基于多参数灵敏度分析和混合遗传算法的球磨机动态模型参数估计方法

摘要

球磨过程是选矿中一个十分重要的环节，它将破碎的矿石磨碎至一定细度，使有用矿物与脉石单体解离，供分级然后浮选。该过程机理复杂，具有非线性、大时滞、慢时变、关键工艺参数无法在线测量等综合复杂特性，因此，大大增加了建模的难度。
　　本文在东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室的国家973计划项目“复杂生产制造过程一体化控制理论与技术基础研究”课题的支持下，针对球磨过程的动态特性，研究球磨机动态模型参数估计方法，建立球磨机动态模型，促进基于模型的控制、优化方法的应用。本文的主要工作如下:
　　(1)在球磨过程动态特性分析的基础上，建立了基于经验参数的球磨机动态模型。包括:磨机输出矿浆流量方程、磨机内矿浆体积方程、磨机内矿浆浓度方程、磨机内各个粒级质量平衡方程、磨矿动力学方程等方程。仿真实验表明建立的球磨机模型能够正确反映球磨机输出矿浆浓度、粒度分布等变量的定性特性。
　　(2)在上述球磨机动态模型的基础上，提出了一种基于多参数灵敏度分析和混合遗传算法的球磨机动态模型参数估计方法。首先采用多参数灵敏度分析方法评价磨机动态模型中选择函数和破裂函数的7个模型参数的相对重要性。然后采用磨矿过程实际数据，利用混合遗传算法对重要的模型参数进行估计，不重要的模型参数则通过工程经验进行确定，进而得到球磨机动态模型。仿真实验得到本文方法在测试样本上的均方误差较小，有较好的预报性能。进一步对混合遗传算法的估计结果进行分析，采用普适似然度不确定性估计分析模型参数的不确定性。而且本文方法能够减少需要估计的模型参数个数，进而提高参数估计算法的速度。
　　(3)开展了实验研究。包括:球磨机入口给矿量阶跃响应实验、磨机入口给水量阶跃响应实验、原矿密度阶跃响应实验。实验结果表明球磨机输出矿浆浓度、粒度分布等变量的动态特性定性与实际过程吻合。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 课题研究背景及意义

1．2 球磨机建模研究现状

1．2．1 基于磨机功耗理论的模型

1．2．2 矩阵模型

1．2．3 动力学模型

1．2．4 总体平衡模型

1．2．5 其他的建模方法

1．3 球磨机模型参数估计研究现状

1．4 存在问题及本文主要工作

第2章 球磨机建模问题描述

2．1 球磨机磨矿机理

2．2 球磨机磨矿特性分析

2．3 球磨机模型存在的问题

2．4 球磨机模型参数估计存在的问题

2．5 本章小结

第3章 基于经验参数的球磨机动态模型的建立

3．1 球磨机模型

3．1．1 球磨机输入输出

3．1．2 球磨机动态模型方程

3．1．3 球磨机动态模型参数经验设置

3．2 仿真实验

3．2．1 球磨机模型阶跃响应实验

3．2．2 球磨机输出粒度分布预测实验

3．2．3 仿真结果分析

3．3 本章小结

第4章 基于多参数灵敏度分析和混合遗传算法的参数估计方法

4．1 模型结构

4．1．1 球磨机动态模型

4．1．2 蝗旆分纽禾丌模犁

4．1．3 需估计的参数分析

4．2 参数估计策略

4．3 基于多参数灵敏度分析的球磨机模型参数灵敏度分析方法

4．4 基于混合遗传算法的球磨机重要模型参数估计方法

4．4．1 局部搜索方法

4．4．2 初始种群的产生

4．4．3 适应度函数

4．4．4 选择策略

4．4．5 自识别交叉变异

4．5 仿真实验

4．5．1 数据描述

4．5．2 模型参数

4．5．3 球磨机模型参数灵敏度分析

4．5．4 基于混合遗传算法的球磨机重要模型参数估计

4．5．5 球磨机模型参数不确定性分析

4．5．6 球磨机模型性能评估

4．6 本章小结

第5章 结论与展望

5．1 结论

5．2 展望

参考文献

致谢

攻读硕士期间的科研工作