金属矿山选矿厂磨矿分级自动控制研究现状.pdf

4 4 有色金属 选矿部分2 0 1 3 年增刊 d o i 1 0 3 9 6 9 ，j ．i s s l l ．1 6 7 1 - 9 4 9 2 ．2 0 1 3 ．z 1 ．0 11 金属矿山选矿厂磨矿分级自动控制研究现状 石 立，张国旺，肖骁 长沙矿冶研究院有限责任公司，长沙4 1 0 0 1 2 摘要自动控制技术在国内选矿厂磨矿分级流程中应用已有将近加年，为促进磨矿分级控制系统的工业化应用和 深入研究，对磨矿分级控制系统的发展进行综述。目前磨矿分级检测仪表主要分为给矿量、矿浆流量、矿浆浓度、矿浆 粒度、矿仓料位、磨机负荷量等六个方面；检测手段分为直接测量、间接测量。磨矿分级控制策略从传统控制策略发展 为现代控制和人工智能控制技术，目前发展趋势为现代控制技术和人工智能技术相互结合的控制策略。 关键词磨矿分级；仪表检测；现代控制；人工智能控制 中图分类号T D 9 2 8 ．9文献标志码A 文章编号1 6 7 1 9 4 9 2 2 0 1 3 S 0 - 0 0 4 4 0 6 我国的选矿工业经过多年发展，已经由传统的 粗放式发展向精细的工业化发展，但是工业自动化 水平仍与国外先进的矿业公司有一定的差距。而选 矿行业目前的突出问题是矿石处理能耗高、效率 低、自动化水平低，劳动强度大，选矿技术经济指 标低，而且随矿石性质及操作条件的变化很不稳 定。通过实现自动控制使产品质量提高且稳定，对 选厂节能减排降本增效的作用是不言而喻的[ I _ 2 ] 。 在选矿厂生产工艺流程中，磨矿分级是选矿厂中电 耗最高的环节，在选矿厂的基建投资和生产费用 电耗、钢耗 中占很大比例。同时磨矿分级回路 处理能力制约着整个选矿厂的处理能力，磨矿产品 质量 包括产品粒度、产品浓度、单体解离度 对 后续浮选、磁选等选别流程的分选效果有着直接关 系，从而影响整个选矿厂的经济技术指标。 磨矿分级自动化控制系统通过对磨机的物理参 数以及给矿矿浆的物料参数等的综合分析判断，运 用先进的控制方式，实现对磨机给矿、磨矿浓度、 分级溢流浓度和粒度的优化控制，最终使磨矿分级 作业始终在最优的状态下运行，能够显著提高磨矿 和分级效率，使有用矿物与脉石达到充分单体解 离，从而保证溢流产品质量，使选厂获得更高的经 济效益。 1 磨矿分级控制系统组成 磨矿分级控制系统是非线性的、大滞后、随机 因素干扰大的系统。影响磨矿分级的因素有很多， 属于物料性质的有矿石黏度、矿石可磨度、给矿粒 度、溢流粒度；属于设备参数的有磨机结构参数、 分级设备种类及结构参数，还包括给矿泵的处理 量。磨矿分级过程控制系统一般由三个基本控制环 节组成，即给矿量控制、磨矿浓度控制、分级溢流 浓度 粒度 控制。基本控制系统由系统输入量、 系统输出量和核心控制单元三个部分组成，磨矿分 级控制系统的系统输入量和输出量框图如图1 。 磨机电耳值传统控制策略给矿量控制 磨机功率现代控制策略磨矿浓度控制 皮带秤 人工智能控制策略磨机排矿浓度控制 电磁流量计磨矿溢流粒度 分级溢流浓度 分级溢流粒度 图1 磨矿分级控制系统输入输出框图 系统输入量主要依靠磨矿分级过程仪表进行检 测，目前在选厂应用的有给矿量、矿浆流量、矿浆 浓度、矿浆粒度、矿仓料位、磨机负荷量等六个种 类的仪表。 系统输出量控制主要集中在给矿量控制、磨矿 浓度控制、磨机溢流浓度控制等方面。主要通过调 节给矿皮带速度、磨矿给水阀门开度、给矿泵转速 等手段来进行控制。 收稿日期2 0 1 3 1 0 2 5 作者简介石立 1 9 8 8 一 ，男，湖南长沙人，硕士研究生，从事细磨装备及其自动控制技术研究。 万方数据 2 0 1 3 年增刊石立等金属矿山选矿厂磨矿分级自动控制研究现状 4 5 2 磨矿分级过程检测仪表 近些年来，矿物检测仪表从分立元件到大规模 集成电路，从模拟仪表到数字化、智能化仪表，经 历了不同的发展阶段，实现了一次又一次质的飞 跃。在选矿领域中，不断涌现出一批性能先进、质 量可靠的矿物测控设备和检测仪表。这些选矿测控 设备、仪表在选矿厂的推广使用，大大地推动了选 矿过程自动化的进程，也显著降低了工人劳动强 度，提高了劳动生产率和选矿技术指标，改善了工 作环境，对提高选厂经济效益和促进企业技术进步 起到了不可估量的作用。本文将对给矿量、矿浆流 量、矿浆浓度、矿浆粒度、矿仓料位、磨机负荷量 六个方面的工业应用检测仪表进行综述。 2 ．1 给矿量检测 我国2 0 世纪5 0 6 0 年代，散装物料的连续计 量基本上多采用机械式皮带秤，没有电输出信号， 且准确度低。2 0 世纪7 0 年代，我国开发出单托辊 的电子皮带秤，压力传感器直接将重量信号转换为 电信号，为磨矿控制提供了较为先进的计量控制手 段，但是受皮带机架和皮带输送机工作环境和变化 条件影响较大，准确度最好也只能达到2 ．0 ％，且 秤的电路部分大多数采用分立元件，故障率高，功 能单一，维护工作量大。到2 0 世纪8 0 年代，国内 外开发出多托辊、微机电子皮带秤，克服了上述各 种缺点，多托辊基本解决了机械因素的干扰和影 响，微机为秤提供了多种功能，实现了自动调零、 自动去皮、自动校正等功能，大大提高了计量准确 度。与此同时，国外在2 0 世纪7 0 年代末研制出核 子皮带秤，我国在2 0 世纪8 0 年代中期也开始研制 核子秤，它的最大特点是非接触式计量，传感器不 与皮带机及机架接触，也不与物料接触，最大限度 地克服了各种机械干扰因素的影响，加之它采用了 微机作信号处理，具有电子皮带秤的各种功能，可 靠性高，基本没有维护量，最大动态累计误差在新 安装时可达0 ．5 ％～1 ．0 ％，而且可做到一机多秤。 目前，无论是电子皮带秤还是核子皮带秤都在我国 各领域的散装物料的连续计量中扮演着越来越重要 的角色。 2 ．2 矿浆流量检测 目前工业上所用的流量计大致可分为两大类 1 速度式流量计。以测量流体在管道内的流速作 为测量的依据来计算流量，例如电磁流量计、漩涡 流量计、涡轮流量计、激光流量计、冲击式流量计 等。 2 容积式流量计。以单位时间内所排出的 流体固定容积的数量作为测量的依据。例如椭圆齿 轮流量计、腰轮流量计、盘式流量计、刮板式流量 计、活塞式流量计等。 在选矿生产过程中，矿浆负荷的分配、精矿计 量、矿浆管道输送等方面都要用到矿浆流量检测， 但真正能用并用好的矿浆流量检测设备并不多见。 下面就电磁流量计用于矿浆流量检测作一介绍。电 磁流量计可以用来测量矿浆这类液固两相流体介质 流量，而铁磁性矿浆和非磁性矿浆以流体介质中是 否含有铁、钴、镍等磁I 生物质来区分。电磁流量计通 过测量管道中磁通量的变化来测定矿浆流量的大小。 2 ．3 矿浆浓度检测 选矿厂湿式选矿作业是在一定矿浆浓度的条件 下进行的，所以选矿过程中矿浆浓度是必须检测和 控制的重要工艺参数之一。矿浆浓度测试方法有手 工测试和仪器自动测试两种。其中手工测试有烘干 法和浓度壶法，其优点是简单、准确、便宜，所以 目前许多选矿厂仍使用这种方法测量浓度，但不能 实现在线实时检测和工艺过程自动控制。而用浓度 计的优点是可以实时、自动、连续地监测矿浆浓度 并对浓度实行自动控制。矿浆浓度计根据测量原理 的不同分为射线式、超声波式、静压力式、重力 式、浮子式、振动式、电磁感应式等。其中射线式 又分为电离室式和闪烁计数器式；超声波浓度计又 分为声强式、声速式和声阻式；静压力式浓度计又 分为水柱平衡式、双管气泡差压式和隔膜侧压密封 式；浮子式浓度计又分为漂浮浮子式和浸液浮子 式；振动式浓度计又分为单管振动式和双管音叉振 动式等。 早在2 0 世纪8 0 年代，辽宁八家子铅锌矿就研 制出差压浓度计，并在生产中应用。由于这种浓度 计具有测量反应速度快、结构简单、成本低、无射 线防护问题，因此，它在矿浆浓度的在线检测方面 仍具有一定的生命力。该仪器的特点是结构简单、 成本较低，一般选矿厂依靠自己的力量就可以加工 制造。但体积大、比较笨重、安装不便。 2 ．4 矿浆粒度检测 粒度测量和分析一直是选矿领域中最重要的研 究课题，矿浆的粒度分布是最重要的矿浆物料性质 之一。因此，无论是在实验室内的单次的物料粒度 分析，还是工业现场的在线实时粒度测试，都是矿物 加工的试验研究及生产过程的检查控制所注重的。 万方数据 4 6 有色金属 选矿部分2 0 1 3 年增刊 矿用在线粒度分析仪是选矿生产过程中矿浆关 键参数的自动检测装置，在有色、黑色、黄金等选 矿工业得到广泛应用。目前，有代表性的粒度分析 仪器是美国丹佛 D E N V E R 自动化公司的P S M 4 0 0 超声波粒度分析仪、芬兰奥托昆普公司P S l 2 0 0 粒 度分析仪、马鞍山矿山研究院研制的C L Y 一2 0 0 0 型 在线粒度分析仪、北京矿冶研究总院研制的B P S M 系列在线粒度分析仪等，其中P S M 4 0 0 与C L Y 一 2 0 0 0 都是基于超声波原理的产品，而P S l 2 0 0 与 B P S M 一1 I 型都是基于线性检测原理、直接测量粒度 分布的仪器。近几年。芬兰奥托昆普公司新研制了 一种基于矿物颗粒散射光的浓度分布测量机理的 P S l 5 0 0 新型粒度分析仪，我国永平铜矿选矿厂已 在应用[ 引。 2 ．5 矿仓料位检测 料位测量控制在选矿生产作用中日益突出。在 实际生产中，料位测量装置有极限料位检测和连续 料位检测两种方式，前者方式简单，容易实现，后 者控制精度高。因此为了更好地满足生产要求，可 以将连续测量料位计和高度固定的料位开关同时应 用在同一个料仓控制系统中。 超声波料位计的工作原理是利用在一定条件下 超声波在空气中的传播速度是一定的，所以通过测 量超声波从探头传播至料位表面并返回到探头所用 的时间来计算出探头到料位的距离，再用料仓的总 高减去这个距离即可得实际料位。其中超声波在空 气中的传播速度 C 参数 是最关键的数据，它的 准确与否直接关系到测量结果的精确度。超声波料 位计出厂时内设的参数只适用于通常的空气介质， 但是否适用于实际的工况条件、温度补偿是否准确 都是需要考虑的。 目前江西德兴铜矿泗洲选矿厂第三段破碎工 段、中钢集团马鞍山矿山研究院先后在上海梅山集 团 南京 矿业有限公司选矿厂细碎车间、马钢南 山铁矿凹山选矿车间碎矿工段与超细碎工段等矿仓 料位检测中采用了超声波料位计，并实现了破碎机 有效监控。 在梅山铁矿选厂原矿输出系统中，应用超声波 料位计测量矿仓中矿石料位。生产运行效果表明 超声波料位测量值能较好地反映矿仓内的实际料 位。定量布料准确，杜绝了矿仓空砸，损坏布料车 的设备事故；同时改善了操作人员的环境，提高了 设备运转率，经济和社会效益显著。 2 ．6 磨机负荷量检测 球磨机负荷是磨矿过程一个重要参数，在实际 生产过程中会由于矿石物料性质的波动以及外界因 素的干扰和人工操作水平的差异等，使球磨机的负 荷难以维持在最佳水平，不能充分发挥球磨机的功 效而直接影响到磨矿的效果。因此，在磨矿过程自 动控制中需要对球磨机负荷进行负荷检测与控制， 而球磨机的负荷检测则是球磨机优化控制关键因素。 负荷检测方法从传统的单因素检测向多因素检 测方法发展，单因素检测包括声响法、有用功率 法、振动法、压力传感法；双因素检测方法包括功 率一声响双信号检测、声响一振动双信号检测。另 外，还有功率一振动双信号检测球磨机负荷等方法 如昆钢罗茨铁矿、山东焦家金矿、金川公司选矿 厂等 。虽然双信号检测球磨机负荷较单因素检测 效果有所提升，但仍然不能确定球磨机的内部工作 状态 即介质充填率、料球比和磨矿浓度 。而磨 机负荷量检测方法目前另一个发展方向是非仪表检 测方法，包括基于磨机外部响应信号的测量方法以 及融合多源信号的软测量方法等，非仪表检测方法 目前在实验室离线检测中效果良好，如何将实验室 结果应用于工业控制，仍需进一步检验[ 引。 3 磨矿分级控制策略 磨矿分级控制系统能够起到好的控制作用，除 了使用先进的过程检测仪表，还需要使用一个正确 的、并且适合于这个过程的控制策略。随着控制技 术与手段从传统的P I D 控制发展到现在的现代人工 智能控制，控制策略有了极大的进步，越来越多的 控制策略被应用在工业现场。下面我们将对磨矿分 级控制系统目前应用的控制策略进行评述。其中部 分控制策略已在工业生产过程中应用，而部分控制 策略目前仍停留在实验室或者半工业试验设备上， 还有一些先进的控制策略经过计算机进行仿真分 析，也取得了一定的成果。 3 ．1 传统控制策略 传统控制策略主要是闭环P I D 控制、S m i t h 控 制、解耦控制。其中，P I D 算法的最大缺点是不适 用于大时间滞后的控制对象及参数变化较大的场 合，因此P I D 控制不能使磨矿分级过程处于最理想 的状态。S m i t h 预估控制能够在理论上使控制对象 的时间滞后得到完全补偿。解耦控制是多变量控制 的核心，其基本思想是设计一个解耦补偿器来消除 多变量系统中各有关输入一输出变量间的关联作用， 使一个控制输入只对其相应的输出有影响，以便把 万方数据 2 0 1 3 年增刊石立等金属矿山选矿厂磨矿分级自动控制研究现状 4 7 多变量系统分解成几个单变量系统。然后在已解耦 的控制回路中，认为各控制器只对其相应的被控变 量施加控制作用，从而可采用相应的单变量控制策 略。传统控制策略由于其自身控制理念的局限性， 不能完全满足磨矿分级控制系统非线性的、大滞 后、随机因素干扰大的要求，因此现代控制策略和 人工智能控制策略的引入，将改善这些缺点[ 5 ] 。 3 ．2 现代智能控制策略 随着现代控制理论、系统理论的形成与发展， 过程模拟与仿真技术的应用，尤其是微机性能的提 高和新型功能齐全软件的开发，一系列新型控制策 略应运而生，并迅速在实际中得到应用、改进和发 展。人工智能 A r t i f i c i a lI n t e l l i g e n c e ，英文缩写 为A I 。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人 的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的 技术科学。人工智能包括模糊控制、专家控制、神 经网络以及混沌控制四个方面。目前模糊P I D 技术 已在选矿厂有多个应用实例，而专家控制、神经网 络控制在选厂应用较少，目前多停留在实验室在线 模拟和实验机型的控制。 3 ．2 ．1 预测函数控制 7 0 年代中期预测控制已经出现，这是一种基 于模型又不过分依赖模型的控制策略。预测控制的 算法很多，但不论形式如何，都是建立在预测模 型、滚动优化和反馈校正3 项基本原理的基础上。 其基本思想类似于人的思维和决策，即根据头脑中 对外部世界的了解，通过快速思维不断比较各种方 案可能造成的后果，从中择优予以实施。 青岛建筑工程学院顾善发等[ 6 ] 主要针对磨矿 分级系统的溢流浓度进行了研究。尝试引入动态矩 阵控制算法模型，通过合适的参数选定，成功地将 动态矩阵控制应用于磨矿分级过程。 同时进行仿真试验，从试验结果来看，动态矩 阵控制与传统P I D 控制响应曲线相比，快速性、稳 定性、抗干扰性以及综合指标均明显优于P I D 控 制。仿真结果也表明预测控制模型具有适应性强、 响应速度快、超调小、调节时间短、鲁棒性强等 特点。 董飞等[ 7 ] 针对单模型预测动态矩阵控制中由 于干扰因素的存在而模型会出现与实际对象失配的 情况。引人多模型动态矩阵控制算法，根据干扰因 素一矿石性质的变化来建立模型集，生产过程中根 据矿石性质变化切换到相应的模型进行控制。仿真 试验中根据矿石性质高硬度、普通硬度、低硬度三 种模型，仿真结果表明，多模型动态矩阵控制由于 采用了与矿石硬度相匹配的模型，系统响应比单模 型的得到明显改善，控制效果大大提高，系统的鲁 棒性也更好。 3 ．2 ．2 模糊P I D 控制 模糊控制是用语言归纳操作人员的控制策略， 运用语言变量和模糊集合理论形成控制算法的一种 控制。1 9 7 4 年M a m d a n i 首次用模糊逻辑和模糊推 理实现了控制，开始了模糊控制在工业中的应用。 模糊控制不需要建立控制对象精确的数学模型，只 要求把现场操作人员的经验和数据总结成较完善的 语言规则，因此它能绕过对象的不确定性、噪音以 及非缵| 生、时变性、时滞等影响，系统性强，尤其 适用于非线性、时变、滞后系统的控制。 江西理工大学的罗小燕[ s 1 根据模糊控制理论， 建立了模糊控制算法模型，在模型中分别设计了给 料及主轴转速的模糊控制器，并采用并行连接的方 法组成了一个两输入两输出的模糊控制系统。以江 西理工大学研制的R M 5 0 0 预磨机为样机进行 M a t l a b 仿真，仿真结果表明，与常规的P I D 控制相 比较，模糊P I D 控制系统明显改善了预磨机的静态 和动态性能，并且具有更强的自适应能力和鲁棒 性。在进一步的钨矿石预磨试验中，在模糊P I D 控 制系统控制下，预磨机工作电流稳定，产品质量 优异。 南华大学的唐耀庚[ 9 ] 针对某铀矿石磨矿回路 中引入自磨机拖动功率模糊控制系统，采用一种改 进型控制规则白调整算法的模糊控制方案来改善控 制系统性能。在某水冶厂铀矿石湿法自磨过程应用 结果表明扰动作用时控制系统响应快，超调量小， 调节平稳，对系统的变化具有较好的适应能力。与 传统P I D 控制比较，采用模糊控制磨机产量得到了 提高，粒度得到了控制，功耗有所降低，取得了较 好的控制效果，满足了生产需要。 3 ．2 ．3 专家系统 专家系统是一个基于知识的智能推理系统，通 过记录磨矿分级领域内专家的知识和经验，并运用 专家的知识和经验，通过推理做出智能决策，去控 制磨矿过程，使磨矿生产获得好的指标，这是人工 操作和其它计算机控制方法所不能比拟的。这种新 型的控制方法改变了过去传统的控制系统设计中单 纯依靠数学模型的局面，解决了在磨矿分级过程控 制中，难以用精确数学模型表达的、模糊的、时变 的、非线性和多干扰因素的复杂控制系统的问题。 万方数据 4 8 有色金属 选矿部分2 0 1 3 年增刊 周平等[ 1 0 ] 发现难以用常规控制方法有效控制 磨矿分级过程的磨矿粒度，因此将智能设定方法与 常规控制相结合，提出了基于案例推理的磨矿分级 系统智能设定控制方法。以粒度指标的区间控制为 目标，依据边界条件和运行工况等信息，由智能设 定模型自动更新各基础控制回路的设定值，避免了 人工设定的主观性及随意性，各控制回路跟踪更新 的设定值，从而将粒度控制在目标范围内。该方法 已成功应用于某赤铁矿选厂的磨矿分级过程，应用 效果表明提出的方法是有效的。向波E 1 1 ] 针对磨矿 分级过程中磨矿粒度难以在线检测和直接闭环控制 的难题，采用案例推理技术建立了磨矿粒度的在线 软测量模型，并在此基础上设计了对磨矿粒度进行 闭环控制的先进推断控制系统。该先进控制系统能 够根据磨矿分级作业的运行工况对底层P I D 控制器 的设定值进行自动调节，然后通过P I D 控制回路对 调整后的设定值进行跟踪，从而实现对磨矿粒度的 闭环控制。在某选矿厂的工业应用表明，该先进控制 系统能够对磨矿粒度进行较好的在线估计和控制。 3 ．2 ．4 神经网络 神经网络是用来模拟脑神经的结构和思维、判 断等脑功能的一种信息处理系统。8 0 年代以来， 神经网络理论取得了突破性进展，并以它的一系 列优异性能而迅速成为智能控制的一支新的生力 军。9 0 年代开始在矿业工程中应用，采用的神经 网络一般为多层前馈的B P 神经网络，而R B F 神经 网络改进了B P 网络训练效率低的缺点。 近年来，许多学者已经研究其在磨矿分级过程 控制中的应用，取得了满意的结果。为提高控制性 能，江西理工大学的任金霞[ 1 2 ] 在模糊控制方法的 基础上引入神经网络对磨矿分级溢流浓度进行控 制。神经网络具有强鲁棒性、自学习、逼近非线性 关系等特点，在解决非线性和不确定系统控制方面 有很大的潜力，很好的弥补了模糊控制在提取完整 的、合适的控制规则困难；稳态精度差，难以消除 稳态误差等问题。 3 ．3 多种控制策略联合控制 由于单一控制策略不能完全解决控制系统初始 参数设定准确等问题，两种及其以上控制策略联合 控制的磨矿分级控制系统成了研究趋势。 中南大学的王会青等E 1 3 1 在模糊控制中引入动 态矩阵控制中的预测及反馈校正功能。他们对河北 铜矿使用的1 ．2m 高堰式双螺旋分级机溢流浓度控 制为实例进行研究，仿真过程中加入随机干扰。在 开始阶段预测模糊控制和模糊控制二者的响应曲线 重合，在其后的过程中，预测模糊控制显示出较好 的控制效果。整体仿真结果表明预测模糊控制上升 时间较短，稳态误差小，超调量小，能有效消除干 扰，并且克服外来干扰迅速，控制效果良好。对于 大滞后、随机干扰多的磨矿分级过程，预测模糊控 制可使控制过程鲁棒性好，抗干扰能力强，控制效 果优于模糊控制。 4 发展趋势和结论 对磨矿分级控制系统检测仪表及控制策略的发 展历史进行了回顾，介绍了目前工业应用中常用的 过程检测仪表，对金属矿山的磨矿分级控制策略进 行了评述。磨矿分级控制系统有如下几个发展方向 1 磨矿过程检测仪表将朝着更高精度，更高 灵敏度的方向发展，由于在线粒度测试仪的昂贵， 利用浓度等参数间接表征粒度的粒度软测量技术是 重点发展方向。 2 磨矿分级控制系统朝着更集中的方向发展， D C S 、P r o f i b u s 控制总线将取代传统的电气控制系 统，终端设备与中央集控室的联系更紧密，反应更 迅速。 3 随着触摸屏等电子设备的迅速发展，控制 系统的操作将更加便捷，更加人性化；良好的人机 交互系统使得系统对于矿石性质的改变能够做出最 迅速的调整。 4 现代控制技术与人工智能技术的联合控制 策略从实验室的在线模拟向工业现场应用，缩小工 业现场控制效果与实验室在线模拟的差距。 参考文献 [ 1 ] 王丰雨，张覃，黄宋魏．我国选矿自动化评述[ J ] - 国外 金属矿选矿，2 0 0 6 8 1 8 2 2 ． [ 2 ] 肖睿，孟宪慧，范素月，等．简述自动控制在选矿中的应 用与研究[ J ] ．科技资讯，2 0 1 2 1 1 9 3 ． [ 3 ] 曾云南．现代选矿过程粒度在线分析仪的研究进展[ J ] ． 有色设备，2 0 0 8 4 5 1 0 ． [ 4 ] 汤健，赵立杰，岳恒，等．磨机负荷检测方法研究综述 [ J ] ．控制工程，2 0 1 0 9 5 6 5 5 7 0 ． [ 5 ] 王泽红，陈炳辰．磨矿分级过程控制策略的研究及进展 [ J ] ．金属矿山，2 0 0 0 9 2 8 3 1 ． [ 6 ] 顾善发，徐萍．预测控制算法在磨矿分级中的应用[ J ] ． 工况自动化，2 0 0 3 5 2 l 一2 3 ． [ 7 ] 董飞，陈夕松，金郑华．一种实用的磨矿多模型预测控 制策略研究[ J ] ．工业控制计算机，2 0 0 8 2 1 6 1 7 ． 万方数据 2 0 1 3 年增刊石立等金属矿山选矿厂磨矿分级自动控制研究现状 ‘4 9 [ 8 ] 罗小燕，林和荣．预磨机模糊控制系统的设计与试验E J ] ． 金属矿山，2 0 1 2 8 1 1 8 1 2 2 ． [ 9 ] 唐耀庚，胡蓉．一种铀矿石自磨机拖动功率模糊控制系 统[ J ] ．矿山机械，2 0 0 2 4 2 5 2 6 ． [ 1 0 ] 周平，柴天佑．基于案例推理的磨矿分级系统智能设 定控制[ J ] ．东北大学学报，2 0 0 7 5 6 1 3 6 1 6 [ 11 ] 向波．基于案例推理软测量的磨矿分级过程先进控制 [ J ] ．金属矿山，2 0 0 9 1 2 1 1 0 一1 1 3 ． [ 1 2 ] 任金霞．改进型单神经元自适应P I D 控制在磨矿分级 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c e ， a n dC o n t r o l P r o c e e d i n g s ． V a n c o u v e r S M E ．2 0 0 2 6 9 8 - 7 0 9 ． 万方数据