磨矿过程智能控制系统分析报告.docx
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磨矿过程智能控制系统分析报告
软件平台设计方案
磨矿过程智能控制系统
材料之一：
磨矿过程智能控制系统研究报告
一、概述
二、研究目的与意义
三、系统方案选择、原理及构成
1．项目介绍
1.1项目背景
1.2开发说明
2．可行性分析
2.1系统控制目标
2.2现有控制系统对比
2.3磨矿过程智能控制策略
3．需求分析
3.1系统参数
3.2数据要求：
3.3设备要求
3.4软件要求
3.5软件功能需求
4．概要设计
4.1系统结构设计
4.2专家系统结构
4.3系统数据流程图
4.3.1系统初始化模块：
4.3.2采集现场数据：
4.3.3数据整合：
4.3.4专家系统评判：
4.3.5模糊人工神经网络（步长）控制程序：
4.3.6稳定控制程序：
4.3.7结果模糊化处理：
4.3.8异常处理：
4.3.9专家结果判断：
4.3.10结果处理程序：
4.3.11滞后处理程序：
4.3.12写回数据库，输出给PLC：
4.4系统功能模块设计
5．详细设计
5.1数据输入输出（I/O）模块
5.2数据计算模块：
5.3数据显示模块
5.4专家信息和报警提示模块
5.5趋势显示模块
5.6报表模块
5.7系统登录、退出
5.8系统设置模块
6．实现
6.1系统设计：
6.2系统登录界面
6.3系统工作状态界面：
6.4球磨机工作界面：
（主界面）
6.5工作参数设置界面：
6.6专家信息显示界面：
6.7报表显示界面：
6.8趋势显示界面：
6.9系统菜单
四、结论
五、推广应用前景及效益分析
材料之二：
磨矿过程智能控制系统试验报告
一、安装调试阶段
二、稳定运行阶段
三、试验结论
材料之三：
磨矿过程智能控制系统测试报告
材料之一
磨矿过程智能控制系统
研制报告
一、概述
磨矿分级是选矿生产过程中最为重要的环节之一，磨矿分级作业本身是一个极为复杂的循环系统，影响和干扰因素多。
同时，磨矿分级过程惯性大，纯时滞长，非线性严重又有时变性，机理比较复杂。
因此，在实际生产中要解决生产过程中人工操作时，不能适时地、准确地调整操作参数，效率低下的局面。
二、研究目的与意义
与现有控制系统对比
（1）人工监控：
不少选矿厂在实际生产中采用的控制方法是监视生产过程各个设备的工作参数，凭借工人的生产经验设定控制量控制生产。
这种控制方法的缺点是人工操作的经验判断往往不够准确，更重要的是人工操控经常有波动，导致操作不够及时，生产效率低。
（2）自动化监控：
使用各种测量仪器指导生产，生产时无法将各种测量数据结合，没有综合分析功能，生产各个环节独立工作，效率不高。
目前部分选矿厂在生产过程中采用了电耳，粒度仪等先进的测量仪器监控生产。
但这种生产方式同样存在一个问题，这就是生产时无法充分发挥仪器的效果，依然是由工人凭借经验指导生产，没有将各种先进仪器相互结合发挥出最佳效果。
（3）智能控制系统
所谓智能控制系统就是在生产中使用先进的测量仪器测量生产数据，通过上层的软件系统综合分析，结合专家实际生产经验，得到符合当前生产状况的控制结果。
综合目前各选矿厂的实际情况，我们提出建立一种基于粒度的控制策略，实时监控生产过程中的最终产品，自动调整各种工作参数，提高生产效率。
磨矿过程智能控制系统控制目标如下：
（1）通过调节给矿量能够克服扰动（主要是矿石性质的影响），保证磨矿生产的正常运行，使球磨机的处理量达到最大（台时最大）。
（2）检测溢流粒度的含量，按照粒度模型调节给矿量、给水量，达到粒度生产指标。
（3）根据球磨机的矿浆浓度按一定比例调节球磨机的给水（前水）量给矿量，使球磨机工作在最佳磨矿状态提高球磨机的工作效率。
（4）通过检测球磨机的功率及时发现和避免球磨机出现“胀肚”事故。
（5）通过调节砂泵池的给水（后水）量调节旋流器的溢流浓度：
即粒度为200目的浓度。
（6）按生产要求保持砂泵池一定的液位，避免由于水压引起的液位不稳定，对下步分级工序造成不利的扰动。
综上，磨矿分级的自动控制研究目的与意义是在稳定生产的前提条件下，保证得到合格磨矿产品，并最大限度地提高磨机处理量。
三、系统方案选择、原理及构成
1、项目介绍
1.1项目背景
磨矿分级是选矿生产过程中最为重要的环节之一，磨矿分级作业本身是一个极为复杂的循环系统，影响和干扰因素多。
同时，磨矿分级过程惯性大，纯时滞长，非线性严重又有时变性，机理比较复杂。
因此，在实际生产中要解决生产过程中人工操作时，不能适时地、准确地调整操作参数，效率低下的局面。
经过对磨矿过程的详细分析，我们提出了建立《磨矿过程智能控制系统》的想法，并同鞍山钢铁集团矿山研究所合作开发，项目完成后将由鞍钢集团、矿研所评估，在鞍山部分选矿厂投入使用，目的是最大限度的提高生产效率，避免生产事故。
1.2开发说明
系统开发人员需要对整个生产过程进行全面、细致的了解，开发时要深入的与自动控制专家和现场有实际工作经验的操作人员访谈，掌握系统的控制和操作经验。
同时，结合开发人员的计算机技术、人工智能技术和专家系统技术建立起一套完整的智能控制系统。
吉林大学计算机学院负责系统的设计开发和调试工作，主要工作是对《磨矿过程智能控制系统》提出控制思想，建立控制规则，并设计开发一套完整的控制系统软件。
系统开发计划2007年5月开始，2007年10月结束。
任务名称：
实现磨矿过程专家控制系统。
主要目标：
实现专家系统全部功能，并调试运行正常。
关键技术：
模糊控制技术、人工神经网络算法、专家系统建立
验收指标：
分阶段确定任务结点，完成结点目标。
阶段序号
活动内容
目标
估计历时
1
系统各个模块详细设计，具体实现一部分功能
各个功能模块部分实现
6月1日－6月30日
2
实现系统各个功能模块
各个功能模块实现
7月1日－7月30日
3
系统编码完成，系统整合
系统完整实现
8月1日－8月30日
4
总体调试
系统全部
功能实现
9月1日－9月30日
2、可行性分析
2.1系统控制目标
磨矿分级的自动控制是在稳定生产的前提条件下，保证得到合格磨矿产品，并最大限度地提高磨机处理量。
整个系统控制目标如下：
（1）通过调节给矿量能够克服扰动（主要是矿石性质的影响），保证磨矿生产的正常运行，使球磨机的处理量达到最大（台时最大）。
（2）检测溢流粒度的含量，按照粒度模型调节给矿量、给水量，达到粒度生产指标。
（3）根据球磨机的矿浆浓度按一定比例调节球磨机的给水（前水）量给矿量，使球磨机工作在最佳磨矿状态提高球磨机的工作效率。
（4）通过检测球磨机的功率及时发现和避免球磨机出现“胀肚”事故。
（5）通过调节砂泵池的给水（后水）量调节旋流器的溢流浓度：
即粒度为200目的浓度。
（6）按生产要求保持砂泵池一定的液位，避免由于水压引起的液位不稳定，对下步分级工序造成不利的扰动。
2.2现有控制系统对比
（1）人工监控：
不少选矿厂在实际生产中采用的控制方法是监视生产过程各个设备的工作参数，凭借工人的生产经验设定控制量控制生产。
这种控制方法的缺点是人工操作的经验判断往往不够准确，更重要的是人工操控经常有波动，导致操作不够及时，生产效率低。
（2）自动化监控：
使用各种测量仪器指导生产，生产时无法将各种测量数据结合，没有综合分析功能，生产各个环节独立工作，效率不高。
目前部分选矿厂在生产过程中采用了电耳，粒度仪等先进的测量仪器监控生产。
但这种生产方式同样存在一个问题，这就是生产时无法充分发挥仪器的效果，依然是由工人凭借经验指导生产，没有将各种先进仪器相互结合发挥出最佳效果。
（3）智能控制系统
所谓智能控制系统就是在生产中使用先进的测量仪器测量生产数据，通过上层的软件系统综合分析，结合专家实际生产经验，得到符合当前生产状况的控制结果。
综合目前各选矿厂的实际情况，我们提出建立一种基于粒度的控制策略，实时监控生产过程中的最终产品，自动调整各种工作参数，提高生产效率。
2.3磨矿过程智能控制策略
整个磨矿系统是一个大系统，可以分成三个子系统:
球磨机砂泵池和旋流器。
通过分析，可知在整个磨矿过程中，运用到了大量的专家知识，并且过程控制在线应用的数学模型难以完整地获得，允许调整的范围往往不是很大。
因此，为了使复杂生产过程能进行控制，就必须不断了解和掌握过程的机理，然后通过产生或学习系统，对照实际生产过程不断修改、完善和扩展，从而构造出专家控制系统。
（1）模糊控制
模糊控制完全是在操作人员控制经验基础上实现对系统的控制，无需建立数学模型，是解决不确定性系统的一种有效途径。
模糊控制具有较强的鲁棒性，被控对象参数的变化对模糊控制的影响不明显，可用于非线性、时变、时滞系统的控制。
由离线计算得到控制查询表，提高了控制系统的实时性。
控制的机理符合人们对过程控制作用的直观描述和思维逻辑。
不过模糊控制也有其不足之出：
信息简单的模糊处理将导致系统的控制精度降低和动态品质变差。
若要提高精度则必然增加量化等级，从而导致规则搜索范围扩大，降低决策速度，甚至不能实时控制。
（2）人工神经网络和遗传算法
结合本项目实际情况，考虑模糊控制的特点，我们在专家控制系统中引入了人工神经网络技术。
基于人工神经网络的控制技术作为一个新兴领域，有如下优点:
神经网络具有逼近任何非线性函数的能力；神经网络由简单神经元采用并行结构组成，具有快速的高容错性的优点；神经网络自身的结构和其多输入多输出的特点，使其易用于多变量系统的控制，且与其它逼近方法相比更经济；神经网络具有自学习和自适应的待性。
系统利用神经网络，模糊控制，遗传算法，通过构建模糊加权神经网络（WFNN）对已有的专家规则权值进行调节。
整个处理过程封装在一个可视化模块中，通过导入已建立的规则和隶属函数及系数，构建相应的WFNN。
再导入训练样本，利用遗传算法对网络进行训练，逐步调整规则权值。
为专家系统提供更精确的规则权值。
综上，磨矿过程的控制宜采用模糊控制与人工神经网络模型相结合的控制方法，建立了基于模糊人工神经网络的智能控制系统。
3、需求分析
3.1系统参数
通过分析，我们在建立系统是需要以下数据：
输入数据：
给矿量；前给水量；返砂量；补加水量；矿池液位；漩给泵压力；漩流器－200目和－60目粒度；球磨机功率和电流。
输出数据：
给矿量设定值；前给水量设定值；液位设定值；漩给压力设定值。
经验数据：
系统延迟时间（给矿延迟、压力延迟）。
3.2数据要求：
在测量的计算各个数据时，我们要分析各个数据量之间相互关系和数据的约束条件。
（1）数据参数上下限值
（2）合理工作范围
（3）数据采集时间
（4）数据格式、精度
（5）硬件设备规格等
3.3设备要求
服务器一台，客户端一台。
（1）服务器配置：
CPU：
奔腾D3.4GHz
内存：
2G
硬盘：
160G
操作系统：
WindowsXPProfessionalsp2
（2）客户端配置
CPU：
奔腾41.6GHz
内存：
512m
硬盘：
40G
操作系统：
WindowsXPProfessionalsp2
3.4软件要求
开发软件：
MicrosoftVisualStudio2005，MicrosoftSQLServer2000，MATLABR2007a，SetupFactory.
测试软件：
MicrosoftVisualStudio2005，MicrosoftSQLServer2000，MATLABR2007a，Excel2003
3.5软件功能需求
系统按照控制要求应有以下功能：
（1）采集显示现场实时数据
（2）输出控制数据
（3）按照专家经验设定生产参数
（4）提供专家判断建议
（5）显示各个量的趋势图
（6）显示生产报表
4、概要设计
4.1系统结构设计
整个磨矿系统的结构框图如下：
4.2专家系统结构
磨矿分级专家控制系统中控制的核心是专家系统。
其基本结构为：
专家系统组成说明：
（1）人机接口：
是用户能见到的专家系统。
专家系统与用户间基于声、文、图、象的接口。
一般包括输入和输出两大部分。
它一方面把由传感器或键盘获得的信息或命令，通过语言，文字或图像表示，惊醒识别，理解，表示成内部形式传给系统。
另一方面它有把专家系统产生的结果的内部形式转换成人类能接受的方式，传递给用户。
本系统的人机接口还应该设计一个专家登录的专家操作界面。
一方面专家可以通过该接口输入或更新专家知识，另一方面专家可以通过系统反馈调整系统的运行。
（2）专家知识库：
专家系统的核心之一，其主要功能是存储和管理专家系统中的知识。
主要有由事实集和经验数据、经验公式、规则等构成，事实集主要包括被控对象的有关知识，如结构、类型及待征、还有参数变化范围等。
控制规则有自适应、自学习、参数自调整等方面的规则。
经验数据包括被控对象的参数变化范围、控制参数的调整范围及其限幅值。
（3）知识获取机：
它的功能是根据系统运行的经验自动地不断补充和修改知识库的内容，或者根据领域专家或书本里提供的知识，经过理解并编译成所需的内部形式，作为新知识录入知识库。
知识获取是专家系统开发过程中最重要的一步，也是最难的一步。
为了把领域知识和经验从专家的脑子中和书本中抽取出来，我们要在作了需求分析的基础上，进一步反复与领域专家交谈，总结本领域的知识，并通过这个抽取知识的过程，使自己对该领域更加熟悉。
（4）推理机：
它是一组计算机程序。
由它控制和协调整个专家系统，并根据当前的输入的数据，利用知识库中的知识按照一定的推理策略去解决当前的问题。
本系统推理机的推理策略采用了模糊控制和人工神经网络技术，运用面向对象的程序设计方法构造专家算法。
（5）解释机：
它是一组程序，负责对推理给出必要的解释，将结果显示给用户，使用户了解推理过程，向系统学习和维护系统提供方便，易于理解和接受。
（6）数据库：
这是专家系统在执行和推理过程中用以存放中间结果和论据等的工作存贮器，在工作开始时，首先把专家系统从外界获得的系统状态，初始数据和用户信息等写入数据库。
然后，专家系统根据数据库和知识库的内容进行各种可能和需要的搜索、匹配和推理动作，不断以新的中间结果修改、替代和补充数据库中的内容。
期间，必要时还可以询问用户，以求得答案和必要的补充知识，这些后来从用户得到的信息也被记录在数据库中，以便以后和其他在数据库中的内容一起参加后续的推理过程，专家系统就是如此循环往复的不断改变着数据库中的内容，以至最终获得问题的结果。
（7）OPCServer数据接口：
专家系统控制需要的检测数据和输出的控制信息都将通过数据接口进行传递，这是专家系统和与PLC设备之间进行数据通讯的桥梁。
4.3系统数据流程图
4.3.1系统初始化模块：
在《系统设置界面》检查通讯连接和数据库连接，系统一切正常后，进入《工作参数设置界面》设置系统工作参数。
最后，点击启动系统按钮，开始运行系统。
当出现通讯连接或数据库连接报错的时候，进行系统调试。
4.3.2采集现场数据：
系统开始运行后，自动启动OPC服务器，OPC服务器将实时采集到的数据写入数据库中，为下一步数据处理做准备，同时OPC服务器将专家系统处理的控制信息传递给下面的执行设备。
4.3.3数据整合：
系统开始运行后，系统从数据库读取现场数据（10s），此时，数据将实时的显示在《球磨机工作界面》和《工作状态显示界面》。
读取的数据首先进行数据整合，系统取1分钟的6组检测量，进行平均值的计算。
平均值计算函数算法采用的是去最大值和最小值后计算平均值的思想。
计算后的平均值传递给下一级专家规则判断进行分析。
4.3.4专家系统评判：
专家系统得到数据整合模块计算的结果，开始判断系统状态。
专家评判模块依据用户设置的各个检测量的上下限值和专家规则进行判断，判断是与已知的系统状态进行匹配，得出当前系统所处的状态，此时专家系统再跟据当前状态进行进一步处理。
（1）如果系统稳定且处在最优状态，那么系统进入稳定控制模块，不改变当前系统的设定值，输出值，即维持当前的状态不变。
（2）如果系统当前所处不是最优状态，那么系统将进入模糊人工神经网络（步长）控制模块。
该模块控制程序将采用模糊人工神经网络处理算法计算相应的控制值，其中，系统会在对应的规则状态下采取步长输出或精确值输出，以达到控制的稳定和高效。
（3）如果系统处于异常状态，那么系统调用异常处理模块来进行异常处理和报警。
专家评判过程需要大量的专家规则，因此专家规则的准确和规则分级的精确都很重要。
这些规则是通过与领域专家和经验丰富的工作人员交谈，并通过程序开发人员查阅大量资料总结出来的。
4.3.5模糊人工神经网络（步长）控制程序：
专家系统将整合后的数据传递给模糊人工神经网络（步长）控制模块。
该模块对标准采样时间内的检测量模糊化，（当检测量出现异常时候将数据转交一份给异常处理模块，同时模糊控制计算给出一份输出量提交专家系统参考。
）检测量按照隶属度函数区间分级为模糊语言变量作为输入量。
分级过的语言变量输入值提交模糊控制规则表匹配专家规则并计算出相应的输出语言变量，输出语言变量交由解模糊函数转化为精确输出值提交专家系统判别，最终输出系统各模块的控制量。
图7.模糊控制程序模块
4.3.6稳定控制程序：
当专家评判系统当前处于最优状态时调用稳定控制程序，稳定控制算法是维持系统原输出值进行控制。
4.3.7结果模糊化处理：
经过计算后得到的输出值要进行相应的精度和格式要求，模糊话处理模块起到的是数据处理的作用。
4.3.8异常处理：
专家系统判断当前系统数据超过上限、低于下限或者在判断系统趋势时出现异常状态时转入异常处理模块。
（1）系统运行状态异常判断处理
系统运行时专家系统会不断的给出系统的状态信息，同时还会记录系统运行的趋势变化，当系统检测到异常状态时会及时报警处理。
（2）旋流器堵塞检测：
旋流器堵塞检测是由旋流器压力巨大变化（设定值3分钟绝对平均值减去实际值）和浓度快速下降来判断。
当检测到堵塞，将给操作员声音和画面报警，声音报警最大一分钟5次。
当系统发成异常的情况下，转为人工控制之前，系统做出异常处理。
4.3.9专家结果判断：
计算结果要符合设定的输出要求，这部分的作用是检查计算结果是否合理，其中有如下一些评判依据：
（1）结果经过稳定控制程序计算后，评判依据是比较输出结果和上次输出控制结果比较，比较输出是否一致。
（2）结果经过模糊人工神经网络（步长）控制程序计算后，专家系统会将输出结果和上次结果比较，在调整允许的范围内进行输出，同时专家系统对结果判断是否超出设定的上下限，同时判断该结果输出是否不会对现场硬件设备造成不利影响。
4.3.10结果处理程序：
（1）对不满足输出要求的结果要进行处理：
如果输出值超过上限，根据当前系统情况将输出最大值为结果；
如果输出值小于下限，那么将输出最小值。
（2）对小于调整步长的输出值不进行输出。
（3）对输出值精度和格式的转换。
4.3.11滞后处理程序：
滞后处理程序是用来处理系统延时问题的。
根据专家经验，我们要对下面两个方面做滞后处理：
（1）系统要求在同一方向给料连续变化最小延时时间30分钟。
在程序中我们记录给矿量输出的时间，当系统在某一方向上给出一次给矿量输出值后，数据库设置一个字段记录此方向上给矿量的时间变化，30分钟内系统不允许在同一方向上改变给矿量值。
（2）在同一方向旋流器压力连续变化最小延时时间20分钟。
漩流器压力滞后处理方法与给矿量原理相同。
4.3.12写回数据库，输出给PLC：
系统将当前检测数据、计算得到的输出结果、系统状态等信息写入数据库，同时将控制量输出给PLC完成对生产的控制。
我们按照OPC协议开发一个数据库与底层硬件通讯的数据接口，系统作为一个opc客户端与现场的opc服务器相连读取和写回数据。
4.4系统功能模块设计
（1）数据输入输出（I/O）模块：
采集数据，输出结算结果。
（2）数据计算模块：
根据输入数据结合专家控制规则计算输出值。
（3）数据显示模块：
实时显示现场各项数据值，监控生产过程。
（4）专家信息和报警提示模块：
根据输入数据结合专家经验判断生产状态，给出专家建议。
通过瞬时和趋势判断方法给出报警信息。
（5）趋势显示模块：
通过图形方式显示给矿量，压力，粒度等检测量。
（6）报表模块：
包括产量报表，生产状态和报警记录等表格生成。
（7）系统登录、退出：
用户登录、退出系统；添加用户，删除用户。
（8）系统设置（连接设置、上下限设置、延迟时间设置）：
设置系统各个运行参数，包括与数据库连接，opc服务器连接，各项数据的上下限值，延迟时间设定值等。
（9）数据迁移模块：
该模块用来从PLC读取数据，将数据存入数据库中。
5、详细设计
5.1数据输入输出（I/O）模块
输入：
给矿量；前给水量；返砂量；补加水量；矿池液位；漩给泵压力；漩流器；－200目和－60目粒度；球磨机功率和电流。
输出：
给矿量设定值；前给水量设定值；液位设定值；漩给压力设定值。
逻辑功能：
通过与OPCServer通讯，每10秒采集一次数据，采集现场数据后，存入系统的数据库中，并将数据计算模块计算后的数据存入数据库向OPCServer输出。
该模块为其他模块提供数据，是系统的数据通讯接口，其他模块实现的基础。
5.2数据计算模块：
输入：
给矿量；前给水量；返砂量；补加水量；矿池液位；漩给泵压力；漩流器；－200目和－60目粒度；球磨机功率和电流。
输出：
给矿量设定值；前给水量设定值；液位设定值；漩给压力设定值。
逻辑功能：
将数据输入输出模块采集的数据进行整合计算。
将六组数据整合计算平均值，1分钟计算一次输出值。
该模块内部有专家判断和模糊规则处理。
该模块是系统控制的核心，计算结果通过数据显示模块显示，通过输入输出模块输出。
专家规则说明：
if粒度粗and压力不是最大值，then增加压力
if粒度粗and压力高，then减小给料
if粒度细and压力接近最大值or给料最大，then减小压力and轻微增加给料
if粒度细and压力没接近最高值and给料不在最大，then增加给料漩流器浓度（压力）：
if旋流器浓度高and压力不高，then升压and提高液位
if旋流器浓度高and压力高，then减小给料and提高液位
if旋流器浓度低，then减小压力and增加给料and降低液位
if浓度接近高限，then等待
if功率高or循环负载高,then减小给料量
if功率低or循环负载低，then增加给料
if液位不正常and浓度没接近限制，then调节补加水。
if所有都正常，then保持液位在1.6
if给矿量低（高），then增加（减少）给料
if给水量低（高），then增加（减少）给水量
if所有都正常OK，then轻微增加压力，and轻微增加给料
if有测量值超出上限（低于下限），then报警and异常处理。
5.3数据显示模块
输入：
给矿量；前给水量；返砂量；补加水量；矿池液位；漩给泵压力；漩流器；－200目和－60目粒度；球磨机功率和电流。
各个量的上下限值，延迟时间值，专家判断信息，报警信息。
输出：
给矿量设定值；前给水量设定值；液位设定值；漩给压力设定值。
给矿量；前给水量；返砂量；补加水量；矿池液位；漩给泵压力；漩流器；－200目和－60目粒度；球磨机功率和电流。
各个量的上下限值，延迟时间值，专家判断信息，报警信息。
逻辑
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