基于数值仿真的磨机负荷参数推理模型构建方法技术

本发明专利技术提供了基于数值仿真的磨机负荷参数推理模型构建方法，其包括步骤：A：实验设计，即，计算磨机内部负荷的波动范围，并设计用于执行数值仿真的实验方案；B：数值仿真，即，针对实验方案中的每一次实验，模拟仿真生成磨机筒体振动加速度信号；C：信号处理，即，对所生成的振动加速度信号进行多域特征的提取和选择；D：构建推理模型，即，提炼所提取和选择的这些特征与磨机负荷参数间的机理规则，构建基于磨机筒体振动数值仿真技术的磨机负荷参数推理模型。本发明专利技术的方法能够获得准确的磨机负荷参数软测量模型，避免了直接测量磨机负荷时的不便性及成本高等问题，可为选矿企业实现全流程的优化控制和节能降耗提供支持。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及磨机
，具体涉及一种基于数值仿真的磨机负荷参数推理模型构建方法。
技术介绍
选矿企业所面临的重要问题之一是如何实现全流程的优化控制和节能降耗。磨矿过程是选矿生产流程的“瓶颈”作业。磨机则是磨矿过程的瓶颈设备，其具有封闭旋转、连续运行的工作特性。通常，磨机是依靠自身旋转带动其内部装载的研磨介质(如钢球)冲击和磨剥物料的重型机械设备。磨机的运转率和效率通常决定了磨矿过程甚至选矿全流程的生产效率和指标。因此，准确检测磨机负荷是实现磨矿过程优化控制和节能降耗的关键因素之一。理论分析和实验研究表明，磨机内部的负荷参数(以球磨机为例，料球比、磨矿浓度、充填率和介质充填率)与磨机筒体振动信号密切相关。考虑到磨矿工业过程中的研磨介质在磨机运转的短时间内变化不大，磨矿过程的建模和磨机负荷的控制等研究中常把24或48小时内的介质充填率当做常量处理。对料球比、磨矿浓度和充填率共3个磨机负荷参数的准确检测是当前研究的重点及难点问题。然而，磨矿过程自身的综合复杂动态特性、外界干扰因素的不确定性动态变化等原因，导致难以依据磨矿过程物料平衡建立机理模型来测量磨
机负荷参数。而由于磨机旋转、连续运行的工作特点，使得在磨机内部安装直接测量设备、安装嵌入数字脉冲传感器的耐磨聚亚安酯标准横梁等直接检测方法也因维护困难、成本高等原因而难以实施。此前，工业实践中通常采用基于磨机振动、振声、电流等信号的数据驱动模型进行间接测量，但往往难以揭示磨机内部的研磨机理，并且由于建模的完备样本难以采集，导致构建的磨机负荷参数软测量模型的适用性差、预测精度低。并且，磨矿过程中，磨机研磨物料过程的机理比水泥磨、煤磨等干式磨机更为复杂，其中会涉及破碎力学、矿浆流变学、机械振动与噪声学、导致金属磨损和腐蚀的“物理-力学”与“物理-化学”等多个学科。磨机内矿浆粘度复杂多变且难以测量，研磨介质和磨机衬板磨损及腐蚀量难以确定，物料和钢球粒径大小及分布随时间波动的规律性难以描述，分层排列、数以万计的包裹着矿浆的研磨介质以不同的强度和频率对磨机筒体进行周期性冲击，这些具有不同特性的“粒子”的运动导致筒体振动信号具有较强的非线性、非平稳和多组分特性。上述各因素导致难以有效构建基于物料平衡的磨机负荷参数机理检测模型以及基于磨机振动、振声、电流等信号的磨机负荷参数数据驱动模型。另外，工业实际中，磨机连续、封闭运行的特点，导致用于构建软测量模型的建模数据只能在专为模型构建进行的实验设计阶段以及磨机停运或重新开始运行的阶段获得；否则，需要以牺牲选矿厂经济效益或长周期时间等待为代价，才有可能获得充足、有效的建模样本。为此，本专利技术拟建立面向磨机负荷检测的磨矿过程磨机筒体振动数值仿真模型，仿真产生具有明确物理含义的筒体振动加速信号，并借助不同
的信号处理技术进行多域特征的提取和选择，结合领域专家知识进行模糊规则提取，从而构建基于磨机筒体振动数值仿真技术的磨机负荷参数推理模型。
技术实现思路
鉴于现有技术的以上现状，本专利技术的主要目的在于提供磨机负荷参数推理模型的构建方法，以获得基于磨机筒体振动数值仿真技术的磨机负荷参数推理模型，准确预测磨机负荷，从而为选矿企业实现全流程的优化控制和节能降耗提供支持。为实现上述目的，本专利技术所采取的技术方案如下：基于数值仿真的磨机负荷参数推理模型构建方法，其包括：步骤A：实验设计，即，计算磨机内部负荷的波动范围，并设计用于执行数值仿真的实验方案；步骤B：数值仿真，即，针对所述实验方案中的每一次实验，模拟仿真生成磨机筒体振动加速度信号；步骤C：信号处理，即，对步骤B中生成的这些振动加速度信号进行多域特征的提取和选择；步骤D：构建推理模型，即，提炼步骤C中提取和选择的这些特征与磨机负荷参数间的机理规则，构建基于磨机筒体振动数值仿真技术的磨机负荷参数推理模型。优选地，所述步骤A中包括磨机内部负荷参数确定、实验方案设计和磨机负荷计算三个子步骤。优选地，步骤A中：在“磨机内部负荷参数确定”子步骤中，选择料球比、磨矿浓度和充填率三个磨机负荷参数作为影响磨机筒体振动信号变化的实验因素；在“实验方案设计”子步骤中，将实验方案中包含的实验次数记为k，则基于磨机负荷参数的全部实验方案表示为：其中，和分别表示第l次实验的料球比、磨矿浓度和充填率；在“磨机负荷计算”子步骤中，针对实验方案中每次实验中给定的磨机负荷参数值，结合磨机的容积、物料、研磨介质和水的密度以及介质空隙率，采用如下公式计算磨机负荷：其中，(Lm)l、(Lw)l和(Lb)l分别表示第l次实验的物料负荷、水负荷、及钢球负荷，单位为kg；ρm、ρw和ρb分别为物料、水和钢球的密度，单位为kg/m3；μ为介质空隙率，取0.38；Vmill为磨机的有效容积，单位为m3；通过执行公式(2)到(4)的求解过程k次，便得到基于磨机负荷的全部实验方案，采用如下公式表示： { ( L b ) l , ( L m ) l , ( L w ) l本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于数值仿真的磨机负荷参数推理模型构建方法，其特征在于，包括：步骤A：实验设计，即，计算磨机内部负荷的波动范围，并设计用于执行数值仿真的实验方案；步骤B：数值仿真，即，针对所述实验方案中的每一次实验，模拟仿真生成磨机筒体振动加速度信号；步骤C：信号处理，即，对步骤B中生成的这些振动加速度信号进行多域特征的提取和选择；步骤D：构建推理模型，即，提炼步骤C中提取和选择的这些特征与磨机负荷参数间的机理规则，构建基于磨机筒体振动数值仿真技术的磨机负荷参数推理模型。

【技术特征摘要】
1.基于数值仿真的磨机负荷参数推理模型构建方法，其特征在于，包括：步骤A：实验设计，即，计算磨机内部负荷的波动范围，并设计用于执行数值仿真的实验方案；步骤B：数值仿真，即，针对所述实验方案中的每一次实验，模拟仿真生成磨机筒体振动加速度信号；步骤C：信号处理，即，对步骤B中生成的这些振动加速度信号进行多域特征的提取和选择；步骤D：构建推理模型，即，提炼步骤C中提取和选择的这些特征与磨机负荷参数间的机理规则，构建基于磨机筒体振动数值仿真技术的磨机负荷参数推理模型。2.根据权利要求1所述的磨机负荷参数推理模型构建方法，其特征在于，所述步骤A中包括磨机内部负荷参数确定、实验方案设计和磨机负荷计算三个子步骤。3.根据权利要求2所述的磨机负荷参数推理模型构建方法，其特征在于，步骤A中：在“磨机内部负荷参数确定”子步骤中，选择料球比、磨矿浓度和充填率三个磨机负荷参数作为影响磨机筒体振动信号变化的实验因素；在“实验方案设计”子步骤中，将实验方案中包含的实验次数记为k，
\t则基于磨机负荷参数的全部实验方案表示为：其中，和分别表示第l次实验的料球比、磨矿浓度和充填率；在“磨机负荷计算”子步骤中，针对实验方案中每次实验中给定的磨机负荷参数值，结合磨机的容积、物料、研磨介质和水的密度以及介质空隙率，采用如下公式计算磨机负荷：其中，(L...

【专利技术属性】
技术研发人员：汤健，柴天佑，刘卓，吴志伟，周晓杰，丁进良，迟瑛，贾美英，
申请(专利权)人：中国人民解放军六一五九九部队计算所，东北大学，
类型：发明
国别省市：北京;11