基于泡沫尺寸分布的铜粗选过程加药量预测控制

摘要

浮选是一个在气、固、液三相中完成的复杂的物理化学过程，无法建立有效的机理模型，其加药量自动控制因没有直接评价参考而难以实现，目前仍以人工观察泡沫状态进行控制，药剂消耗大且工况不稳定。而在浮选过程中，泡沫的尺寸分布与浮选的性能密切相关，且浮选药剂的添加量直接影响泡沫的尺寸分布。因此构建基于泡沫尺寸分布特征的加药量优化控制，稳定浮选工况、提高浮选效率，具有非常现实的意义。
　　针对泡沫尺寸的分布特点，及常规方法难以在数值上表征不同类型的泡沫图像分布特征的问题，本文提出了一种基于熵最小的B样条为基函数的泡沫尺寸概率密度函数(PDF)估计方法。该方法采用三阶B样条基函数多项式形式拟合泡沫尺寸的概率密度函数，并利用信息熵最小原则最优设置B样条基函数个数，采用线性组合权值表征尺寸分布特征。
　　为进一步优化浮选药剂添加量，稳定浮选状态，实现加药量优化控制，本文提出一种基于泡沫尺寸概率密度函数的加药量预测控制方法。该方法通过建立泡沫尺寸PDF模型，以浮选泡沫尺寸分布为控制目标利用广义预测控制算法逼近目标泡沫尺寸PDF以实现加药量控制。对于系统中的约束问题采用遗传算法和非线性规划(GA-NP)结合的方法代替常规预测控制的滚动优化策略，求解最优控制作用。
　　通过工业现场数据对本文的算法进行仿真验证，能简便快捷获取泡沫尺寸分布特征，通过离线的数据辨识模型，其能有效的跟踪铜粗选的加药量过程泡沫尺寸的分布特征。

目录

声明

摘要

1 绪论

1．1 研究背景与意义

1．2 铜浮选工艺流程

1．2．1 浮选机理

1．2．2 铜浮选流程

1．3 基于机器视觉的浮选过程控制研究现状

1．4 主要研究内容及论文结构安排

2 铜浮选工况与泡沫尺寸分布关系

2．1 气泡尺寸对浮选性能的影响

2．1．1 气泡富集矿粒机理

2．1．2 气泡尺寸变化对气泡碰撞概率的影响

2．1．3 气泡尺寸变化对浮选速率的影响

2．1．4 气泡尺寸变化对浮选回收率的影响

2．2 浮选药剂对泡沫尺寸的影响

2．3 铜粗选典型尺寸分布状态

2．4 本章小结

3 浮选泡沫尺寸分布特征提取与表征

3．1 泡沫尺寸数据提取方法

3．1．1 纹理谱

3．1．2 谷底边缘检测

3．1．3 分水岭变换

3．2 泡沫尺寸分布特征表征方法

3．2．1 直方图方法

3．2．2 核密度估计方法

3．3 基于熵最小B样条基函数的PDF拟合

3．3．1 B样条基函数

3．3．2 概率密度函数估计原理

3．3．3 基于信息熵的模型选择

3．3．4 泡沫尺寸分布特征表征

3．4 本章小结

4 铜粗选加药量广义预测控制

4．1 铜粗选药剂添加量过程建模

4．1．1 泡沫尺寸分布预测建模

4．1．2 加药量过程控制结构

4．2 多变量广义预测控制算法

4．2．1 模型预测控制的机理与特征

4．2．2 对角广义预测控制算法

4．3 基于GA-NP的带约束控制器求解

4．3．1 铜粗选过程输入输出约束

4．3．2 算法基本思想

4．3．3 GA-NP算法流程

4．4 工业数据仿真验证

4．4．1 控制器参数选择

4．4．2 模型参数离线辨识

4．4．3 仿真结果与分析

4．5 本章小结

5 总结与展望

5．1 研究工作总结

5．2 后续工作展望

参考文献

攻读学位期间主要的研究成果目录

致谢