中国工程科学湿式球磨机特性及控制策略张寿明，阳胜峰（明理工大学信息工程与自动化学院，明650093）在对湿式球磨机特性及其传统控制进行分析的基础上，提出了基于数据融合技术的智能控制策略。

　　实践表明，该策略是有效的。

　　湿式球磨机；传统控制；数据融合；智能控制张寿明（1966-），男，白族，云南大理市人，昆明理工大学教授在我国选矿行业中，湿式球磨机应用范围极其广泛，而球磨机能耗高，约占50%以上，因此探索球磨机的特性和控制策略具有十分重要的意义。

　　湿式球磨机内部工作机理十分复杂，至今还没有精确描述其内部特征的数学模型应用于生产。为解决湿式球磨机的控制问题，笔者通过大量的生产实践，对湿式球磨机的特性进行归纳总结，并在此基础上提出基于数据融合技术的智能控制策略，经实践，效果显著。

　　1湿式球磨机特性1.1干式球磨机外部特性干式球磨机的工作特性可以直接用消耗的有功功率来描述，如方程（1）所不：对于一定的磨机，D和v是常数；对于某一种矿石，功率是充填率的函数，即P与W的关系如所示。当充填率W增加时，磨机消耗的功率P也随之增加，此时磨机工作状态处在iv区（即欠载工作区）；W增加至Wm时，功率达到*大值Pm，Wm，Pm为极值点；W继续增加，磨机功率开始下降，此时磨机工作状态处在区（即*佳工作区）；随着W的进一步增加，磨机功率继续下降，磨机的排矿量也随之下降，这时磨机的进矿量大于排矿量，持续一段时间就会导致“胀肚”，此时磨机工作状态处在⑩区（即“胀肚‘工作区）。可见，只要把磨机工作状态长期稳定地控制在区内，就能保证磨机在正常运行的同时，*大限度地提高磨机处理能力。

　　1.2湿式球磨机外部特性中的磨机工作特性是一理想曲线，它是具有一个单变量的极值特性曲线，一般只适用于干式球磨机。对于湿式球磨机，当充填率为常数时，磨矿浓度R的变化明显影响P，此时的仪器，其变化是显然的。实际上随着时间的推移，磨机有效容积V随着衬板的磨损而增大，这将影响磨机功率P值，充填率W为常数时，磨机内的钢球、矿石和水的配比不同也影响P值。在大多数矿山中，钢球量的补加是不连续的，在两次加球之间，钢球量有一个渐变过程，加球时往往发生突变。这种钢球量补加产生的突变性，在国内多数选厂是普遍存在的。另外，钢球的粒级组成也是影响P值的一个重要因素。可见磨机工作特性是一个多变量多极值的动态曲线，可用方程（4）描述：1.3湿式球磨机动态特性分析7）采用振动式负荷仪检测磨机充填率时，磨机振动越大，W越小；反之亦然。

　　8）螺旋分级机的溢流浓度与溢流细度的关系4）磨机充填率是由给矿量Q、后水补加量S及返砂量F的变化决定，即在一定范围内近似于一条曲。

　　溢流浓度越高，分级机返砂量就越小；反之亦然。

　　磨机的循环负荷主要由溢流浓度及给矿量决定。溢流浓度不变时，循环负荷的大小（即返砂量的大小）反映了矿石性质及钢球的变化情况。若钢球不变，则循环负荷越大，矿石可磨性就越差。

　　溢流浓度、矿石性质、磨矿浓度不变时，循环负荷Pm值的变化可反映钢球量的变化。

　　磨矿是一个大滞后系统，从进矿到出矿，大约100~120s时间。

　　由以上特性可以看出，磨矿分级过程是一多变量非线性的时变系统。湿式球磨机的工作机理十分复杂，至今还没有一个精确描述其内部特征的数学模型可供实际生产过程控制。近年来把研究磨机外部工作特性作为研究重点，而把内部看作一个/黑匣子“，主要研究磨机的外部工作特性，但同样也难于用数学表达式精确描述。

　　2湿式球磨机的传统控制策略近年来，国内外湿式磨机的传统控制策略大致分为以下几类：根据反馈原理设计的采用PID控制、前馈控制等，实现恒定给矿、定比给水的定值控制。该控制方式要求被控变量及输入变量都能被精确地检测出来，无须精确的数学模型，以稳定磨矿过程为目标。

　　根据极值曲线设计的极值控制。该控制方式不允许变量和极值改变，按磨机的外部特性来设计控制系统，磨机被认为是一种单变量的极值。这种控制方式只适用于干式自磨机，而对于具有多变量、非线性，且随机性很强的湿式球磨机就难以胜任。

　　具有极值的动态优化控制。该控制方式不需要数学模型，允许变量和极值改变12.系统自动搜寻功率极值Pw使系统工作在其附近。由于湿式球磨机受矿石性质、磨矿浓度、钢球量、充填率等变量的影响，功率极值的时变性很强。为了搜寻Pw，磨机给矿量要不断地改变，致使磨机不能稳定运行。这种方式虽能提高磨矿效率，但幅度不大，主要适用于外部工作特性比较平稳，即Pw值的时变性不强的磨机。这种方式对变量检测精度要求高，且抗干扰能力差，常因一些随机干扰而产生1994-2013ChinaAcademicJournal误动作。

　　从以上情况可以看出，传统的控制策略都没能实现对球磨机内部重要参数，如介质冲填率、磨矿浓度和料球比等进行有效判断和控制，只是对过程和参数进行定性、模糊判断和控制。因此上述控制策略无法达到实时判断球磨机内介质填充率、磨矿浓度和料球比等参数，艮难解决复杂的磨矿分级过程优化控制。

　　3基于数据融合技术的智能控制近年来随着计算机和自动控制技术、信息融合技术的迅速发展，优化控制、智能控制技术的应用已日趋广泛；磨矿过程计算机控制的应用与研究也在迅速发展，尤其是现代控制理论、人工智能技术、信息融合技术的发展和完善为选矿过程的智能控制提供了更有利条件。

　　采用神经网络信息融合技术来加强系统的自适应和自学习能力，解决在磨矿分级过程控制中难以用精确数学模型表达的时变、非线性和多干扰因素的复杂系统控制的建模问题；基于知识表达技术建立知识模型和知识库，利用知识推理制定控制策略；将知识模型与常规控制理论和数学模型相结合，建立磨矿分级过程控制专家系统，模仿人的智能行为，进行磨矿分级过程有效的智能控制。

　　通过收集影响湿式球磨机的主要因素，并利用在线检测的磨机功率、磨机振动量、给矿量、补加水量、分级机轴功率等参数建立起与介质填充率、磨矿浓度和料球比之间的神经网络模型，利用神经网络模型在线预测球磨机内部状态介质填充率、磨矿浓度和料球比。利用所预测的球磨机内部状态，结合操作者的经验、生产过程的特征、试验数据、专家知识等，总结成一定的规律、法则，建立给矿量和磨矿浓度、钢球补加量专家控制系统，对给矿量、磨矿浓度、钢球补加量进行实时控制，使磨机工作在*佳状态，避免了传统控制策略的缺陷。

　　4应用效果以上控制策略在三鑫选厂磨矿分级系统投运后，能自动判断球磨机的冲填率，并能根据情况自动调节给矿量、给水量，满足工艺要求，效果十分显著。

　　1）磨矿系统的开车台时得到很大程度的提升，（下转第396页）采，我们在提高矿产资源供应能力的同时，要加强矿山环境的保护和治理，使资源、环境和发展的比例协调，不仅能促进矿业市场的健康发展，更加保证了我国可持续发展的道路稳步进行。