微泡浮选柱控制专家系统的开发与应用.pdf

第6 2 卷第4 期 2010 年11 月 有色金属 N o n f e r r o u sM e t a l s V 0 1 ．6 2 ．N o ．4 N O V ．201O 微泡浮选柱控制专家系统的开发与应用 黄光耀1 ’2 ，冯其明1 ，欧乐明1 ，卢毅屏1 ，张国范1 1 ．中南大学资源加工与生物工程学院，长沙4 10 0 8 3 ；2 ．长沙矿冶研究院，长沙4 10 0 8 3 摘要开发浮选柱控制专家系统，利用其对浮选柱关键参数一液位高度、气体表观速度、精矿淋洗水及矿浆表观速度进行 调节，实现_ r 浮选柱自动稳定控制。利用工控计算机、P L C 及其扩展模块、超声波一浮球联动液位计及相关检测仪器，对气体表观 速度、精矿淋洗水进行开环控制。对浮选柱的液位高度、矿浆表观速度和尾矿流量实施闭环控制。工业生产实践表明，该专家系 统稳定性好，应用于微泡浮选柱，可动态监控和调节浮选柱工作参数，有效提高浮选柱工作效率，作业回收率提高了1 ．5 8 ％，精矿 产品质量更加稳定，同时实现了浮选柱操作的自动化与智能化。 关键词选矿工程；浮选柱；专家系统；稳定控制；计算机控制；浮选 中图分类号T D 9 2 3文献标识码A 文章编号1 0 0 1 0 2 1 l 2 0 1 0 0 4 0 1 0 5 0 4 矿浆在浮选柱内的运动属固、液、气三相流动， 这对于控制过程来说，是一个复杂的大干扰、大滞后 的动态过程。矿浆体系中目的矿物表面性质、矿样 粒级分布及其在浮选体系中体积浓度对浮选精矿质 量和目的矿物回收率均有重要影响。同时，浮选柱 工作参数，如浮选柱内液位高度、气体表观速度、精 矿淋洗水量及矿浆表观速度等对浮选过程也产生极 为重要的影响。o 。由于这些影响因素都是非线性 的，加之浮选过程是一个时变的、非线性的系统，因 此难以建立一种精确的数学模型来进行研究。专家 系统是一个基于知识的智能推理系统，具有某个特 殊领域专家的知识和经验，通过推理进行决策，具有 实现解决控制复杂性过程的能力∽1 。因此应用专 家系统，结合现场专家的知识和技能，能够实现综合 判断所有相关操作变量变化的能力。 开发了用于浮选柱控制的专家系统，并进行了 工业生产实践，实践结果表明该专家系统能有效提 高浮选柱浮选效率，使浮选精矿质量更稳定。 1 专家系统的控制策略 1 ．1 控制的关键因素分析 研究所用到的浮选柱为自主研发的微泡浮选柱 C M P T - 6 0 0 ，专家系统采用稳定控制方案，即控制 收稿日期2 0 0 8 0 8 0 7 基金项目国家重点基础研究发展计划资助项目 2 0 0 7 C B l 3 6 0 2 ； 国家自然科学基金资助项目 5 0 5 7 4 1 0 1 作者简介黄光耀 1 9 7 0 一 ，男，湖南津市人，高级工程师，博士，主 要从事微细粒矿物浮选与设备自动控制等方面研究。 浮选柱内液位高度、气体表观速度、精矿淋洗水量和 矿浆表观速度等因素。其中液位高度决定了矿浆在 捕集区的滞留时间，对精矿质量和回收率产生重要 影响。泡沫淋洗水能减少夹杂，有利于提高精矿质 量。充气量的大小直接与气体表观速度相联系，气 体表观速度决定了气泡表面负载能力，气泡表面负 载能力与设备处理量紧密相关“。。 Iu n d c r n 。w lI n i d a ／i z a t i o n2W o r k i n g 图1超声波- 浮球液位计工作原理示意 F i g ．1D i a g r a mo fm o n i t o r i n gt h el e v e lo fl i q u i df a c e b yu l t r a s o n i c - b a l lf l o a tl i q u i d o m e t e r 1 液位高度。C M P T - 6 0 0 微泡浮选柱通过顶 端带有反射板的浮球和超声波液位计联合使用来测 量矿浆液位高度。二者联合使用可有效克服超声波 万方数据 有色金属第6 2 卷 液位计单独使用时的不准确性，工作原理如图1 所 示。浮球处于浮选柱捕集区与精选区界面，液面高 度变化时，浮球会产生垂直方向的位移，利用超声波 液位计测量其与浮球顶端反射面之间的距离，即可 换算得出液面的高度H 日。一 Ⅳ。一H 。液位高 度采用闭环控制，通过专家系统调节给矿量、充气量 和尾矿流量来实现。 2 气体表观速度。气体表观速度是浮选柱的 主要参数，浮选柱气体表观速度为充气量与浮选柱 横截面积之比。气泡大小相同时，气体表观速度直 接与浮选柱的气含率大小和气泡表面负载能力 又 称泡沫通量 相关联。浮选柱气体表观速度需在合 适的范围内“ 一0 | ，气体表观速度过小，设备处理能 力下降，气体表观速度过大，形成气流束，设备不能 有效工作。气体表观速度用开环控制来实施。 3 精矿淋洗水量。精矿淋洗水可减少非目的 矿物夹杂，但淋洗水过量时会降低精矿回收率，故而 需要精确控制精矿淋洗水量，用开环控制来实现泡 沫淋洗水的准确控制。 4 矿浆表观速度。合适的矿浆表观速度是浮 选柱稳定控制策略实现的前提条件。矿浆表观速度 等于给矿量与矿浆通过的横截面面积之比。矿浆表 观速度通过给矿电磁流量计、给矿调节阀和尾矿电 动调节阀来实施。 1 ．2 控制系统结构 根据微泡浮选柱控制的关键因素分析和实施稳 定控制策略目标，专家系统要实现针对浮选柱工作 参数的变化，对浮选柱的工作参数进行自动控制和 提供人机对话模式的操作指导。微泡浮选柱专家系 统控制系统总体结构见图2 。 图2系统总体结构 F i g ．2 T o t a ls y s t e mf r a m e w o r k 结合微泡浮选柱控制关键因素及柱浮选作业特 点，微泡浮选柱控制专家系统采用面向对象的结构控 制方法，系统通过P L C 实时采集微泡浮选柱工作参 数，并储存在相对应的知识库中，按照相应的推理规 则，向P L C 发出相应的执行指令实现对浮选柱的自 动控制。浮选柱专家系统的工作原理如图3 所示。 图3C M P T - 6 0 0 微泡浮选柱专家系统示意 F i g ．3 D i s t r i b u t e da n ds u p e r v i s o r yc o n t r o ls y s t e mo f C M P T _ 6 0 0m i c r o b u b b l ef l o t a t i o nc o l u m n 1 ．3 推理机的实现及知识库的建立 推理机是一组程序，用来控制整个系统的运行， 它利用系统所具有的知识，按照一定的策略进行推 理，从已知事实推出结论，专家系统通常的推理方法 有3 种正向推理、反向推理、双向推理。系统采用 正向推理，即所谓事实驱动方式。系统根据用户提 供的原始信息，在知识库中寻找能与之匹配的规则。 若找到，则将该知识块的结论部分作为中间结果，利 用这个中间结果继续与知识库中的规则匹配，直到 得出最终结论，一次完整的推理过程如图4 所示。 图4 推理过程 F i g ．4 l l l a t i o np r o c e s s 基于数据库技术的知识库设计。数据库用于数 据信息管理，其研究目标主要是如何有效地存储和检 万方数据 第4 期黄光耀等微泡浮选柱控制专家系统的开发与应用 1 0 7 索大量数据。对数据库的操作有数据的输入和输出、 数据编辑、查询、更新数据库等。而知识库面向智能 信息处理，其主要任务则是如何有效地实现知识的表 示和推理机制，它的基本元素是领域知识，这些知识 是为推理服务的。其次，数据库和知识库在实现上有 相通之处，知识库的规则和事实都可以做成数据库的 表的形式，很方便地进行添加、修改、删除、查询等操 作。因此，可以用数据库技术来实现知识库。 把规则的结构以及条件和结论定义成规则类 R U L Ec l a s s ，由规则类生成的所有规则对象 r u l e o b j e c t 组成规则库。规则库的结构图如图5 所示。 对于每个子系统，规则库的调用、维护和管理都可以 用此规则类生成相应的规则对象。 l 黜”n 壕} ’爿结论 H 掣 I 条1 { J I 条件n “愫r { 3 ．] ”“ I 条件n 图5 规则结构示意 F i g ．5F i g u r eo fr u l es t r u c t u r e 规则类的定义如下所示。 c l a s sR U L E { U I N Tn I D ；／／规则I D U I N Tn C o n N u m ；／／条件数目 C s t r i n gc o n d ；／／条件 C s t r i n gc o n c ／／结论 U I N Tn F l a g ；／／标志 p u b l i c R U L E 木n e x t R U L E c h a r 木 ； 一R U L E ； } ； 浮选柱操作控制专家系统中得到了一些事实 “H 液位太高”，“S 给矿合适”，“w 泡沫淋洗水合 适”，“T 尾矿排量合适”，“G 充气量过大”。 控制专家系统知识库中有两条规则。 规则m i fH 液位太高a n dS 给矿适宜a n dG 充 气量过大a n dW 泡沫淋洗水适宜a n dT 尾矿排量合 适t h e nG 充气量过大。 规则f l i fG 充气量过大t h e n 降低充气量。 当得到事实“H 液位太高”，“S 给矿合适”，“W 泡沫淋洗水合适”，“T 尾矿排量合适”，“G 充气量 过大”，正向推理的推理路线为规则m 一规则n 。 在规则推理时，规则库中若无法找到匹配规则 或推出的结论不准确，现场专家可以对规则库进行 添加、删除或修改等维护工作。 2 系统的开发与应用 2 ．1 系统的硬件配置 C M P T 一6 0 0 微泡浮选柱微机专家系统结构示意 如图3 所示。该系统硬件主要由几部分组成工控 机及L G 液晶显示器、S i e m e n sP L C 及相应数模转换 模块、电磁流量计、金属转子水流量计、金属转子空 气流量计、电动流量调节阀、超声波．浮球联动液位 计、控制箱、电源和工控柜等。 2 ．2 系统的软件结构 用V C 6 ．0 开发专家系统，建立实时数据 库、模型数据库、知识库和相应的操作控制模型，系 统架构选用P L C 程序控制方式与工控上位机的专 家系统相结合方式。利用S T E P 7 ．M i c r o ／w i n 软件开 发工具，对P L C 及其程序指令进行编译，实现检测 和调节浮选柱工艺参数监测元器件的系统自动控 制。上位机一工业控制计算机，利用专家系统实施 监控管理，能够在线控制与显示工艺参数，调用相应 的数据库以监视浮选柱工艺参数的动态运行情况。 同时现场专家可根据工艺参数的需要，对知识库进 行修改，实现对浮选柱生产过程的稳定控制。工业 生产调试表明，整个专家系统自动控制系统稳定，人 机界面友好，设备操作、维护简单，能够较好地适应 选矿厂的生产实际需要。 2 ．3 系统的应用效果 在湖南安化湘安钨业公司选矿厂精选车间， C M P T - 6 0 0 微泡浮选柱进行了从精选尾矿中回收微 细粒级 一1 9 I ．L m 门钨工、I p 试验．应用专家系统的 图6C M P T - 6 0 0 微泡浮选柱自动控制系统 运行工作界面 F i g ．6 M a i ni n t e r f a c eo fc o n t r o la n dm o n i t o rs y s t e mp r o g r a m o fC M P r 击0 0m i c r o b u b b l ef l o t a t i o nc o l u m n 万方数据 1 0 8 有色金属 第6 2 卷 C M P T - 6 0 0 微泡浮选柱，可从精选尾矿中回收微细粒 级白钨。使用专家系统控制后，精矿质量稳定、药剂 消耗降低、作业回收率比机械搅拌浮选机提高 1 ．5 8 ％，按此回收率计算选矿厂年增产1 6 t 白钨精 矿，新增效益1 6 0 万元。C M P T - 6 0 0 微泡浮选柱专家 系统运行稳定，操作简单，界面人性化，现场运行界 面见图6 。从投人工业生产使用的经济技术指标表 明，应用专家系统的C M P T - 6 0 0 微泡浮选柱，可明显 参考文献 提高企业经济效益。 3结论 专家系统浮选柱控制策略能较好满足浮选工艺 过程，采用专家系统的C M P T - 6 0 0 微泡浮选柱，具有 较好的浮选性能。利用此浮选柱从钨浮选尾矿中回 收微细粒白钨矿，作业回收率较机械浮选机提高 1 ．5 8 ％，且精矿质量更稳定。 [ 1 ] P e r s e c h i n iM AM ，P e r e sAEC ，J o t sFG ．C o n t r o ls t r a t e g yf o rac o l u m nf l o t a t i o np r o c e s s [ J ] ．C o n t r o lE n g i n e e r i n gP r a c t i c e ， 2 0 0 4 ，1 2 8 9 6 3 9 7 6 ． [ 2 ] C a r v a l h oT e r e s aM ，D u r a oF e r n a n d o ．C o n t r o lo faf l o t a t i o nc o l u m nu s i n gf u z z yl o g i ci n f e r e n c e [ J ] ．F u z z yS e t sa n dS y s t e m s ， 2 0 0 2 ，1 2 5 1 1 2 1 1 3 3 ． [ 3 ] B e r g hLG ，Y i a n a t o sJB ．F l o t a t i o nc o l u m na u t o m a t i o n s t a t eo ft h ea r t [ J ] ．C o n t r o lE n g i n e e r i n gP r a c t i c e ，2 0 0 3 ，1l 1 6 7 7 2 ． [ 4 ] F e l i p eN ，L u i sT ，A l d oC ．H i e r a r c h i c a lh y b i r df u z z ys t r a t e g yf o rc o l u m nf l o t a t i o n [ J ] ．M i n e r a l sE n g i n e e r i n g ，2 0 1 0 ，2 3 2 1 1 7 1 2 4 ． [ 5 ] 蒋曙光，欧泽深，李延锋，等．F C M C - 3 0 0 0 旋流微泡浮选柱计算机监控系统的研制[ J ] ．中国矿业大学学报，2 0 0 1 ，3 0 6 6 1 3 6 1 5 ． [ 6 ] 范晓慧，龙红明，陈许玲，等．烧结矿化学成分控制专家系统的开发与应用[ J ] ．钢铁，2 0 0 6 ，4 1 1 1 6 9 ． [ 7 ] B o u c h a r dJ ，D e s b i e n sA ，V i l l a rd e lR ．R e c e n ta d v a n c e si nb i a sa n df r o t hd e p t hc o n t r o li nf l o t a t i o nc o l u m n s [ J ] ．M i n e r a l s E n g i n e e r i n g ，2 0 0 5 ，1 8 7 7 0 9 7 2 0 ． [ 8 ] 张兴昌．C P T 浮选柱工作原理及应用[ J ] ．有色金属 选矿部分 ，2 0 0 3 ， 2 2 2 2 4 ． [ 9 ] R u b i oJ ．M o d i f i e dc o l u m nf l o t a t i o no fm i n e r a lp a r t i c l e s [ J ] ．I n t e r n a t i o n a lJ o u r n a lo fM i n e r a lP r o c e s s i n g ，1 9 9 6 ，4 8 3 ／4 1 8 3 1 9 6 ． [ 1 0 ] U r i b e - S a l a sA ，P 6 r e z - G a r i b a yR ，N a v a - A l o n s oF ．O p e r a t i n gp a r a m e t e r st h a ta f f e c tt h ec a r r y i n gc a p a c i t yo fc o l u m nf l o t a t i o no fa z i n cs u l f i d em i n e r a l [ J ] ．M i n e r a l sE n g i n e e r i n g ，2 0 0 7 ，2 0 7 7 1 0 7 1 5 ． D e v e l o p m e n ta n dA p p l i c a t i o no fE x p e r tS y s t e mf o rM i c r o b u b b l eF l o t a t o i nC o l u m nC o n t r o l H U A N GG u a n g ．y a 0 1 一，F E N GQ i r u i n 9 1 ，O UL e m i n 9 1 ，L UY i - p i n 9 1 ，Z H A N GG u o - f a n 9 1 1 ．S c h o o lo f M i n e r a l sP r o c e s s i n ga n dB i o e n g i n e e r i n g ，C e n t r a lS o u t hU n i v e r s i t y ，C h a n g s h a4 1 0 0 8 3 ，C h i n a ； 2 ．C h a n g s h aR e s e a r c hI n s t i t u t eo f M i n i n ga n dM e t a l l u r g y ，C h a n g s h a4 1 0 0 1 2 ，C h i n a A b s t r a c t T h ee x p e r ts y s t e mf o rc o l u m nf l o t a t i o ni sd e v e l o p e d ．T h ea u t o m a t i c a l l ys t e a d yc o n t r o lo ft h ec o l u m nf l o t a t i o ni s a c h i e v e db ya d j u s t m e n to ft h em a i nc o n t r o lf a c t o r s ，t h eh e i g h to ff r o t hl a y e r ，t h ea i rh o l d u pi nt h ec o l l e c t i o nz o n e ， t h ew a s hw a t e ra n dt h ef e e ds u p e r f i c i a lv e l o c i t y ．B yu s i n go fi n d u s t r i a lc o m p u t e r ，P L Ca n di t se x t e n s i o nm o d u l e s ， u l t r a s o n i cl e v e lm e a s u r e m e n ti n s t r u m e n t c o n n e c t i o nf l o a t i n g - b a l la n dr e l a t e di n s t r u m e n t a t i o n ，t h eg a ss u p e r f i c i a l v e l o c i t ya n dt h ew a s hw a t e ra r ec o n t r o l l e db yo p e n l o o pc o n t r o l ，t h eh e i g h to ft h ef r o t ha n dt h et a i l i n g ss l u r r y s u p e r f i c i a lv e l o c i t ya r ec o n t r o l l e db yc l o s e d - l o o p ．I ti sp r o v e db yi n d u s t r i a lt e s tt h a tt h ee x p e r ts y s t e mi ss t a b l e ，t h e f l o t a t i o nc o l u m no p e r a t i n gp a r a m e t e r sa r em o n i t o r e da n da d j u s t e di nt i m e ，t h ee f f i c i e n c yo ff l o t a t i o nc o l u m ni s i m p r o v e d ，t h et e s tr e c o v e r yi si n c r e a s e db y1 ．5 8 ％，t h ec o n c e n t r a t eg r a d ei sm o r es t a b l e ，a n dt h ef l o t a t i o nc o l u m n a u t o m a t i o no p e r a t i o ni sa c h i e v e d ． K e y w o r d s m i n e r a lp r o c e s s i n g ；f l o t a t i o nc o l u m n ；e x p e r ts y s t e m s ；s t a b i l i z a t i o ns t r a t e g y ；c o m p u t e rc o n t r o l ； f 】o t a t j o n 万方数据