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[導讀]引言  介質(zhì)充填率(指球磨機靜止時磨礦介質(zhì)鋼球體積占磨機筒體有效體積的百分比)、料球比(指被磨物料密實體積占球磨機內(nèi)介質(zhì)中空隙體積的比例(用小數(shù)表示))和磨礦濃度(指球磨機內(nèi)物料重量占礦漿總重量(物料+水)的百

引言

  介質(zhì)充填率(指球磨機靜止時磨礦介質(zhì)鋼球體積占磨機筒體有效體積的百分比)、料球比(指被磨物料密實體積占球磨機內(nèi)介質(zhì)中空隙體積的比例(用小數(shù)表示))和磨礦濃度(指球磨機內(nèi)物料重量占礦漿總重量(物料+水)的百分比)是球磨機負荷檢測和控制中研究的三個主要參數(shù)。這三個參數(shù)間接地反映了球磨機的負荷(包括球負荷、物料負荷以及水量的各自數(shù)值),能否準確地檢測出球磨機的負荷是整個球磨機優(yōu)化控制成敗的關(guān)鍵。

  本文將設計一種基于多傳感器信息融合的球磨機負荷檢測系統(tǒng),使能夠準確地檢測出球磨機的內(nèi)部負荷參數(shù):介質(zhì)充填率、料球比和磨礦濃度。最終根據(jù)需要來調(diào)整介質(zhì)加入量、給礦量及給水量,從而實現(xiàn)球磨機優(yōu)化實時控制的目的。
 

  1 系統(tǒng)總體設計

  所謂多傳感器信息融合就是充分利用多個傳感器資源,通過對這些傳感器及其觀測信息的合理支配和使用,把多個傳感器在空間或時間上的冗余或互補信息依據(jù)某種準則進行組合,以獲得被測對象的一致性解釋或描述,使該信息系統(tǒng)由此獲得比它的各組成部分的子集所構(gòu)成的系統(tǒng)更優(yōu)越的性能。根據(jù)處理對象層次的不同,可分為:數(shù)據(jù)(像素)級融合、特征級融合和決策級融合。

  本文采用三因素(聲響、振動和有功功率)檢測方法,分別通過聲音傳感器、振動加速度傳感器和有功功率傳感器進行球磨機外部響應信號的數(shù)據(jù)采集,經(jīng)信號處理后提取這三個參數(shù)。為了保持盡可能多的現(xiàn)場數(shù)據(jù),可將全部傳感器的觀測數(shù)據(jù)融合,且這三個傳感器是同質(zhì)的(傳感器觀測的是同一物理現(xiàn)象),所以可以在數(shù)據(jù)層進行信息融合,以便獲取充分多的球磨機外部響應信息。最后通過融合算法間接地識別球磨機內(nèi)部負荷參數(shù)(介質(zhì)充填率、料球比和磨礦濃度)。

  2 設計步驟

  (1)球磨機三個外部響應信號的數(shù)據(jù)采集

  球磨機聲響信號的采集電路由傳聲器、前置放大器及信號放大電路、抗混疊濾波器、A/D轉(zhuǎn)換器、微處理器處理部分等組成。聲響信號采集電路如圖1所示:

  

 

  圖1聲響信號采集電路

  球磨機運行時,鋼球、物料與滾筒之間,鋼球之間,鋼球與物料之間產(chǎn)生的撞擊造成球磨機振動,這些撞擊傳遞到球磨機滾筒裝甲上,并沿著筒體和軸承傳播開來。因此,在球磨機的軸承上即可測出球磨機滾筒的振動特性,因此采用安裝在軸承上的壓電式加速度傳感器來檢測球磨機的振動。球磨機振動信號采集電路包括加速度傳感器、電荷放大器、信號放大電路、帶通濾波器、A/D轉(zhuǎn)換器、微處理器等。振動信號采集電路如圖2所示。

  有功功率信號的采集選用有功功率傳感器來測量,由于球磨機的電機供電方式是三相三線制,所以選用三相有功功率傳感器。對于本文中球磨機的有用功率信號的檢測,是選用深圳金智機電技術(shù)有限公司生產(chǎn)的WB2P412R型三相三線有功功率傳感器。(2)信號處理

 

  信號處理一般包括信號的預處理、A/D轉(zhuǎn)換和數(shù)字信號處理器的數(shù)字信號處理等。其中,對于要檢測的聲響和振動信號,是隨機的混有多種噪聲信號在內(nèi)的復雜的時域信號。然而球磨機不同負荷參數(shù)的變化往往引起聲響和振動信號頻率結(jié)構(gòu)的變化,為了通過所檢測的信號得到球磨機內(nèi)部負荷參數(shù),往往需要了解信號的頻域信息。所以,需用快速傅立葉變換(FFT) 對聲響和振動信號進行頻譜分析,計算其反映球磨機內(nèi)部負荷參數(shù)的狀態(tài)和特征信息。

  

 

  圖2 振動信號采集電路

  (3)數(shù)據(jù)層融合

  由于磨礦過程機理復雜、影響因素多,又是一個多變量輸入輸出過程,生產(chǎn)過程緩慢,滯后時間長,同時具有非線性、時變性以及干擾因素多而嚴重等特點。此外,球磨機機組龐大,噪聲高達100dB。在這種相當惡劣的工作環(huán)境下,如果用傳統(tǒng)的單一傳感器來觀測球磨機的外部響應信息,顯然是難以勝任的。所以,基于信息融合多傳感器觀測手段在這里是個很好的應用方案。分別通過聲音傳感器、振動加速度傳感器和有功功率傳感器進行球磨機外部響應信號的數(shù)據(jù)采集,經(jīng)信號處理后提取的這三個參數(shù)在數(shù)據(jù)層融合,可以增強獲取的球磨機外部響應信息的冗余性和互補性,減少整個系統(tǒng)的不確定性;當某個傳感器失效時,多個傳感器提供的冗余信息則可以排除故障信息,從而提高系統(tǒng)的魯棒性。

  因為融合是在信息的最低層次進行的,傳感器原始信息的不確定性、不完全性和不穩(wěn)定性,以及數(shù)據(jù)通信量較大,抗干擾能力較差等,決定了融合時算法需有較高的糾錯能力,實時處理大量數(shù)據(jù)的能力等。神經(jīng)網(wǎng)絡作為一種并行的分布式信息處理系統(tǒng),具有很強的信息綜合能力,知識泛化能力及結(jié)構(gòu)的容錯性等,可以在數(shù)據(jù)層用作融合算法。

  (4)融合算法設計

  本文是要通過檢測球磨機的外部響應來間接地檢測球磨機的內(nèi)部負荷參數(shù),即球磨機外部響應是已知的,球磨機內(nèi)部參數(shù)是待預測的。因此,可以在數(shù)據(jù)層,通過神經(jīng)網(wǎng)絡建立球磨機系統(tǒng)的逆向模型——球磨機外部響應與內(nèi)部負荷參數(shù)之間的關(guān)系模型,從而進行球磨機負荷的預測。

  本文神經(jīng)網(wǎng)絡選用有教師學習的標準三層結(jié)構(gòu)的徑向基函數(shù)RBF網(wǎng)絡,輸入變量是數(shù)據(jù)層的球磨機外部響應,輸出變量是球磨機的內(nèi)部負荷參數(shù)。

  ① 輸入層的設計

  由于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡模型的輸入變量是球磨機的外部響應信號,根據(jù)三因素檢測的要求,本文檢測了球磨機的外部聲響信號、外部振動信號和有用功率信號這三個因素,所以輸入層節(jié)點有三個,分別是歸一化處理后的球磨機的外部聲響信號、外部振動信號和有用功率信號。

 ?、?輸出層的設計

  RBF神經(jīng)網(wǎng)絡模型的輸出變量是球磨機的內(nèi)部負荷參數(shù),由于本文要檢測的球磨機內(nèi)部負荷參數(shù)包括球磨機的介質(zhì)充填率、料球比和磨礦濃度,所以,以介質(zhì)充填率、料球比和磨礦濃度作為輸出變量建立神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)。這樣,輸出層有三個節(jié)點,輸出層的激活函數(shù)是簡單的求和運算,即輸出層是隱層輸出的加權(quán)和。

 ?、?隱層的設計

  在RBF網(wǎng)絡訓練中,隱含層神經(jīng)元數(shù)量的確定是一個關(guān)鍵問題,MATLAB7提出了改進方法,基本原理是從0個神經(jīng)元開始訓練,通過檢查輸出誤差使網(wǎng)絡自動增加神經(jīng)元。每次循環(huán)使用,使網(wǎng)絡產(chǎn)生的最大誤差所對應的輸入向量作為權(quán)值向量,產(chǎn)生一個新的隱含層,然后檢查新網(wǎng)絡的誤差,重復此過程直到達到誤差要求或最大隱含層神經(jīng)元數(shù)為止。實現(xiàn)是:函數(shù)newrbe在創(chuàng)建RBF網(wǎng)絡時,自動選擇隱含層的數(shù)目,使得誤差為0,完成網(wǎng)絡的訓練和建立(RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的建立過程就是訓練過程)。

  RBF神經(jīng)網(wǎng)絡輸出層三個神經(jīng)元上的數(shù)據(jù)經(jīng)過反歸一化處理后,就為球磨機的內(nèi)部負荷參數(shù):介質(zhì)充填率、料球比和磨礦濃度。

  在磨礦過程自動控制中,可以根據(jù)這三個參數(shù)間接反映的球磨機的負荷(包括球負荷、物料負荷以及水量的各自數(shù)值)實現(xiàn)整個球磨機的優(yōu)化控制。3 實驗結(jié)果

 

  通過在實驗球磨機上做實驗,得到了大量的實驗數(shù)據(jù),選取其中的部分作為樣本數(shù)據(jù)(見表1),來訓練神經(jīng)網(wǎng)絡。

  

 

  表1 部分樣本數(shù)據(jù)

  按照RBF神經(jīng)網(wǎng)絡訓練步驟和算法,對本文的球磨機系統(tǒng)逆模型的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行訓練。神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練和仿真是在MATLAB7環(huán)境下,編制了相應的程序?qū)崿F(xiàn)。訓練后返回神經(jīng)網(wǎng)絡的權(quán)值、偏置值。網(wǎng)絡訓練過程的誤差曲線如圖3所示。

  對實驗樣本數(shù)據(jù)進行仿真,得到預測誤差曲線(神經(jīng)網(wǎng)絡輸出值與樣本目標值之差的曲線),如圖3所示。

  

 

  圖3 神經(jīng)網(wǎng)絡訓練誤差曲線 圖4 神經(jīng)網(wǎng)絡預測誤差曲線

  4 結(jié)束語

  實驗結(jié)果表明,該系統(tǒng)能夠充分獲取并融合球磨機工作環(huán)境所提供的外部響應信息,從而準確地檢測出球磨機的負荷參數(shù),為整個磨礦過程的自動控制提供了重要的技術(shù)支持。

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