[发明专利]一种磨矿分级过程的NMPC-PI控制方法及系统

说明书

本发明涉及一种磨矿分级过程的NMPC‑PI控制方法和系统，通过确定磨矿分级过程控制的被控变量与控制变量，建立磨矿分级过程的非线性状态空间模型，对模型中的未知状态进行估计，获得状态变量估计值，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，以及在控制回路中加入PI控制，利用NMPC与PI的线性切换组合控制泵池补加水将泵池液位维持在安全范围内，解决了现有磨矿分级过程控制效果不佳的技术问题，能对泵池液位进行精准控制，同时减少了算法计算量，且本发明可保证生产安全，减少能耗，提高磨矿产量、稳定产品细度。

技术领域

本发明主要涉及磨矿过程控制技术领域，特指一种磨矿分级过程的NMPC-PI控制方法及系统。

背景技术

磨矿分级过程是选矿作业的关键环节，其中产品细度和产量直接制约着后续选矿流程的各项经济指标。该过程主要由球磨机、砂泵池及水力旋流器三大设备完成。首先，原矿和水被一起送入球磨机，在研磨介质的作用下，原矿被研磨到一定的细度，然后以矿浆的形式通过磨机尾端排放到砂泵池中，最后稀释泵池中的矿浆并送至水力旋流器进行分级。旋流器溢流进入浮选流程进一步提取精矿，底流则回到球磨机继续研磨。这一流程涉及许多相互耦合的变量，且存在时变参数、干扰、测量偏差、时滞等造成控制困难。

目前针对磨矿过程常采用多变量控制策略，利用解耦方式以便同时控制多个变量。预测控制以其协调的方法能够处理高度交互的多变量系统，因其具有模型预测、滚动优化和在线校正等特点，有效地克服了模型的不确定性或外界干扰的影响。在此基础上，预测控制还能直接处理大滞后对象和各类型约束，具有良好的跟踪性能。然而实际工业过程严格来说都具有非线性特性，常规基于线性模型的预测控制由于预测模型和实际过程偏差较大，难以达到优化控制的目的，须利用非线性模型预测控制(Non-linear ModelPredictive Control，NMPC)进行更准确的预测和优化。

此外，因我国大多数矿厂所开采出的矿石存在品位低且破碎后的矿石具有粒度分布不均等特点，使得在磨矿的过程中矿浆流量波动大，导致球磨机总填充量及泵池液位常在短时间内发生较大的变化而无法得到及时的控制，由此引发球磨机发生“涨肚”或“空磨”现象、渣浆泵发生喘振或池底矿浆堆积现象给生产安全带来隐患。因此，控制球磨机总填充量和泵池液位的稳定是保证磨矿过程安全运行的重要条件。由于矿浆在球磨机中停留的时间比在泵池中要长很多，当旋流器给矿流量达到最大而泵池补加水流量为0时，抽干泵池只需要短短数百秒，因此，对泵池液位的控制时间要短于对球磨机总填充量的控制时间。若球磨机和泵池共用同一控制机制，控制时间需要缩短，这会增加计算负担。

发明内容

本发明提供的磨矿分级过程的NMPC-PI控制方法及系统，解决了现有磨矿分级过程控制效果不佳的技术问题。

为解决上述技术问题，本发明提出的磨矿分级过程的NMPC-PI控制方法包括：

确定磨矿分级过程控制的被控变量与控制变量；

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；

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；

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；

在NMPC控制器的控制回路加入PI控制，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。

进一步地，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；