[发明专利]一种磨矿分级过程的NMPC-PI控制方法及系统有效
申请号: | 202210231605.6 | 申请日: | 2022-03-10 |
公开(公告)号: | CN114733617B | 公开(公告)日: | 2023-05-09 |
发明(设计)人: | 王晓丽;廖乾;郭琴;颜娜;熊伟 | 申请(专利权)人: | 中南大学;长沙矿冶研究院有限责任公司 |
主分类号: | B02C17/18 | 分类号: | B02C17/18;B02C25/00;B04C11/00 |
代理公司: | 长沙朕扬知识产权代理事务所(普通合伙) 43213 | 代理人: | 马家骏 |
地址: | 410083 *** | 国省代码: | 湖南;43 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 磨矿 分级 过程 nmpc pi 控制 方法 系统 | ||
1.一种磨矿分级过程的NMPC-PI控制方法,其特征在于,所述方法包括:
确定磨矿分级过程控制的被控变量与控制变量,其中确定磨矿分级过程控制的被控变量与控制变量包括:
确定磨矿分级过程控制的被控变量,其中所述被控变量包括球磨机总填充量、泵池液位、旋流器给矿浓度、磨矿产量以及产品细度;
确定磨矿分级过程控制的控制变量,其中所述控制变量包括球磨机给矿量、球磨机给水流量、球磨机给球量、泵池补加水流量以及旋流器给矿流量;
根据流体力学及物料平衡原理,建立磨矿分级过程的非线性状态空间模型,其中根据流体力学及物料平衡原理,建立磨矿分级过程的非线性状态空间模型的计算公式为:
其中,为状态变量在t时刻的变化量,yc(t)为t时刻的被控变量,fc(·)为状态方程,gc(·)为测量方程,xc=[Xmw,Xmc,Xmm,Xmf,Xmb,Xsw,Xsm,Xsf]T为状态变量,Xmw、Xmc、Xmm、Xmf、Xmb分别为磨机内水、粗粒、中粒、细粒及钢球的体积,Xsw、Xsm、Xsf分别为泵池内水、中粒及细粒的体积,uc=[Fmo,Fmw,Fmb,Fsw,Fci]T为控制变量,Fmo为球磨机给矿量,Fmw为给水流量,Fmb为给球量,Fsw为泵池补加水流量,Fci为旋流器给矿流量,yc=[Lload,H,Cc,Fo,P]T为被控变量,Lload为球磨机总填充量,H为泵池液位,Cc为旋流器给矿浓度,Fo为磨矿产量,P为产品细度;
对非线性状态空间模型中的状态变量进行估计,获得状态变量估计值,其中对非线性状态空间模型中的状态变量进行估计,获得状态变量估计值包括:
Step1,从非线性状态空间模型中提取状态观测模型,具体为:
其中,为状态变量在t时刻的估计值,gn(·)为观测方程,yn=[Lload,Pmill,H]T为观测向量,Pmill为球磨机功率,wc、vc分别为状态方程和观测方程的相互独立的高斯白噪声;
Step2,采用四阶龙格库塔法,对状态观测模型进行离散化,离散公式具体为:
yk=gnk(xk,uk)+vk
其中,fck(·)和gnk(·)分别为fc(·)和gn(·)在k时刻的离散方程,xk、uk、wk、vk、yk分别为xc、uc、wc、vc、yc在k时刻的离散变量,为xc在k+1时刻的估计值;
Step3,对状态观测模型进行初始化,具体为从状态初始值的概率分布中抽取N个粒子组成集合Sset={s1,s2,…,sN};
Step4,重要性采样,具体为将步骤Step3中的粒子集合Sset代入步骤Step2的离散公式中,得到每一个粒子在k时刻的预测值用高斯分布衡量预测值与测量值Zg(k)之间的偏差dzi,当dzi趋近于0时,预测值与测量值越接近,wi(k)为权重,代表了在k时刻真实状态取第i个粒子时获得预测值的概率,dzi越小其权重越大,dzi和wi(k)的具体计算公式为:
其中,μ=0,σ=1;
Step5,重采样,具体为通过随机重采样方法复制高权值的粒子,淘汰低权值的粒子,因而粒子总数不变,重采样后每个粒子权重相同,且各个粒子的权重为:
wi(k)=1/N;
Step6,计算状态向量输出,具体计算公式为:
从非线性状态空间模型中提取NMPC控制器的预测模型,并将状态变量估计值作为NMPC控制器进行预测的初始条件,结合优化性能指标对被控变量进行优化控制,其中从非线性状态空间模型中提取NMPC控制器的预测模型,并将状态变量估计值作为NMPC控制器进行预测的初始条件,结合优化性能指标对被控变量进行优化控制包括:
采用四阶龙格库塔法对预测模型进行离散化,具体公式为:
其中,gpk(·)为输出方程,uk=[Fmo,Fmw,Fmb,Fsw-NMPC,Fci]T为控制输入,Fsw-NMPC为由NMPC控制器优化得到的泵池补加水流量,ypk=[Lload,Cc,Fo,P]T为预测输出;
建立优化性能指标,且优化目标函数具体为:
其中,ysp为输出变量设定值,Δuk+i|k(i=0,…,Nc)为Nc个控制量的变化量,Np为预测时域,Nc为控制时域,Q为误差权矩阵,R为控制权矩阵,yk+i|k为从k时刻起的,k+i时刻的预测输出值;
在NMPC控制器的控制回路加入PI控制,所述PI控制用于与NMPC控制器线性组合控制被控变量中的泵池液位,其中在NMPC控制器的控制回路加入PI控制,所述PI控制用于与NMPC控制器线性组合控制被控变量中的泵池液位的具体公式为:
Fsw=(1-λ)Fsw-NMPC+λFsw-PI,
其中,λ为控制参数,具体计算公式为:
其中,Hmax和Hmin分别为液位警戒范围的最大值和最小值,HLB为液位控制范围的最小设定值,HUB为液位控制范围的最大设定值,Fsw-NMPC为由NMPC控制器优化得到的泵池补加水流量,Fsw-PI为由PI控制器计算得到的泵池补加水流量,且Fsw-PI的计算公式为:
Fsw-PI=Fci-Vmwo-Vmmo-Vmfo+S*Kp*ΔH+S*Ki*∫(ΔH)dt,
其中,Fci为旋流器给矿流量,由NMPC滚动优化得到,Vmwo、Vmmo、Vmfo分别为磨机排料口水、中粒及细粒的流量,S为泵池横截面面积,ΔH泵池液位实际值与设定值之间的偏差,Kp和Ki为PI控制比例系数和积分系数。
2.一种磨矿分级过程的NMPC-PI控制系统,所述系统包括:
存储器(10)、处理器(20)以及存储在存储器(10)上并可在处理器(20)上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器(20)执行所述计算机程序时实现上述权利要求1所述方法的步骤。
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