周旭東

摘要：磨礦分級過程所運用的機理相對而言較為復(fù)雜，存在著諸多的特點，采用傳統(tǒng)自動控制的方式往往很難讓磨礦分級產(chǎn)品符合相關(guān)工藝要求標(biāo)準(zhǔn)。因此有必要探究更為有效的方式來對磨礦過程中所運需的控制量進(jìn)行控制，以此才能更為有效地促進(jìn)磨礦分級過程控制的高效性。

Abstract： The mechanism used in the grinding and grading process is relatively complicated and has many characteristics. It is often difficult to make the grinding and grading products meet the relevant process requirements using traditional automatic control methods. Therefore， it is necessary to explore more effective ways to control the amount of control required during the grinding process， so as to more effectively promote the efficiency of the control of the grinding classification process.

關(guān)鍵詞：磨礦;模糊規(guī)則庫;模糊控制;控制變量;SABC工藝流程

Key words： grinding;fuzzy rule base;fuzzy control;control variables;SABC process flow

中圖分類號：TD91? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1006-4311（2020）03-0182-03

0? 引言

對于選礦工藝而言，磨礦是其一項基礎(chǔ)內(nèi)容，且其效果的好壞可直接對相關(guān)經(jīng)濟(jì)的高低、選礦工藝技術(shù)的高低起到一定程度厚的影響作用。磨礦過程相對而言比較復(fù)雜，也存在著諸多因素能夠?qū)ζ湓斐捎绊?，因此很難保障其數(shù)學(xué)模型建立后的精確性。目前國內(nèi)的大多數(shù)磨礦分級過程仍為傳統(tǒng)模式，需操作人員依據(jù)其經(jīng)驗來手動調(diào)整變量，存在著一定的局限性。而模糊控制方法的運用則改善了這一問題。本文主要是對磨礦分級過程模糊控制研究和仿真實行相關(guān)分析。

1? 模糊控制策略概述

模糊控制能夠在非線性多變量實際系統(tǒng)中充分發(fā)揮有效控制效果，屬于工程諸多控制方案中的一種非線性控制，同時其也比較容易實現(xiàn)，控制魯棒性相對比較強。由于磨礦分級系統(tǒng)比較復(fù)雜且具有較高的不確定性，能夠讓模糊系統(tǒng)發(fā)揮其自身優(yōu)勢。TSK模糊建模的方式對于模型的控制精度能夠起到良好的提升作用，對后件參數(shù)通過線性函數(shù)來計算，對模糊化復(fù)雜程度起到了降低作用[1]。以一階TSK模型來作為基礎(chǔ)，不做任何數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的假設(shè)，通過大量的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)總結(jié)控制規(guī)則，再利用數(shù)據(jù)庫來對模糊控制器輸出值實行相關(guān)計算。無論是參數(shù)優(yōu)化步驟還是鑒定結(jié)構(gòu)步驟，均實現(xiàn)自動進(jìn)行的效果，且同時也能夠?qū)σ?guī)則的正確性、最佳數(shù)量起到平衡作用。相比較傳統(tǒng)控制方式而言，模糊控制優(yōu)勢之處在于其能夠基于數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的方式來對控制規(guī)則進(jìn)行掌握，且對未明確對象的數(shù)學(xué)模型也能實現(xiàn)有效控制。

2? 控制變量的選擇

SABC工藝流程中，回路主要由旋流器、球磨機構(gòu)成。其中，能夠作為磨礦分級過程控制系統(tǒng)控制量的主要有球磨機給水量、給礦量、球磨機排礦補加水量、渣漿泵頻率：

2.1 球磨機給水量控制策略

給水量主要運用于對其回路內(nèi)存在的物料的濃度實行調(diào)整，依據(jù)當(dāng)前給水量、給礦量來對磨機內(nèi)的濃度進(jìn)行判斷，起到避免磨機漲肚停產(chǎn)狀況的作用，保障了系統(tǒng)的正常運轉(zhuǎn)[2]。

2.2 球磨機給礦量控制策略

給礦量可直接對生產(chǎn)效率關(guān)系起到直接影響，其主要是對旋流器溢流值、磨機功率值進(jìn)行實時調(diào)整，以此來對整體磨礦分級階段出入料平衡效果進(jìn)行保障。

2.3 球磨機排礦補加水控制策略

球磨機排礦補加水，指的是渣漿泵池的補加水，其主要對旋流器-球磨系統(tǒng)中的礦漿量進(jìn)行平衡。

2.4 渣漿泵頻率控制策略

參考實際旋流器流量、溢流粒度來對渣漿泵頻率進(jìn)行調(diào)節(jié)，充分保障其溢流粒度達(dá)標(biāo)情況下，來對浮選作業(yè)的接受能力進(jìn)行考慮，同時即時調(diào)整溢流流量，避免出現(xiàn)浮選槽漫礦現(xiàn)象的出現(xiàn)。

3? 模糊規(guī)則庫

運用模糊建模控制方法時，模糊規(guī)則庫的建立可采用高斯型隸屬度函數(shù)來構(gòu)建。對于人們而言，高斯型正態(tài)分布的隸屬函數(shù)能夠充分對其在事物判斷方面的思維特點起到體現(xiàn)的作用，且相比較下，高斯型函數(shù)光滑型、對稱性更強，無零點存在于圖形上，物理意義較為清晰，能夠更好地對隸屬度函數(shù)起到描述的作用[3]。

3.1 構(gòu)建模糊規(guī)則庫的方式

先預(yù)處理相應(yīng)的數(shù)據(jù)，以此來對數(shù)據(jù)集中異常值起到識別并消除的作用。后得到僅有1條初始規(guī)則的1個規(guī)則數(shù)據(jù)庫。通過相關(guān)計算方式后得出：

后實行新模糊規(guī)則的建立，將其向模糊規(guī)則庫進(jìn)行添加?；谙鄳?yīng)的樣本數(shù)據(jù)檢驗規(guī)則來對該規(guī)則庫進(jìn)行驗證，得到Zi_max樣本最大誤差數(shù)據(jù)，將其作為整體候選中心來對新規(guī)則實行構(gòu)造，得出：

由于規(guī)則的創(chuàng)建是基于系統(tǒng)輸出誤差來進(jìn)行，因此其有可能認(rèn)為異常值是新規(guī)則的中心。即僅依靠預(yù)處理數(shù)據(jù)的方式，不可能實現(xiàn)對存在異常值數(shù)據(jù)集的完全消除。而為了進(jìn)一步實現(xiàn)對噪聲數(shù)據(jù)影響起到降低的目的，避免異常值成為規(guī)則中心，依據(jù)相關(guān)理論制定出相應(yīng)約束內(nèi)容：

其中uk，i_max所表示的是在第i個規(guī)則中，代表第k個數(shù)據(jù)的隸屬度值，而δ以及λ所代表的是其閾值，第i個樣本的均方誤差則以MSE_Di_max來表示;此外，文中所提到的隸屬度函數(shù)uk，i_max以及閾值δ、λ的確定利用下述公式來計算：

當(dāng)式（5）中① 值較小時，則表示其在數(shù)據(jù)集中已經(jīng)偏離了其它數(shù)據(jù)，即不能將其作為新規(guī)則中心，而通過①的制定則確保了新規(guī)則中心不被異常值所替代。若是有異常值存在的狀況且有著較長的訓(xùn)練模型過程，則最終模型可能存在擬合現(xiàn)象，而式（5）中②的輔助條件則在一定程度上避免了擬合現(xiàn)象的出現(xiàn)[4]。式（5）中③的運用則讓新規(guī)則中心遠(yuǎn)離了其他規(guī)則中心。若是所選用的樣本條件符合式（5），則可將其作為新規(guī)則中心來運用，若非如此則將其舍棄。若采用的樣本數(shù)據(jù)均不能成立式（5），應(yīng)當(dāng)對算法的訓(xùn)練過程進(jìn)行終止，以此來預(yù)防出現(xiàn)過擬合狀況。同時將新規(guī)則函數(shù)Anew_rule，j中的mnew_rule，j設(shè)定為前件參數(shù)，將σnew_rule，j設(shè)置為后件參數(shù)：

前件參數(shù)

其中xi_max，j所代表的是zi_max，j生成隸屬度函數(shù)前件。

標(biāo)準(zhǔn)差所代表的是新規(guī)則各隸屬度函數(shù)形狀及其有效范圍值。依據(jù)上述內(nèi)容所分析，存在隸屬度的樣本能夠影響新規(guī)則的分布，因此，計算標(biāo)準(zhǔn)差時，不同樣本權(quán)重均有著差異性。

帶權(quán)重標(biāo)準(zhǔn)差

其中以LWR方式來估算后件參數(shù)σnew_rule，j，LRW所對應(yīng)目標(biāo)函數(shù)為

加權(quán)后的新模糊規(guī)則計算的主要關(guān)聯(lián)對象僅為訓(xùn)練部分子集。

后對系統(tǒng)參數(shù)實行相應(yīng)的調(diào)整。規(guī)則庫R能夠?qū)φ撚蚍秶鷥?nèi)輸入值的模糊輸入值進(jìn)行確定。為了確保模型在訓(xùn)練過程中精度的提升，可將規(guī)則庫R基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程來進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整[5]。

最后需對模型性能實行相應(yīng)的測試，采用均方誤差來對建模方法誤差指標(biāo)進(jìn)行計算：

3.2 模糊建模步驟分析

3.2.1 模糊建模具體步驟

第一步：數(shù)據(jù)預(yù)處理;

第二步：模糊規(guī)則的初步建立（以式（1）、式（2）來確認(rèn)前件參數(shù)→對后件參數(shù)進(jìn)行計算（采用最小二乘法進(jìn)行）→對模型性能進(jìn)行測試（采用均方誤差法進(jìn)行））;

循環(huán)過程為：

第三步：實行新模糊規(guī)則的構(gòu)建（確保樣本能夠滿足最大誤差值，且可以在式（5）來實現(xiàn)計算，若是此樣本不存在，則算法則即時終止→對新規(guī)則隸屬度函數(shù)參數(shù)進(jìn)行計算（以式（9）和式（10）來進(jìn)行計算）→對新規(guī)則后件參數(shù)實行計算（以LWR算法計算））;

第四步：對模型參數(shù)實行調(diào)整（采用新神經(jīng)模糊系統(tǒng)進(jìn)行）;

第五步：在規(guī)則庫進(jìn)行新規(guī)則的添加并對規(guī)則庫更新，測試其規(guī)則數(shù)、誤差。

結(jié)束條件：若滿足終止條件則得出最終數(shù)據(jù)庫;若不能滿足則進(jìn)行循環(huán)過程，直至滿足終止條件。

3.2.2 最終規(guī)則庫的運用

①利用最終所得出的規(guī)則庫來控制磨礦分級對象，對其變量測量值進(jìn)行控制，將其以閉環(huán)反饋方式送入模糊模型實行計算，規(guī)則庫能夠基于誤差值上來實現(xiàn)自行調(diào)整，并形成最終完善模糊控制系統(tǒng)。

②通過其運用，能夠?qū)δ：?guī)則庫中的規(guī)則數(shù)量起到控制設(shè)定的效果，從而起到對控制精度實行改變的作用[6]。但受到不同規(guī)則數(shù)量的影響，上述運算方式在實際運用時可能需要依據(jù)誤差來對隸屬度函數(shù)數(shù)量進(jìn)行調(diào)整變化，以此實現(xiàn)控制精度，而由于設(shè)定規(guī)則數(shù)量受限，因此依然需要通過規(guī)則數(shù)量的提高，來保障最終精度有更好的提升。即當(dāng)規(guī)則數(shù)量少時，該模型的運算速度相對較快，但可能存在較大誤差;當(dāng)規(guī)則數(shù)量多時，該模型的運算速度相對較慢，但誤差相對較小。

4? 結(jié)束語

磨礦分級過程屬于一個相對復(fù)雜過程，諸多因素均可導(dǎo)致其遭受影響，導(dǎo)致的是很難對其數(shù)學(xué)模型的精確性起到保障作用，同時也使得磨礦技術(shù)的運用受到一定程度的影響，甚至使部分礦山依然是運用人工手動操作[7]。而通過模糊建模分級控制方式的運用，能夠有效對象建模起到控制作用，該方式基于大量數(shù)據(jù)來實行學(xué)習(xí)建模，并對目標(biāo)參數(shù)進(jìn)行設(shè)計，最終達(dá)到平衡建模結(jié)構(gòu)與控制精度的目的，對磨礦分級過程控制的精確性、高效性起到了穩(wěn)定作用。

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