通生活中，我国在这个智能 化浪潮大趋势下也提出了科技革新新目标，把握住这一转型的大好机遇，大力提升信 息化、数字化、智能化程度，同时在环境保护上也需要实现绿色工程，清洁生产，循 环利用资源。煤矿行业近几年也逐步跟随者工业自动化发展的脚步，不断的适应当今 智能化假设的进程，从原煤开采一直到洁净煤生产，煤炭行业也从头到尾的做出新的 太原理工大学硕士研究生学位论文 2 变化，结合数据挖掘、数据分析支持、智能控制决策等新技术，不断的提高煤炭行业 的智能化程度，为安全生产提供保障，增强了自动化程度，使煤炭行业能够焕发新 生，与时代共同进步[1]。 1.1.2 研究意义 传统选煤厂重介分选工艺过程中，对于分流操作往往是采用人为手动操作，由于 分流操作对重介分选过程中悬浮液密度的影响较大，在分流阀开度较大的状态下会使 桶内悬浮液密度增大，此时补水阀开度也将增大，使密度降低。在此操作下合介桶桶 位会升高，为了不使合介桶溢出，又需要将分流阀开度大幅度减小。使得整个系统处 于一个参数之间强耦合的动态平衡中，同时分流控制系统是一个滞后性较强的系统， 分流阀开度对于悬浮液密度的影响要经过较长的时间才能够反应过来，因此建立合适 的数学模型对系统参数进行预测是分流控制的关键因素。目前采用的自动分流模式有 模糊控制、粒子群算法、最小二乘支持向量机等，但在控制方式上还存在计算与控制 相分离、控制响应时间较长等问题。整个控制系统较为繁琐，维护难度大大增加，系 统的设计也影响了生产效率。因此，设计一个相对快捷、可移植性强、及计算和控制 于一体的控制系统对于重介分流控制工艺显得更加有意义。 发展智能化选煤厂是当今选煤行业的一个大趋势，选煤工艺智能化是整个智能化 选煤厂建设的关键之处，从企业角度来说，能够提高环境保护质量，降低环保成本； 促进产率提升，把控产品质量；节省人员维护工作量，加强洗煤厂管理。重介质选煤 工艺的智能化改造能够很好的控制重介悬浮液的密度，提高精煤产量，降低矸石中的 带煤量，同时通过智能控制也能够使得整个系统处于一个动态平衡的稳定状态，提高 了生产效率，降低介质消耗，减轻了集控人员和现场维护人员的工作，大大促进了重 介选煤系统的稳定性和准确性，给企业和员工带来了便利[2]。 1.2 论文相关研究现状 1.2.1 重介分选控制方法研究现状 目前重介选煤控制方法有很多，一部分已经成功运用在了工业现场，最传统的方 法是人工控制，重介分选过程悬浮液密度控制是控制算法研究的主要目标，而整个密 度控制系统是一个滞后性强、多种参数耦合度高，同时参数模型也是一个非线性的无 法直接得到的模型系统，没有一个具体准确的数学模型可以表达。因此，针对密度控 制系统这样的特点，越来越多的控制算法被提出，用于研究重介生产的自动控制。 太原理工大学硕士研究生学位论文 3 随着选煤厂自动化设备逐渐升级，出现了以 PID控制为主的自动控制方法，主要 通过调节 PID参数来实现，使用 PLC 可编程逻辑控制器来实现 PID 算法控制器，根据 工业系统的实际情况不断调整参数的准确度，对于补水操作来说，密度的变化是可以 基本上实现实时控制的，但是在分流过程中，当密度降低时，需要增大分流阀开度， 稀介量增大，进入磁选机回收后再补充到合格介质桶中使密度升高。这一过程往往在 实际生产中需要较长的是时间来完成，这对于使用 PID控制来说，滞后性较强的控制 环节不容易达到稳定控制，很容易出现振荡。选煤厂在重介生产过程中大部分情况下 也只是在补水过程使用 PID调节，分流过程还是要依靠人工手动去完成，而调节过程 也基本上是根据工人们的工作经验来动作分流装置，造成分流操作难以实现自动化， 增加了人员工作负担，对于整个悬浮液密度无法