球磨机的工作原理
球磨机在磨矿过程中以一定的速度旋转, 处在筒体内的钢球由于旋转时产生离心力, 以至于使它与筒体之间产生一定的摩擦力。摩擦力使钢球随着筒体旋转, 并达到一定的高度, 当钢球的自身重力大于离心力时, 研磨介质就脱离筒体抛射落下, 从而击碎矿石。同时, 在磨机旋转过程中, 钢球还会有滑动现象, 对矿石产生研磨作用。矿石是在钢球的冲击力与研磨力联合作用下进行粉碎
影响球磨机的工作效率的因素固有参数:磨机尺寸、长径比、筒体形状、排矿方式、衬板材质和型式等;外部参数:矿石性质、给矿粒度、分级溢流粒度及浓度、给水流量等。这些参数都将影响到球磨机的工作效率, 但就球磨机的自身工艺而言, 其固有参数及矿石性质不可控, 因此给矿量、分级溢流粒度及浓度、给水流量成为直接影响磨矿效率的因素。
2 球磨分级过程控制
——球磨机给矿量控制。在球磨机磨矿过程中, 保证给矿量的稳定相当重要, 如果给矿量过大, 超过了磨机的最大处理能力, 就会使磨机效率降低, 甚至有可能产生‘胀肚’的现象, 从而影响全厂的生产效率。如果过磨就不能对矿物进行有效的回收, 造成资源的不必要浪费。因此, 对给矿量的控制非常关键, 用功率变送器来实时监测磨机的功率, 通过调节给矿阀门的大小来控制给矿量, 从而保证了磨机效率。
——球磨机给水流量控制。在球磨机工作过程中, 给水流量的变化对磨机的效率有较大影响, 因为给水流量直接影响到磨矿浓度及分级溢流浓度的大小, 从而直接影响到选别指标。因此, 给水流量是球磨机控制的主要指标。
——分级溢流粒度及浓度控制。满足工艺要求的分级溢流粒度控制是磨矿控制最主要的目标之一。必须在保证粒度稳定的同时, 还要使二次溢流浓度稳定在一定的范围内。通过在线粒度分析仪来实时检测分级溢流的浓度和粒度, 通过水量对其实现控制。
球磨机控制是一个非常复杂的控制过程, 因此采用常规的PID控制方式很难达到要求。尽管PID有很多的优点, 如算法较简单、鲁棒性好和可靠性高等优点, 但它对于存在极大时滞的系统控制就显得无能为力了。近年来, 在常规PID控制基础上引入了一些先进的控制方式, 如模糊PID控制, 虽然该方法较常规PID在控制效果上有所改善, 但仍存在一些缺点, 如模糊规则及隶属度函数的确定还没有统一的方法。
综上所述, 本文拟提出用神经网络与常规PID控制相结合的方式对球磨机进行控制, 运用神经网络可以无限的逼近非线性函数的特点, 对PID控制器的比例、积分、微分系数进行自调整, 从而达到精确控制的目的 。
该系统以被控对象的给定输入与变送器所测定的实际输出之差作为神经网络控制器输入, 以比例、积分和微分系数为输出, 从而使PID的各数偏差达到最小。由此更加精确的对执行机构进行控制。