一种自动控制参数优化磨矿溢流粒度区间的方法技术

本发明专利技术公开了一种自动控制参数优化磨矿溢流粒度区间的方法，属于磨矿粒度控制技术领域。本发明专利技术生产中通过传感器，获得生产数据，发送至中控计算机中；前期通过长期的数据积累训练深度森林模型并存储到中控计算机中；对传感器获取的溢流粒度数值进行判定，对于不在规定区间的情况，通过网格方法在深度森林模型下获取适合当前生产状态下各个设备的最佳参数，通过发送模块参数调整结果反馈回生产系统，最后通过控制模块完成参数的调节。本发明专利技术实现了磨矿工艺过程中参数的自动调整修正，大大提高了磨矿中溢流粒度的稳定性和生产效率。磨矿中溢流粒度的稳定性和生产效率。磨矿中溢流粒度的稳定性和生产效率。

【技术实现步骤摘要】
一种自动控制参数优化磨矿溢流粒度区间的方法


[0001]本专利技术涉及磨矿粒度控制
，具体为一种自动控制参数优化磨矿溢流粒度区间的方法。

技术介绍

[0002]磨矿作业是整个选矿生产工艺流程中最关键的环节，它起着承上启下的作用。而磨矿作业中的溢流粒度的分布情况往往是选矿生产的关键指标，因此，如何稳定检测溢流粒度的分布情况是提高企业生产效率的关键。随着科技的快速发展，虽然目前可以通过一些价格昂贵的粒度分析仪表对溢流粒度分布进行在线检测，但是在实际生产的恶劣环境中，这种粒度分析仪表故障时有发生，不能实时反映整体生产系统的运行状态。
[0003]目前，对于解决磨矿粒度的测量问题，一般有两种方法。一种是根据传统检测技术的发展思路，研制新型粒度分析仪器，以硬件的形式实现磨矿粒度的直接测量，这种粒度分析仪器虽然能够得到较准确的测量结果，但前期设备投资大、后期维护成本高，使得部分选厂无法大量配置这种检测设备；其次，在实际生产的恶劣环境中，现存的粒度分析仪器抗干扰能力差，仪器故障时有发生，不能实时反映整体生产系统的运行状态，具有一定的局限性。另一种检测方法则采用间接测量的思想，利用生产过程中容易获取的检测信息，通过人工智能技术实现对溢流粒度分布的估计。近些年来，在过程检测领域中出现的软测量技术，正是这一思想的集中体现。
[0004]磨矿粒度的软测量研究一直是一个热门的研究方向。2017年张云刚等人提出用径向基函数神经网络建立磨矿粒度的软测量模型，在实际应用中验证了这种方法的可行性。2020年，张燕等人提出一种通过改进灰狼优化算法，优化最小二乘支持向量机从而建立磨矿粒度的软测量模型，实验结果表明，改进后的软测量模型不仅具有较好的预测效果，而且寻优精度较高。2022年黎芬芳等人提出了一种基于粒子群算法优化T
‑
S模糊神经网络的方法，建立磨矿粒度的软测量模型，实验结果表明优化T
‑
S模糊神经网络的模型具有较好的预测效果。
[0005]但是在众多建模方法中，如何建立一个训练时间短、预测精度高、泛化性能好的粒度分布预测模型是一个难点问题，虽然机器学习预测方法优势明显，但仍存在着许多问题，如传统模型结构简单，对于溢流粒度预测的解释性较差，预测精度较低。神经网络模型结构复杂，但超参数过多、训练复杂、收敛速度慢、容易造成过拟合等问题。另外在实际场景中，如何利用预测模型进行快速和有效地软测量并对生产环节进行一定的反馈控制，也是一个需要解决的问题。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的在于提供一种自动控制参数优化磨矿溢流粒度区间的方法，操作简便，实现了磨矿工艺过程中参数的自动调整修正，大大提高了磨矿中溢流粒度的稳定性和生产效率，以解决上述
技术介绍
提出的问题。
[0007]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0008]一种自动控制参数优化磨矿溢流粒度区间的方法，包括以下步骤：
[0009]步骤1：安装需要采集对应变量数据的PLC终端单元，主要采集的数据信息包括：皮带给矿量，带式给料机频率，给料机开启状态，球磨机功率、磨音、电流、给水量，圆振筛电流，泵池补加水检测值，泵池液位，水力旋流器给矿压力、给矿流量、给矿浓度，底流泵频率反馈值，破碎机电流，磁选机电流、频率，高压辊磨机电流，淘洗机排矿阀位值、副水阀位值、溢流检测值、底流浓度、进水阀位值，以及水力旋流器的溢流粒度等众多生产信息；
[0010]步骤2：在生产过程中，利用安装好的PLC终端单元进行数据采集和保存，同时对数据进行相关数据预处理操作和特征选择来提高数据质量；
[0011]步骤3：对处理后的数据集进行选择，针对这些数据集使用深度森林算法进行训练并产生对应的预测模型；
[0012]步骤4：在生产过程中，通过中控机获取各个PLC终端实时监测的数据，并将数据按时间顺序进行存储；同时判断溢流粒度是否在正常的区间范围内，若取值正常则等待下一次的区间判断，若不正常则需要对控制参数进行调整；
[0013]步骤5：当溢流粒度取值不正常时，利用已生成的深度森林预测模型，将溢流粒度目标值设定到指定值，并使用网格搜索方法，依次得到所有控制参数的设定值；
[0014]步骤6：通过发送模块将具体控制数值发送到PLC控制器上，从而设定好对应参数即可自动控制磨矿溢流粒度到指定区间。
[0015]进一步地，所述步骤2中对于原始数据的数据预处理具体过程如下：针对实际生产环境中因PLC终端故障或数据传输发生意外从而导致的数据缺失问题，采用线性插补法来补充缺失值；对于时间t下产生的缺失点P
t
(X,Y)上的缺失值Y，可以取时间t临近的有值点P
t
‑
a
(X1,Y1)和P
t+b
(X2,Y2)，那么对应的缺失值则可以计算填补，计算公式如下：
[0016][0017]对于数据集中存在的异常值，采用基于拉依达准则的检测方法；首先测量数据的整体趋势，然后根据去除趋势后的数据，计算均值及标准差σ，其公式分别如下：
[0018][0019][0020]之后计算每一条数据的残差v
i
，其公式如下：
[0021][0022]最后通过将残差v
i
和范围门限3σ进行比较，如果|v
i
|≥3σ，则对应的数据x
i
判断为异常值，利用样本均值替换进行修正；
[0023]对于数据预处理完成后的数据，采用主成分分析法来进行降维从而选取合适的特征保留，算法的主要过程如下：
[0024]首先，设定n个样本p个维度的数据矩阵x如下：
[0025][0026]其中，x
i
＝(x
i1
x
i2
...x
ip
)
T
，i＝1，2，...，n
[0027]综合后的k个变量可以表示：
[0028][0029]其中，k＝1，2，3，...，n
[0030]上述公式可用矩阵表示为G＝AX，公式如下：
[0031][0032]其中，A为主成分系数矩阵，一般要求模型满足以下3个基本条件：
[0033](1)G
i
和G
j
互不相关，其中i≠j，i，j∈(1，2，...，n)
[0034](2)Var(G1)＞Var(G2)＞
…
Var(G
i
)，i∈(1，2，...，n)
[0035](3)a
m12
+a
m22
+
…
+a
mn2
＝1，m＝1，2，...，n
[0036]其中，G1为第一主成分，G2为第二主成分，
…
，G
n
为第n主成分；
[0037]一般来说，当取c(c＜n)个为主成分时，需要所取c的累计贡献率至少达到85％；最后根据主成分本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种自动控制参数优化磨矿溢流粒度区间的方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：安装需要采集对应变量数据的PLC终端单元，主要采集的数据信息包括：皮带给矿量，带式给料机频率，给料机开启状态，球磨机功率、磨音、电流、给水量，圆振筛电流，泵池补加水检测值，泵池液位，水力旋流器给矿压力、给矿流量、给矿浓度，底流泵频率反馈值，破碎机电流，磁选机电流、频率，高压辊磨机电流，淘洗机排矿阀位值、副水阀位值、溢流检测值、底流浓度、进水阀位值，以及水力旋流器的溢流粒度等众多生产信息；步骤2：在生产过程中，利用安装好的PLC终端单元进行数据采集和保存，同时对数据进行相关数据预处理操作和特征选择来提高数据质量；步骤3：对处理后的数据集进行选择，针对这些数据集使用深度森林算法进行训练并产生对应的预测模型；步骤4：在生产过程中，通过中控机获取各个PLC终端实时监测的数据，并将数据按时间顺序进行存储；同时判断溢流粒度是否在正常的区间范围内，若取值正常则等待下一次的区间判断，若不正常则需要对控制参数进行调整；步骤5：当溢流粒度取值不正常时，利用已生成的深度森林预测模型，将溢流粒度目标值设定到指定值，并使用网格搜索方法，依次得到所有控制参数的设定值；步骤6：通过发送模块将具体控制数值发送到PLC控制器上，从而设定好对应参数即可自动控制磨矿溢流粒度到指定区间。2.根据权利要求1所述的自动控制参数优化磨矿溢流粒度区间的方法，其特征在于：所述步骤2中对于原始数据的数据预处理具体过程如下：针对实际生产环境中因PLC终端故障或数据传输发生意外从而导致的数据缺失问题，采用线性插补法来补充缺失值；对于时间t下产生的缺失点P
t
(X,Y)上的缺失值Y，可以取时间t临近的有值点P
t
‑
a
(X1,Y1)和P
t+b
(X2,Y2)，那么对应的缺失值则可以计算填补，计算公式如下：对于数据集中存在的异常值，采用基于拉依达准则的检测方法；首先测量数据的整体趋势，然后根据去除趋势后的数据，计算均值及标准差σ，其公式分别如下：及标准差σ，其公式分别如下：之后计算每一条数据的残差v
i
，其公式如下：最后通过将残差v
i
和范围门限3σ进行比较，如果|v
i
|≥3σ，则对应的数据x
i
判断为异常值，利用样本均值替换进行修正；对于数据预处理完成后的数据，采用主成分分析法来进行降维从而选取合适的特征保留，算法的主要过程如下：首先，设定n个样本p个维度的数据矩阵x如下：
其中，x
i
＝(x
i1
x
i2
...x
ip
)
T
，i＝1，2，...，n综合后的k个变量可以表示：其中，k＝1，2，3，...，n上述公式可用矩阵表示为G＝AX，公式如下：其中，A为主成分系数矩阵，一般要求模型满足以下3个基本条件：(1)G
i
和G
j...

【专利技术属性】
技术研发人员：骆俊，程小舟，张思涵，秦楠，高庆，陶陶，刘自杰，孙晨，
申请(专利权)人：华唯金属矿产资源高效循环利用国家工程研究中心有限公司，
类型：发明
国别省市：