高压辊磨工序料重过程的智能PID控制器、控制方法及系统

高压辊磨工序料重过程的智能pid控制器、控制方法及系统
技术领域
1.本发明涉及智能控制技术领域，特别是涉及一种基于工况分析的高压辊磨工序的料重过程的智能pid控制器、控制方法及系统。


背景技术：

2.在选矿生产过程中，破碎后的矿石粒度是影响后续磨选工序的关键指标，高压辊磨机是矿石破碎的关键设备，其上方缓冲仓料重的高低将会直接影响高压辊磨机的动辊和定辊对矿石的挤压破碎效果，料重不合适常常造成辊偏，甚至使辊磨机出现严重故障导致停机，造成选矿过程无法有效连续生产。
3.在选矿实际建设过程中，由于基建、投入等因素影响，料重过程的执行机构(振动给料机)与检测机构(料重传感器)距离较远，往往通过长距离的皮带输送机将矿石从执行机构输送到高压辊磨缓冲仓内，这会造成高压辊磨机的料重的控制系统存在大滞后。且由于采用长距离皮带输送机输送矿料，必须考虑其负荷过载(电流不能超限)问题，否则负荷过大，导致皮带输送机打滑、跑偏、溜堵等情况发生，甚至造成电机烧坏，影响选矿正常生产。同时，破碎筛分工序的矿石粒度波动大，引起高压辊磨设备破碎工况多变，使辊磨研磨后的不合格粒度矿石返砂量波动大，造成料重频繁波动。基于以上原因，难以采用常规pid控制策略对高压辊磨工序料重过程进行控制。目前采用的方式是现场操作人员在集中控制室，手动调节振动给料机的频率，调整缓冲仓的进料量，但是这种人工控制方式不可避免的存在难以将料重稳定在工艺范围内的问题。
4.此外，在选矿生产过程中，设备往往会运行在各种工况下，而不同工况对参数控制的影响是不同的，然而，采用传统pid控制策略进行参数控制时往往不会考虑设备运行工况，虽然能够实现相应的参数控制，但是难以达到良好的控制效果。如专利号：cn201010284893.9《选矿厂磨矿智能分级控制方法及控制设备》，该专利通过利用传统的串级pid控制完成了对浓度控制，但是串级pid自身的缺点导致整个控制器参数较为复杂，且其在控制浓度过程中未曾考虑运行工况对浓度控制的影响。专利号：cn201911110792.7，专利名称为《选矿浮选机液位自动控制系统及控制方法》，在这个专利中虽然利用pid控制策略完成了液位控制，但其同样无法适应选矿工況的变化，难以有效进行控制。


技术实现要素：

5.为了解决目前选矿厂高压辊磨工序的缓冲仓料重自动控制问题，本发明提供一种基于工况分析的高压辊磨工序的料重过程的智能pid控制器、控制方法及系统，根据常规pid控制在应用大滞后系统和工况多变的缺点，将其与高压辊磨工序的工况数据分析相结合，提出一种基于工况分析的智能pid控制器，自动调整振动给料机频率和高压辊磨设备料重，解决实际生产过程中的高压辊磨料重控制问题，切实提高其自动控制水平，满足工艺生产要求。
6.为此，本发明提供了以下技术方案：
7.一方面，本发明提供了一种高压辊磨前缓冲仓料重pid控制器，所述pid控制器以缓冲仓上设置的料重传感器反馈的料重信号和皮带传送机上靠近缓冲仓一侧设置的电流传感器反馈的皮带电机电流信号为输入，输出振动给料机的频率；所述pid控制器的第一参数根据当前工况进行实时更新；所述第一参数包括：采样周期、控制输出上限和控制输出下限。
8.进一步地，所述pid控制器的第一参数根据当前工况进行实时更新，包括：
9.根据被控过程反馈的数据波动情况，分析高压辊磨工序的振动给料机到缓冲仓料重过程的工况；
10.根据分析出的工况进行决策输出，对所述pid控制器的所述第一参数进行更新；
11.将参数更新后的所述pid控制器输出的当前时刻的频率设定值给定到振动给料机，得到被控过程反馈的数据波动情况，返回执行根据被控过程反馈的数据波动情况，分析高压辊磨工序的振动给料机到缓冲仓料重过程的工况。
12.进一步地，所述被控过程包括：皮带过程和缓冲仓过程。
13.进一步地，所述被控过程反馈的数据波动情况，包括：
14.所述皮带过程的皮带电流反馈和所述缓冲仓过程的缓冲仓料重反馈。
15.进一步地，所述pid控制器为带死区pid控制器。
16.又一方面，本发明还提供了一种高压辊磨工序料重过程的智能pid控制方法，利用上述高压辊磨前缓冲仓料重pid控制器进行高压辊磨工序料重过程的控制，包括：
17.根据实际高压辊磨料重过程特性，对所述pid控制器的所述第一参数进行初始化；
18.在料重设定值的预设范围内，对所述高压辊磨前缓冲仓料重pid控制器的第二参数进行整定；所述第二参数包括：比例参数、积分参数和微分参数；
19.根据当前工况实时更新所述第一参数；
20.将参数更新后的所述pid控制器输出的当前时刻的频率设定值给定到振动给料机，将高压辊磨过程的料重稳定在工艺要求的范围内。
21.进一步地，对所述高压辊磨前缓冲仓料重pid控制器的第二参数进行整定，包括：
22.采用试凑法和工程经验对所述高压辊磨前缓冲仓料重pid控制器的第二参数进行整定。
23.进一步地，还包括：对所述pid控制器的死区参数进行初始化。
24.又一方面，本发明提供了一种高压辊磨工序料重过程的智能pid控制系统，所述pid控制系统包括上述高压辊磨前缓冲仓料重pid控制器。
25.本发明的优点和积极效果：本发明中，通过基于工况分析，结合实际高压辊磨料重过程特性，改变常规的pid调节方式，将pid控制器的采样周期t、控制量上限u
max
、控制量下限u
min
的参数作为智能控制器的调节变量，通过调节振动给料机的频率将高压辊磨料重控制在工艺目标要求的区间内，提高高压辊磨工序的工作效率。通过该方法不仅能自适应高压辊磨生产工况的变化，更能提高高压辊磨设备的破碎效率。
附图说明
26.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做以简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发
明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
27.图1为本发明实施例中一种高压辊磨工艺流程图；
28.图2为本发明实施例中一种高压辊磨前缓冲仓料重智能pid控制策略示意图；
29.图3为本发明实施例中一种高压辊磨工艺的工况分析和决策示意图；
30.图4为本发明实施例中一种高压辊磨料重控制趋势图；
31.图5为本发明实施例中一种皮带输送机电机电流趋势图。
具体实施方式
32.本发明提供了一种基于工况分析的高压辊磨工序的料重过程的智能pid控制器、控制方法及控制系统，涉及工艺分析、工况识别与决策输出、pid控制策略等相结合的先进智能控制技术对选矿过程中的高压辊磨机工序的料重进行实时有效控制在目标值范围内的方法。
33.为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
34.需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
35.如图1所示，其示出了一种高压辊磨工艺流程图。矿石经过自破碎筛分工序之后进入1#辊磨前储矿仓，1#辊磨前储矿仓中的矿石经振动给料机传输至皮带输送机，皮带输送机通过皮带将矿石输送至高压辊磨设备上方的缓冲仓中，高压辊磨机对矿石进行矿石破碎之后，利用振动筛进行矿石筛分，合格粒度的矿石将进入下一步取磨选工序，不合格粒度的矿石将返回至1#辊磨前储矿仓。
36.为了实现上述高压辊磨工艺流程中料重过程的控制，本发明实施例中设计了高压辊磨前缓冲仓料重pid控制器，料重智能pid控制器以缓冲仓上设置的料重传感器w反馈的料重信号和皮带传送机上靠近缓冲仓一侧设置的电流传感器m反馈的皮带电机电流信号为输入，输出振动给料机的频率，振动给料机按照输出的频率执行，对皮带过程和缓冲仓过程产生影响，缓冲仓料重反馈y
1pv
返回至料重智能pid控制器的输入端，形成对料重过程的闭环控制。其智能pid控制策略如图2所示，将工艺过程与实际生产情况结合，在设定值y
1sp
附近的平稳工况条件下，根据工程经验和料重过动态特性，对高压辊磨前缓冲仓料重pid控制器的参数进行初始化设定：控制器的比例参数k
p
、积分参数ki、微分参数kd；控制器死区参数d；控制输出上限初始参数u
max0
；控制输出下限初始参数u
min0
；采样周期初始参数t0。
37.根据被控过程(皮带过程和缓冲仓过程)反馈的皮带电流反馈y
2pv
和缓冲仓料重反馈y
1pv
的数据波动情况，分析高压辊磨工序的振动给料机到缓冲仓料重过程的工况，确定工况分析的判断条件，通过决策输出更新料重pid控制的采样周期t、控制输出上限u
max
、控制输出下限u
min
，使pid控制依据该参数实现自适应调整，将高压辊磨的料重控制在工艺要求的范围内。
38.基于上述实施例中的一种高压辊磨前缓冲仓料重pid控制器，可以得到一种高压辊磨工序料重过程的智能pid控制系统，该控制系统包括上述高压辊磨前缓冲仓料重pid控制器，能够实现高压辊磨工序料重过程的智能pid控制。
39.基于上述实施例中的一种高压辊磨前缓冲仓料重pid控制器，本发明实施例中一种高压辊磨工序料重过程的智能pid控制方法，该方法具体包括以下步骤：
40.步骤1：根据实际高压辊磨料重过程料重变化周期短、控制输出受限的特性，将pid控制器的采样周期t、控制输出上限u
max
、控制输出下限u
min
的参数初始化为t0、u
max0
、u
min0
；
41.步骤2：设定值y1sp预设范围内，采用试凑法和工程经验，对pid控制器的比例参数k
p
、积分参数ki、微分参数kd进行整定；
42.其中，各控制器参数如下：
43.|e
误差
|≥e1时，k
p
＝p0,ki＝i0,kd＝d0；
44.e2≤|e
误差
|＜e1时，k
p
＝p1,ki＝i1,kd＝d1；
45.|e
误差
|＜e2且e
2-e
误差
|＜e1，k
p
＝p2,ki＝i2,kd＝d2；
46.|e
误差
|＜e2且e
2-e
误差
|＞e1，k
p
＝p3,ki＝i3,kd＝d3；
47.其中e为计算误差，p,i,d分别为比例调节系数，积分调节系数和微分调节系数。
48.步骤3：依据缓冲仓料重反馈y
1pv
和皮带输送机的电流反馈y
2pv
的数据，进行工况分析，结合高压辊磨工艺过程和实际生产情况，将缓冲仓料重反馈y
1pv
和皮带输送机的电流反馈y
2pv
划分位不同的工况区间，确定区间的临界值参数x1、x2、
…
、x8和皮带机电流i；
49.步骤4、根据分析出的工况进行决策输出，在不同的工况区间内采用试凑法和工程经验，确定不同工况条件的pid采样周期参数t1、t2、
…
、t7，控制输出上限u
max1
、u
max2
、
…
、u
max5
，控制输出下限u
min1
、u
min2
、
…
、u
min4
，具体如图3所示，工况分析包括：规则1：y
1pv
大于x1；规则2：y
1pv
大于x2；规则3：y
1pv
小于x3；规则4：y
1pv
小于x4；规则5：y
1pv
大于x5且小于x6；规则6：y
1pv
大于x7且小于x8；规则7：y
2pv
大于i。工况分析的各个规则对应的决策输出依次为：pid输出上限u
max1
，采样周期t1；pid输出上限u
max2
，采样周期t2；pid输出上限u
max1
，采样周期t3；pid输出上限u
max2
，采样周期t4；pid输出上限u
max3
，输出下限u
min3
，采样周期t5；pid输出上限u
max4
，输出下限u
min4
，采样周期t6；pid输出上限u
max5
，采样周期t7。
50.步骤5：依据步骤1和步骤3确定控制器的采样周期参数t1、t2、
…
、t7，控制输出上限u
max1
、u
max2
、
…
、u
max5
，控制输出下限u
min1
、u
min2
、
…
、u
min4
，更新带死区pid公式的采样周期t、控制输出上限u
max
、控制输出下限u
min
；
51.其中，带死区pid公式如下：
[0052][0053]
其中k-1为上一采样时刻的数据，k为当前采样时刻的数据，u为控制量输出。
[0054]
步骤6：将参数更新后的pid控制器输出的当前时刻的频率设定值u(k)给定到高压辊磨机的振动给料机，返回步骤3，如此反复交替进行，将高压辊磨过程的料重稳定在工艺要求的范围内。
[0055]
根据上述pid控制器参数的交替辨识结果更新采样周期t，这样针对不同的采样周期可以改变整个控制器参数更新时效性，避免了时滞所带来的控制误差，同时控制控制器死区参数d的设置，也大大提升了控制器面对干扰时的容错性，避免了随机干扰导致控制器性能恶化。
[0056]
上述实施例中，通过基于工况分析，结合实际高压辊磨料重过程特性，改变常规的pid调节方式，将pid控制器的采样周期t、控制量上限u
max
、控制量下限u
min
的参数作为智能控制器的调节变量，通过调节振动给料机的频率将高压辊磨料重控制在工艺目标要求的区间内，提高高压辊磨工序的工作效率。通过该方法不仅能自适应高压辊磨生产工况的变化，更能提高高压辊磨设备的破碎效率。
[0057]
为了便于理解，下面以一具体示例对上述一种高压辊磨工序料重过程的智能pid控制方法进行说明。
[0058]
确定某选矿厂的高压辊磨的料重控制器的相关参数如下：料重设定值y
1sp
＝10t，波动范围[9t,11t]，皮带输送机电机电流最大值y
2max
＝200a，、比例参数k
p
＝0.02、积分参数ki＝2、微分参数kd＝0.2、控制器死区参数d＝0.1、控制输出上限初始参数u
max0
＝50、控制输出下限初始参数u
min0
＝20、采样周期初始参数t0＝0.1s。
[0059]
工况分析和决策输出相关参数如下：
[0060]
规则1：x1＝10.7、u
max1
＝40、t1＝0.2s；
[0061]
规则2：x2＝10.4、u
max2
＝45、t2＝0.3s；
[0062]
规则3：x3＝9.5、u
min1
＝38、t3＝0.3s；
[0063]
规则4：x4＝9.2、u
min2
＝42、t4＝0.2s；
[0064]
规则5：x5＝9.7、x6＝10.3、u
min3
＝28、u
max3
＝40、t5＝0.4s；
[0065]
规则6：x7＝9.8、x8＝10.2、u
min4
＝32、u
max4
＝38、t6＝0.5s；
[0066]
规则7：x9＝190a、u
max5
＝38、t7＝0.5s。
[0067]
通过以上参数，设计高压辊磨料重智能pid控制策略，应用于某选矿厂，2020年8月11日的点40分
‑‑
2020年8月11日3点40分的料重和皮带输送机电流实际运行趋势，如图4和图5所示。
[0068]
由图4和图5可以看出，本发明所采用的智能控制器性能评价指标绝对误差累积和(iae)和误差均方差(mse)比手动控制明显降低，能在料重过程滞后和多变的工况下能将料重和皮带输送机电流控制在工艺确定的目标范围内。
[0069]
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
[0070]
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0071]
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
[0072]
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0073]
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。