基于案例推理的磨矿系统溢流粒度指标软测量方法技术方案

一种基于案例推理的磨矿系统溢流粒度指标软测量方法，由硬件平台及测量软件组成，该方法包括辅助变量的选择、案例表示、案例库初始案例的取得、案例推理、案例存储与维护步骤，该方法利用常规计算机控制系统和常规的检测仪表提供的在线过程数据，通过少量的人工采样，建立了基于案例推理的磨矿系统溢流粒度软测量模型，实现了磨矿系统旋流器溢流粒度的软测量，该方法与常规粒度计相比，降低了成本和维护工作量；与人工测量相比，减少了操作人员的工作量，降低了人为操作的不确定性，提高了测量的时效性，同时该方法有助于实现磨矿系统的优化控制和优化运行。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于自动化测量
，特别涉及对选矿厂磨矿工段中用于研磨矿石的由球磨机和水力旋流器组成的湿式磨矿系统的最终产品——水力旋流器溢流的粒度指标进行软测量的方法。
技术介绍
在选矿行业中，由球磨机和水力旋流器(简称旋流器)组成的湿式磨矿系统广泛用于将矿石研磨至选矿工艺要求的粒度范围内，粒度过大或过小均对后续的选别作业都会产生不利影响，因此旋流器溢流粒度(也称磨矿粒度、溢流粒度)是衡量磨矿系统运行品质的重要指标。目前，常规的磨矿粒度的检测方法有两种一是人工取样离线化验，在实验室人工测量；另一种是使用粒度的检测设备——粒度计进行在线测量，前一种方法的不足在于1.人工操作时人为因素影响大，测量结果的客观性差；2.测量的时间间隔长，测量结果反馈的时间也长，因此得到的信息对操作人员缺乏指导意义；第二种方法不足之处在于虽然能够得到比较准确客观及时的测量结果，但粒度计价格昂贵，我国多数选矿厂难以配备，而且容易堵塞，现场维护的工作量很大。如果采用神经网络进行磨矿粒度软测量，则必须以全面的样本空间为基础，因此采集样本的过程会影响正常生产。
技术实现思路
为了解决现有的磨矿系统溢流粒度测量方法之不足，本专利技术提供一种基于案例推理的磨矿系统溢流粒度软测量方法，通过常规在线测量仪表提供的辅助变量的测量参数，给出当前的旋流器溢流粒度的估计值，为磨矿生产过程的优化操作和优化运行提供关键指标。本专利技术方法由硬件平台及测量软件组成，其中硬件平台核心由球磨机、水力旋流器、泵池以及相关设备组成，同时配备了测量仪表以及进行软件计算的计算机系统。其硬件的联接是球磨机的输入端与旋流器沉砂口相接，球磨机输出端与泵池相接，泵池通过旋流器给料管与旋流器相接，最终产品从旋流器溢流口排出。如果用于一段磨矿，则系统给矿进入球磨机入口；如果用于二段或之后的磨矿，则系统给矿进入泵池。详细结构如图1所示。以球磨机和水力旋流器组成的磨矿系统，其测量仪表包括一个流量计，用于在线测量旋流器给矿流量LGKLL，安装在旋流器给料管上；一个密度计，用于在线测量旋流器给矿浓度DGKND，安装在旋流器给料管上；一个压力计，用于在线测量旋流器给矿压力YGKYL，安装在旋流器的给料管上；一个功率计或一个电流计，用于在线测量球磨机功率PQM，与球磨机的驱动电机相接，由于功率信号与电流信号等价，所以本说明书中PQM也可以用来表示球磨机电流信号。该磨矿系统同时配置了控制计算机(分布式计算机控制系统(DCS)、或可编程逻辑控制器(PLC)、或工业控制计算机(IPC))或数据采集器、用以采集测量仪表的信号。本专利技术的软测量软件既可以运行在计算机控制系统的监控计算机上，也可以运行于独立的计算机上，该软件通过与控制计算机或数据采集器进行通讯，获得实时的过程数据，并给出磨矿粒度的估计结果。本专利技术方法包括以下步骤(1)辅助变量的选择，(2)案例表示，(3)案例库初始案例的取得，(4)案例推理，(5)案例存储与维护。(1)辅助变量的选择，本专利技术所选择的辅助变量包括旋流器给矿浓度DGKND；旋流器给矿压力YGKYL；旋流器给矿流量LGKLL；球磨机功率或电流PQM。(2)案例表示磨矿系统工况按照一定的结构进行组织并以案例的形式存于案例数据库中。每个案例由工况描述和解组成，案例的工况描述即选取的辅助变量——旋流器给矿浓度DGKND、旋流器给矿压力YGKYL、旋流器给矿流量LGKLL、球磨机功率或电流PQM。案例的解就是待估计的主导变量——水力旋流器溢流粒度LXLQLD。另外，为了便于案例检索与匹配及其它案例操作的需要在案例数据库表中再增加两条属性时间和相似度，其中时间为案例获得时间，相似度为当前工况描述与案例库中该条案例的相似度，案例数据库表中每条案例的该属性值只有在进行案例检索、匹配、重用时才有意义，因为相同案例库中的案例与不同工况描述的相似度是不同的。所以对数据库中的案例进行如下案例表示表1案例表示结构 为了进行案例修正与评价，本专利技术建立了一个溢流粒度软测量实时数据库(以下简记为实时数据库)，记录每一次粒度软测量的时间、工况描述及其相应的溢流粒度软测量值，另外，为了进行比较实时数据库还设有“溢流粒度化验值”属性。所以溢流粒度软测量实时数据库表示结构如下表2溢流粒度软测量实时数据库表示结构 (3)案例库初始案例的取得一般的磨矿作业中，如果没有在线粒度计的话，通常规定每隔一定时间间隔对旋流器溢流进行人工采样一次，以化验旋流器溢流粒度。对应每一次的采样时间，可以找到计算机控制系统中储存的对应的过程变量值。这样的一组数据包括测量样本的粒度数值LXLQLD、球磨机功率或电流PQM、旋流器给矿浓度DGKND、旋流器给矿压力YGKYL和旋流器给矿流量LGKLL以及采样时间T。待m组数据收集后，可以得到如下的数据集合MV＝{|i＝1，…，m}以上述数据集合按照下述规则配对，即成为案例{|i＝1，…，m}→{LXLQLDi|i＝1，…，m}通常，磨况分级作业要分期处理多种矿石，每一种矿石的硬度、可磨性是不同的，应该针对不同的矿石的可磨性差异分别建立其对应的案例数据库。(4)案例推理本专利技术的案例推理采用软件实现，其基本流程框图如图3所示。左列为案例检索与匹配及案例重用的流程，右列为案例评价与修正的流程。其详细步骤如下(A)初始化进行所有变量的初始化。(B)是否进行软测量？如果是，则转至(C)，进行案例检索与匹配及案例重用的过程；如果否，则转至(J)，进行案例评价与修正的过程。步骤(C)至(I)为案例的检索与匹配及案例重用流程，采用案例检索策略中的最近相邻策略。(C)选择矿石可磨性；不同的矿石具有不同的可磨性，其对应的用于软测量的案例数据库也是不同的，所以选择矿石可磨性也就是选择案例数据库。(D)读取当前工况描述也就是读取需要进行粒度软测量的工况描述参数或者在线实时自动读取当前工况描述参数。(E)相似度计算设磨况分级过程当前运行工况为MGK，定义MGK的工况描述为F＝(f1，f2，f3，f4)，MGK的解为JGK。定义案例库中案例为C1，C2…Cn，其中案例Ck(k＝1，2…n)的工况描述为Fk＝(f1，k，f2，k，f3，k，f4，k)，Ck的解为Jk。那么当前工况描述MGK的描述特征fi(i＝1，2，3，4)与案例Ck(k＝1，2…n)的描述特征fi，k的相似度函数为sim(fi,fi,k)=1-|fi-fi,k|Max(fi,fi,k),i=1,2,3,4,k=1,2···n]]>当前工况描述MGK和案例Ck(k＝1，2…n)的相似度函数为SIM(MGK,Ck)=Σi=14ωisim(fi,fi,k),k=1,2···n]]>其中ωi为工况描述特征的加权系数，可以根据具体工艺特征或经验确定，ωi满足 Σi=14ωi=1]]>案例库中每个案例与当前工况描述的相似度计算完毕后，赋值给案例库中相应案例的“相似度”属性值。(F本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于案例推理的磨矿系统溢流粒度指标软测量方法，由硬件平台及测量软件组成，其硬件平台包括球磨机、水力旋流器、泵池及相关设备，以及计算机系统和测量仪表，球磨机的输入端与旋流器沉砂口相接，球磨机输出端与泵池相接，泵池通过旋流器给料管与旋流器相接，在旋流器给料管上分别装有流量计、密度计、压力计，用于在线测量球磨机功率的功率计或电流计与球磨机驱动电机相连接，系统配置控制计算机或数据采集器，采集测量仪表信号；测量软件运行在计算机控制系统的监控计算机上或独立的计算机上，其特征在于该软件通过与控制计算机或数据采集器进行通讯，获得实时的过程数据，进行软测量，其方法包括以下步骤：（１）辅助变量的选择，（２）案例表示，（３）案例库初始案例的取得，（４）案例推理，（５）案例存储与维护。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：柴天佑，赵大勇，周平，岳恒，
申请(专利权)人：东北大学，
类型：发明
国别省市：89[中国|沈阳]