选矿过程工艺指标设定软件系统的设计与开发
东北大学 硕士学位论文 选矿过程工艺指标设定软件系统的设计与开发 姓名：乔宁 申请学位级别：硕士 专业：控制理论与控制工程 指导教师：柴天佑
东北大学硕士学位论文摘要选矿过程工艺指标设定软件系统的设计与开发摘要选矿企、皿的效益与生产指标密切相关。选矿工艺指标是生产指标和生产控制之间联 系的纽带，与综精产量、综精品位和金属回收率等生产指标直接相关。因此工艺指标关 系到企业的经济效益。而目前选矿企业对工艺指标的确定由人工设定，依赖于人的经验 水平，缺乏准确性、及时性。因此对选矿工艺指标进行有效设定，对企业优化生产、提 高企业效益具有重要意义。 本文以国家高技术研究发展计划（８６３计划）“选矿工业过程综合自动化系统研究与 开发”项目为背景，针对选矿生产过程控制中的问题，结合酒铡选矿厂生产情况，确定 了选矿过程工艺指标设定的解决方案。提出了选矿过程工艺指标的设定方法，包括：采 用案例推理方法对磁选工艺指标的设定，采用案例推理和神经网络相结合的方法对粉矿 磨矿工艺指标和块矿竖炉焙烧、块矿磨矿工艺指标的设定。通过仿真试验证明，工艺指 标设定方法是行之有效的。 从生产实际需求出发并结合上述工艺指标设定方法，采用模块化方法设计开发了选 矿过程工艺指标设定软件平台。其功能模块包括系统管理、指标优化、信息管理、系统 维护等。系统通过工艺指标协调设定完成了将综精产量、综精品位、金属回收率等综合 生产指标到磨矿、竖炉焙烧和磁选过程的磨矿粒度、小时磨矿处理量、一次溢流回收率、 强精品位、弱精品位等工艺指标的转化，并满足了对选矿企业日常生产中对指标的录入、 查询、分析以及对方法数据库有效维护的要求。系统通过限定用户权限方式保证了系统 安全性。系统采用Ｃ／Ｓ结构，通过Ｏｒａｃｌｅ客户端实现与数据库的信息共享，并通过ＯＰＣ 通信实现工艺设定结果到生产过程优化控制系统的传送，从而实现对生产过程的优化控 制。 通过测试证明系统是可行的，对选矿生产有指导意义，并具有推广应用价值。关键词：选矿过程：工艺指标：案例推理：神经网络：指标分解：协调１１东北大学硕士学位论文ＡｂｓｔｒａｃｔＤｅｓｉｇｎ ａｎｄ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ｔｈｅ Ｓｏｆｔｗａｒｅ Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ Ｓ ｅｔｔｉｎｇ Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｉｎｄｉｃｅｓ ｏｆ Ｏｒｅ―ｄｒｅｓｓｉｎｇＰｒｏｃｅｓｓＡｂｓｔｒａｃｔＴｈｅ ｂｅｎｅｆｉｔｓ ｏｆ ｔｈｅ ｏｒｅ－ｄｒｅｓｓｉｎｇ ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｓ ｈａｖｅ ｃｌｏｓｅ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｗｉｔｈ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｉｎｄｉｃｅｓ． Ｔｈｅ ｔｅｃｈｎｉｃａｌｉｎｄｉｃｅｓ ｏｆ ｏｒｅ―ｄｒｅｓｓｉｎｇａｒｅｔｈｅｂｅｌｔｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｉｎｄｉｃｅｓ ａｎｄ ｔｈｅｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｃｏｎｔｒｏｌ，ｗｈｉｃｈ ｈａｖｅ ｅｆｆｅｃｔｓｏｎｔｈｅ ｙｉｅｌｄ ａｎｄ ｔｈｅ ｔｅｎｏｒ ｏｆ ｔｈｅ ｆｉｎｉｓｈｅｄ ｏｒｅｓ，ｔｈｅ ｉｒｏｎｒｅｃｏｖｅｒｙ ｒａｔｅ ａｎｄ ｏｔｈｅｒ ｉｎｄｉｃｅｓ，ＳＯ ｔｈｅ ｔｅｃｈｎｉｃａｌ ｉｎｄｉｃｅｓ ａｆｆｅｃｔ ｔｈｅ ｅｃｏｎｏｍｉｃａｌ ｂｅｎｅｆｉｔｓ ｏｆ ｔｈｅｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ．Ａｔ ｐｒｅｓｅｎｔ，ｔｈｅ ｔｅｃｈｎｉｃａｌ ｉｎｄｉｃｅｓｐｅｒｓｏｎ’Ｓ ｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅａｒｅａｓｃｅｒｔａｉｎｅｄ ｂｙｍａｎｐｏｗｅｒ，ｔｈｉｓｄｅｐｅｎｄｓｏｎｔｈｅａｎｄｌａｃｋ ｏｆ ｖｅｒａｃｉｔｙ ａｎｄ ｔｉｍｅｌｙ ｆｅａｔｕｒｅ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ｔｈｅ ｖａｌｉｄ ｓｅｔｔｉｎｇ ｏｆ ｔｈｅｔｅｃｈｎｉｃａｌｉｎｄｉｃｅｓ ｈａｓ ｍａｇｎｉｆｉｃｅｎｔｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅｏｎｔｈｅ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ ｏｆｔｈｅ ｂｅｎｅｆｉｔｓ ｆｏｒ ｏｒｅ―ｄｒｅｓｓｉｎｇ ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ．Ｔｈｅ ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ ｏｆ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｉｓ ｔｈｅ ｎａｔｉｏｎａｌ ｈｉｇｈ－ｔｅｃｈＲ＆Ｄ ｐｒｏｇｒａｍ（‘８６３’）．Ｐｏｉｎｔｉｎｇｓｏｌｕｔｉｏｎｅａｓｅｔｏｔｈｅ ｐｒｏｂｌｅｍ ｏｆ ｔｈｅ ｐｒｏｃｅｓｓ ｃｏｎｔｒｏｌ ｏｆ ｏｒｅ―ｄｒｅｓｓｉｎｇ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ，ｔｈｅａｎｄ ｔｈｅ ｗｉｔｈ ｔｈｅｍｅｔｈｏｄｏｆｓｅｔｔｉｎｇｔｅｃｈｎｉｃａｌｉｎｄｉｃｅｓｓｔａｔｕｓｏｆｏｒｅ?ｄｒｅｓｓｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓａｒｅｐｒｏｐｏｓｅｄｃｏｎｓｉｄｅｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｏｆ ＪｉｕＧａｎｇ ｏｒｅ―ｄｒｅｓｓｉｎｇｐｌａｎｔ．Ｔｈｅｍｅｔｈｏｄｓ ｏｆ ｓｅｔｔｉｎｇｔｏ ｓｅｔ ｎｅｕｒａｌｔｅｃｈｎｉｃａｌ ｉｎｄｉｃｅｓ ｏｆ ｏｒｅ―ｄｒｅｓｓｉｎｇ ｐｒｏｃｅｓｓ ｉｎｃｌｕｄｅｓ：Ｃａｓｅ―ｂａｓｅｄｒｅａｓｏｎｉｎｇ（ＣＢＲ）ｍｅｔｈｏｄｔｈｅｔｅｃｈｎｉｃａｌｉｎｄｉｃｅｓ ｏｆ ｍａｇｎｅｔｉｃｓｅｔｄｒｅｓｓｉｎｇ，ｔｈｅｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ＣＢＲｐｒｏｃｅｓｓ ｆｏｒ ｐｏｗｄｅｒｙｏｒｅａｎｄｎｅｔｗｏｒｋ（ＮＮ）ｔｏｔｈｅ ｔｅｃｈｎｉｃａｌ ｉｎｄｉｃｅｓ ｏｆ ｍｉｌｌｉｎｇａｎｄ ｔｈｅａｒｅｔｅｃｈｎｉｃａｌｖａｌｉｄａｔｅｄｉｎｄｉｃｅｓ ｏｆ ｓｈａｆｔ ｆｕｒｎａｃｅ ａｎｄ ｍｉｌｌｉｎｇ ｐｒｏｃｅｓｓ ｆｏｒ ｂｌｏｃｋ ｏｒｅ．Ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄｓ ｏｆ ａｂｏｖｅ ｂｙ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ．Ｃｏｍｂｉｎｇ ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄｓ ｏｆ ｓｅｔｔｉｎｇ ｔｅｃｈｎｉｃａｌ ｉｎｄｉｃｅｓ，ｔｈｅ ｓｏｆｔｗａｒｅ ｏｆ ｓｅｔｔｉｎｇ ｔｅｃｈｎｉｃａｌ ｉｎｄｉｃｅｓｏｆ ｏｒｅ?ｄｒｅｓｓｉｎｇ ｐｒｏｃｅｓｓ ｉｓｄｅｓｉｇｎｅｄ ａｎｄ ｄｅｖｅｌｏｐｅｄ ｂｙ ｔｈｅ ｍｏｄｕｌｅ ｍｅｔｈｏｄ．Ｔｈｅ ｓｏｆｔｗａｒｅｐｌａｔｆｏｒｍｉｎｃｌｕｄｅｓｓｙｓｔｅｍｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，ｉｎｄｉｃｅｓｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，ｓｙｓｔｅｍ ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅａｎｄｏｔｈｅｒ ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ ｍｏｄｕｌｅｓ．Ｔｈｅ ｓｙｓｔｅｍ ｃｏｍｐｌｅｔｅｓ ｔｈｅ ｏｆ ｔｈｅ ｆｉｎｉｓｈｅｄ ｏｒｅｓ，ｔｈｅ ｉｒｏｎ ｒｅｃｏｖｅｒｙｒａｔｅｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｆｒｏｍ ｔｈｅ ｙｉｅｌｄ ａｎｄ ｔｈｅ ｉｎｄｉｃｅｓｔｏｔｅｎｏｒａｎｄ ｏｔｈｅｒ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｔｅｎｏｒｔｈｅ ｍｉｌｌｉｎｇ ｇｒａｎｕｌａｒｉｔｙ，ｔｈｅ ｍｉｌｌｉｎｇ ｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔ，ｔｈｅ ｆｌｏｗ ｒｅｃｏｖｅｒｙ ｒａｔｅ，ｔｈｅｏｒｅｓｓｔｒｏｎｇ ａｎｄ ｗｅａｋ ｆｉｎｉｓｈｅｄｆｏｒ ｔｈｅ ｍｉｌｌｉｎｇ ｐｒｏｃｅｓｓ，ｆｕｒｎａｃｅ ｓｈａｆｔ ｐｒｏｃｅｓｓ ａｎｄ ｔｈｅ ｍａｇｎｅｔｉｃｄｒｅｓｓｉｎｇ ｐｒｏｃｅｓｓ．Ｔｈｅ ｓｙｓｔｅｍ ａｌｓｏ ｍｅｅｔｓ ｔｈｅ ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓ ｏｆ ｉｎｐｕｔｔｉｎｇ，ｑｕｅｒｙ ａｎｄ ａｎａｌｙｚｅｓ ｆｏｒ ｉｎｄｉｃｅｓ ｉｎ ｄａｉｌｙ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎａｎｄｔｈｅ ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔ ｏｆ ｔｈｅ ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ ｏｆ ｔｈｅ ｄａｔａｂａｓｅ ｆｏｒ ｔｈｅｕｓｅｒ’Ｓｍｅｔｈｏｄｓ．Ｔｈｅ ｓａｆｅｔｙ ｉｓ ａｓｓｕｒｅｄ ｂｙ ｌｉｍｉｔ ｔｈｅｐｒｉｖｉｌｅｇｅ．Ｔｈｅ ｓｙｓｔｅｍ ｐｌａｔｆｏｒｍ ｍａｋｅｓ ｔｈｅＩＩｌ东北大学硕士学位论文ＣＩｉｅｎ“ＳｅｒｖｅｒｆＣ／Ｓ１ａｓＡｂｓｔｒａｃｔｉｔｓ ｓｙｓｔｅｍａｔｉｃ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ．Ｔｈｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｓｈａｒｅ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｈｅ ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄｉｔｓ ｄａｔａｂａｓｅ ｉＳ ｒｅａｌｉｚｅｄ ｂｙ ０ｒａｃｌｅ Ｃｌｉｅｎｔ．Ｆｕｒｔｈｅｒｍｏｒｅ，ｔｈｅ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｈｅ ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ ｔｈｅ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｃｏｎｔｒｏｌ ｓｙｓｔｅｍ ｏｆ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｐｒｏｃｅｓｓ ｉｓ ｒｅａｌｉｚｅｄ ｂｙ ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ＯＰＣ．Ｔｈｕｓ．ｔｈｅ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｃｏｎｔｒｏｌ ｏｆ ｏｒｅ－ｄｒｅｓｓｉｎｇ ｐｒｏｃｅｓｓ ｉｓ ｒｅａｌｉｚｅｄ． Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｏｆ ｔｈｅ ｓｙｓｔｅｍ’Ｓｔｅｓｔｖａｌｉｄａｔｅ ｉｔｓ ａｖａｉｌａｂｉｌｉｔｙ．Ｉｔ ｈａｓ ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｎｇａｎｓｅｎｓｅｆｏｒ ｔｈｅｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｏｆ ｏｒｅ―ｄｒｅｓｓｉｎｇ ａｎｄ ｓｈｏｗｓｉｎｓｐｉｒｉｎｇ ｐｒｏｓｐｅｃｔ ｉｎｕｓｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｏｒｅ－ｄｒｅｓｓｉｎｇ ｐｒｏｃｅｓｓ；ｔｅｃｈｎｉｃａｌ ｉｎｄｉｃｅｓ；Ｃａｓｅ―ｂａｓｅｄ ｒｅａｓｏｎｉｎｇ；ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｉｎｄｉｃｅｓ ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ；ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅＩＶ东北大学硕士学位论文第一章绪论第一章绪论１．１流程工业优化控制现状（１）流程工、ｌｐ简介 根据生产的组织方式和技术，可以把企业的生产类型分为两类：离散的加工装配型 （离散工业）和连续流程式生产（流程工业）。流程工业是指原料连续不断地通过生产 装置，进行规定的化学反应和物理变化过程，最终得到满意的产成品。流程工业包括石 油、电力、冶金、化工、造纸、医药、食品、橡胶等行业。流程工业过程具有以下主要 特征： （ａ）原料处理量大，生产过程连续，不可间断； （ｂ）产品品种相对稳定，工艺流程基本不变，但工艺参数多变； （ｃ）生产控制实时性要求高，因而普遍采用了集散控制系统（ＤＣＳ）； （ｄ）生产装置安全、稳定、长周期、满负荷、优质运行是企业实现低成本、高利润的 关键ｆ４］。 流程工业包括两类：连续型工业和半连续型工业。连续型工业的工艺过程连续不断； 工艺过程的加工顺序固定不变，生产设施按照工艺流程布置；物料按照固定的工艺流程， 连续不断地通过一系列设备和装置被加工成产品。连续型工业，包括石油、化工、水处 理及能源等工业部门‘５１。半连续型工业不同之处是它经常从生产一种产品转移到生产另 种产品，这类工业典型地表现在特殊的化工过程、造纸机械和轧钢机等。流程型企业 生产过程具有连续性、产品品种稳定、生产量大等特性，其产品常常不是以新取胜，而 足以质量和价格取胜，因此过程控制技术而非产品设计是流程型企业经济上成功的关 键。 （２）流程工业综合自动化系统 顺应生产力的发展需要，８０年代前期，提出了计算机集成制造（ＣＭ）的概念。计算机集成制造系统简称ＣＩＭＳ（ＣｏｍｐｕｔｅｒＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＭａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ），首先是在机械制造行业自动化中提出的，目前ＣＩＭＳ的含义已经扩展，Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ本身的含义就是广义 的加工制造。ＣＩＭＳ的含义是采用计算机技术、通讯技术、自动化技术以及有关生产技 术，建立全企业或全厂的包括经营决策、管理信息、生产调度、监督控制和直接控制在 内的管理和控制全部生产活动的综合自动化系统，从而提高企业经济效益和企业竞争能 力的目的‘”。综合自动化系统又称现代集成制造系统，其中“现代”的意思是信息化、东北大学硕士学位论文第一章绪论智能化和计算机化ｆ４”，“集成”包含信息集成、功能集成。综合自动化系统是一种集控 制、管理、决策为‘体的全局自动化模式。 经过２０多年的发展，针对离散工业的Ｃ１ＭＳ理论研究和工程实践都取得了较大的 成果。它的潜在应用价值被越来越多的人们所认识，人们正努力把ＣＩＭＳ的研究和应用 推广到流程工业形成流程工业自动化系统ＣＩＰＳ（ＣｏｍｐｕｔｅｒＩｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｐｒｏｃｅｓｓ Ｓｙｓｔｅｍ）。由于流程工业与离散工业有着截然不同的生产方式，导致流程工业综合自动化系统理论 体系框架的内容、建模方法、集成技术及其系统实施方法在许多方面有其自身特点。ＣＩＰＳ 把一个生产过程或一个企业全局看成信息获取、处理和加工的过程，从而可以利用计算 机进行优化管理与控制，达到企业竞争的总目标。实现ＣＩＰＳ首先着眼于信息集成，使 各级人员能及时取得所需的各种信息，在正确的时刻把正确的信息以正确的方式送给正 确的人，及时地做出正确的决策。 流程ＣＩＭＳ与离散ＣＩＭＳ存在着一定的区别，其特点表现为： （ａ）流程ＣＩＭＳ中，过程控制系统对生产过程有效地监控和控制，使生产过程处于最 佳状态，从而降低物耗能耗，提高产品收率和产品质量，提高装置设备的使用寿命。过 程控制在流程ＣＩＭＳ中占有特殊重要的地位； （ｂ）流程ＣＩＭＳ的过程控制系统以集散控制系统（ＤＣＳ）为基础，ＤＣＳ不仅可取代常 规仪表进行更精确稳定的全过程自动控制，而且通过良好的过程数学模型，可以实现系 统的优化控制；并能进行生产过程信息采集、传递与处理，实现生产过程与管理决策的 高度集成； （ｃ）流程型企业的装置设备启、停过程复杂，除大、中修外，一般不中断生产过程， 因此，流程ＣＩＭＳ对原料及外部条件的随机变化，具有良好的抗干扰能力和鲁棒性； （ｄ）由于流程型企业要保证生产安全、稳定、长周期和满负荷运行，因而，与以 ＭＲＰ／ＥＲＰ为中心的离散ＣＩＭＳ不同，在流程ＣＩＭＳ中，企业的生产计划调度系统是ＣＩＭＳ 中的ＭＩＳ指挥中，ｔｌ，，计划凋度系统协调从原料进厂、能源供应、生产到产成品出厂等各 个工序环节，保证生产过程连续不问断，以达到降低生产成本，提高效益的目的； （ｅ）由于在流程生产过程中，产品工艺与装备是一个整体，不可能频繁变动，因而在 流程ＣＩＭＳ中，针对现代企业的敏捷性要求，建立企业优化产品结构模型，提供灵活性 的动态管理，根据产品市场的销售与价格，以及原料市场的质量与价格情况，及时调整 产品结构，动态调整生产流程，以达到历史与成本的最优化。 针对流程工业企业的特点，紧密结合企业功能结构和需求，提出了流程工业ＣＩＭＳ一２一东北大学硕士学位论文第一章绪论的三层模式‘＂，构成从上到下的企业资源规划（ＥＲＰ）层、生产制造执行系统（ＭＥＳ）层 和过程控制（ＦＣＳ）层的综合自动化系统的整体解决方案。 企业资源规划（ＥＲＰ）层，主要是突出ＥＲＰ管理平台的建设，应用ＥＲＰ的理念、 方法和技术，建立以规范业务流程为基础，以财务为核心，一体化经营的管理平台。主 要内容包括财务、物资、销售、工厂维护、库存、人力资源及绩效指标考核等功能模块 软件，实现经营管理与规划的服务功能。 生产制造执行系统（ＭＥｓ）层，突出管、控一体化的平台，用计算机信息集成技术， 实现实时网络和管理网络、实时数据库和关系数据库的有效集成，建立信息集成和功能 集成的管、控一体化平台，建设数据校正、物料平衡、能量平衡、计划优化、调度优化、 流程模拟、质量管理信息系统等功能模块软件，可以为上层ＥＲＰ系统提供实时、可靠、 准确的经营和成本信息。 过程控制（ＰＣＳ）层，以ＤＣＳ／ＰＬＣ／ＦＣＳ等开放式控制系统为基础，采用先进控制、 软测量及工艺计算等技术软件，利用先进的实施网络，实时数据库的信息集成技术，建 立实时数据采集与监控系统，灌区自动化系统、先进控制与优化系统、班组级成本考核 系统等，全面提升流程工艺企业的工艺管理和装置控制水平。 （３）流程工、Ｉｐ ＣＩＭＳ在生产中应用 流程工、世的发展取决于多种因素，而工业自动化水平是一个十分重要的方面，即企 、『ｋ综合自动化水平的高低。当前国际上流程工业综合自动化技术发展迅速，国内外许多 传统的自动化仪器仪表公司正在逐步向综合自动化整体解决方案供应商转化，针对流程 工业企业的信息化建设所需求的功能结构与要求，推出一系列经营决策、生产优化与管 理和先进控制等应用软件和系统产品［３】。德国Ｄｕｉｓｂｕｒｇ的蒂森克虏伯钢厂的薄板坯连铸 连轧厂设计并实施了西门子的ＭＥＳ系统，提高了产量并缩短了产品的交货周期，实现 了处理大量客户订单以及复杂计划约束条件的弹性生产，通过降低生产事故和物料损 失，提高了设备的连续生产能力，先进的库存管理系统降低了流动资金的占用和物流成 本，完整的数据存储和分析工具，使工厂人员能够更好地了解生产过程并对其进行改良 …Ｊ。我国在宝钢的２０３０ｍｍ的冷轧钢厂、２０５０ｍｍ的热轧钢厂、轧板厂和梅山钢铁公司 炼钢厂也应用了西门子的产品…】。 我国在引进和吸收国外先进控制产品和技术的同时，很注重自主开发产品的应用。 于１９８６年在８６３高科技计划中设立８６３／ＣＩＭＳ主题，研发了流程工业ＣＩＭＳ相关技术及 产品，在福建炼油厂、辽宁阜新排山楼金矿、沧州化工厂等多家企业建成了ＣＩＭＳ示范一３一东北大学硕士学位论文第一幸绪论工程，取得显著效益ｆ４”。东大自动化和排山楼金矿合作开发的排山楼金矿综合自动化系 统成为我国目前自动化水平最高的黄金矿山。从１９９７年７月正式投入运行以来，系统 运行稳定可靠，各项工艺指标达到设计要求，黄金回收率提高了ｌ％以上，生产能力由 １２００ｔ／ｒ］提高到２０００ｔ／Ｒ，同时生产成本也降低了。系统的应用大幅度减少了人员编制， 改善了操作工人的劳动条件，人均劳动生产率７５万元，是同类企业平均水平的１７倍， 成为我幽高新技术改造传统产业的成功典范【Ｉ“。浙大中控推出了一套适用于流程工业企 、Ｉｐ的综合信息集成软件平台，包括ＥＳＰ．ｉＳＹＳ实时数据库与过程监控平台和ＥＳＰ―ＰｌａｎｔＪｅｔ 综合集成软件平台，并把整个系统自下而上划分为工厂数据模型、支撑环境、业务处理 和人机接口四个层次。ＥＳＰ．ＰｌａｎｔＪｅｔ综合集成软件平台能够将企业的所有应用进行集成， 构成一个统一的整体，既可以集成应用以质量监控、优化调度、计划排产等为代表的单 元应用软件产品，也可以通过标准的接口，集成企业现有的各种应用系统。通过标准和 友好的界面，用户可以方便地控制和维护各种应用系统的组态信息和数据。同时 ＥＳＰ－Ｐｌａｎｔ也能够通过方便的数据交换格式为ＥＲＰ系统提供及时准确的数据与信息。在 岳阳石油化工总厂合成橡胶厂和山西天脊煤化工集团公司进行实际应用【”。 流程工业综合自动化的研究应用已得到我国科研部门和企业重视。但总体而言，我 国在流程工Ｎｋ综合自动化技术系统的研究与产业化过程中同国外先进技术相比还存在 很大的差距，主要体现在技术深度上不够、应用基础研究不够、相关领域技术借用不够、 系统化程度不够、集成能力不够、产品化程度不够、产业化能力不强等方面【４”。 （４）先进控制和优化控制 近年来，随着数字化、智能化、开放化的新型控制系统在流程工业各单元装置控制 和生产过程控制的广泛应用，单元控制和过程控制自动化已经不再是企业提高生产效率 和经济效益的关键。流程工业企业正从单个装置的先进控制与优化发展到多个装置甚至 全厂的区域或整体优化，从向生产过程要效益发展到向全厂资源整体优化要效益【７１。 目前，许多企业配备了先进的分散型控制系统（ＤＣＳ），其中相当一部分ＤＣＳ仅仅 取代了常规仪表，要充分发挥ＤＣＳ管理集中，控制分散、可靠性高的优势，进而解决 被控对象大时延、强耦合的难题，实现质量闭环控制和卡边操作的目的，单纯靠ＤＣＳ 本身提供的常规控制功能很难做到，需要借助先进控制和优化控制技术。在基础自动化 水平上开发先进控制和优化策略，在各个层次上实现优化，推进企业管理层信息集成系 统，将生产过程的一个个自动化孤岛通过综合集成网络平台连为整体，进而实现全厂综 合自动化系统，已成为当ｆ｜｛『流程工业自动化和计算机应用的标准发展模式‘扪。一ｄ一东北大学硕士学位论文第一章绪论过程工业自动化控制技术已发展到ＤＣＳ基础上实施三个层次的控制“…，如图１．Ｉ。优化系统１ｒ＋先进控制系统 （先进控制：约束控制、多变最控制、质量控制）＋过程控制 （ＤＣＳ）＋１ｒ生产过程＋图１．１系统结构图Ｆｉｇ．１．１ Ｔｈｅ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｏｆｔｈｅ ｓｙｓｔｅｍ第一层基础调节ＤＣＳ，主要完成过程控制功能，执行ＰＩＤ算法等常规调节控制，基 本上是单回路的控制流程，直接调节工艺过程参数；第二层是先进控制，目的是协调过 程变量交互作用，使生产过程操作更接近于操作目标或约束，实现经济上的最佳控制目 标。先进控制通过改变常规调节控制的给定值来发挥其控制作用，以达到最佳单元操作；第三层优化系统，它综合分析影响效益的各种因素，把工艺过程的经济效益与装置操作直接连接起来，确定过程的最佳控制点，使装置处于最佳运行状态，从而产生最好的经 济效益。 兰州石化公司重油催化裂化装置引进美国ＨＯＮＥＹｗＥＬＬ公司ＰＭＰＣＴ多变量先进 控制技术，年经济效益为９８４万元以上。齐鲁石化胜利炼油厂催化裂化装置采用美国 ＡＳＰＥＮ公司ＤＭＣＰＬＵＳ动态矩阵多变量预估控制，年经济效益在１２３６万元以上、在过 程工业装置上的ＤＣＳ，只有再配置先进控制与优化软件，才能充分发挥计算机的强大计 算和智能功能。ＤＣＳ、先进控制、优化控制三者之间关系大致为：投资的７０％用于购买 ＤＣＳ，换回来的经济效益为１５％，再增加３０％的投资，得到的经济效益为８５％，其中 先进控制的贡献是３５％，在线优化的贡献为４０％。先进控制的投入产出己被公认，一 般投资回报率为１０／１。可见先进控制和优化控制资金投入少又能够为企业带来巨大经济 效益，而实际中应用确不多，关键问题是在线使用周期短，投用率低的问题Ｈ３１。 近些年来，我国在引进、消化和吸收进口ＤＣＳ产品及技术的基础上，ＤＣＳ系统研 发和生产发展很快，形成一批优秀企业，如北京和利时、上海新华、浙大中控、航天测 控公司，电科院以及北京康拓集团等【６】。开发出一批具有自主知识产权的实时监控软件 平台、先进控制软件、过程优化控制软件等成套应用软件，工程化、产品化有一定突破，５东北大学硕士学位论吏第一章绪论不仅品种数量大幅度增加，而且产品技术水平已经达到或接近国际先进水平。以浙大中 控推出的全系列先进控制软件ＡＰＣ―Ａｄｃｏｎ为代表，涉及到多变量预测控制、预测函数 控制、软测量、模型辨识、物料平衡、数据校诈等方面，能够根据客户和线程的情况进 行单独和集成使用【３１。这些产品通过在化工、石化、造纸等行业的数百个企业中应用， 促进了企业的技术改造，提高了生产过程控制水平和产品质量。２０００年，“大型骨干石 化生产系统控制及计算机应用技术”通过了国家验收。先进控制和优化控制成为工业控 制发展的方向。１．２选矿工业优化控制现状１．２．１选矿自动化技术现状人类的发展离不开金属，金属通常存在于岩石圈罩。当岩石中某一成分或某些成分 的含量，以目前的生产技术在经济上可提取利用时，该项岩石便称为矿石。从地下开采 出来的原矿‘般由有用矿物和其它无利用价值的脉石组成．大多数金属在矿石中的含量 比较低，往往与大量的脉石杂质共生在一起，因此需要先进行加工，除去大部分脉石和 有害成分，得到品位较高的精矿供下一步使用。 选矿就是从原矿石中除去所含的脉石及有害元素，使有用的矿物得到富集，或使共 生的各种有用矿物彼此分离，得到一种或几种有用矿物的精矿。抛弃的无价产品称为尾 矿。选矿是介于采矿和矿物资源利用之间的一个重要工业生产过程，它向有关工业提供 富集了有用矿物的原料“…。 选矿过程是一个极为复杂的工业生产过程，来自采矿厂的矿石要经过选矿过程的各 个作业，最后才能得到符合要求的精矿。选矿作业主要包括破碎筛分、磨矿分级、选别、 精矿脱水等环节，其中每…个环节都是一个极为复杂的工业过程。实现选矿生产过程的 稳定高效，提高产品的质量等指标，从而获得最佳效益，一直是人们努力探索的问题。 选矿自动化技术是本世纪五十年代开始逐步发展起来的。从最初工艺流程中一些变 量参数的检测，到在局部单元采用模拟仪表控制，继而发展到计算机控制，现在已经开 始应用汁算机进行优化控制。㈨检测技术：过程参数检测是选矿自动化的基础，通过先进的检测技术可以更深入地了解选矿这个复杂过程的状态信息。检测方法包括在线分析仪器、图像分析处理技术 等方法，其共同特点是从过程可测直接信号（视频、音频等）提取深层次信息，数据 处理由软件实现，其硬件组成简单，因此具有很大的应用潜力。作为对检测设备的有效６东北大学硕士学位论文第一章绪论补充，软测量技术受到重视。检测技术的进步极大地促进了选矿自动化技术的普及和提 高，对于改进选矿工艺，提高选矿效率起到重要的作用。 （ｂ）选矿建模与仿真：选矿数学模型的研究对于促进选矿工艺的发展，选矿流程的设 汁，探寻生产优化条件，以及应用自动控制都具有非常重要的作用，因此长期受到关注。 选矿数学模型的研究始于五、六十年代。由于选矿过程综合了物理、化学变化的复杂过 程，影响因素很多，难以精确表达，许多模型依赖于各种经验常数，需要反复试验校正， 即使模型比较准确，但过于复杂、缺乏通用性。因此实际应用的很少。随着智能技术的不断发展，人们开始利用智能方法辅助建模，取得较好的效果。（ｃ）过程控制：随着控制理论的发展，选矿过程控制的研究由传统经典控制延伸到智 能控制领域。 ＰＩＤ控制：在先进控制方法不断出现的今天，ＰＩＤ依然是应用最广泛的控制方法， 选矿过程控制中近９５％以上的回路是由ＰＩＤ控制组成的。原因在于ＰＩＤ控制结构简单， 对硬件要求低，具有很强的鲁棒性，最重要的是ＰＩＤ控制器参数整定方便，易于被现场 人员接受，不断出现的新的参数整定技术使ＰＩＤ控制继续成为选矿过程控制中的重要组 成部分。 多变量控制：在选矿过程中，许多设备的变量用独立控制器控制到相应于最佳运行 的值是困难的，因为这些变量相互影响、干扰。因此采用多变量解耦控制技术来消除过 程的相互作用。 优化控制：根据操作的频繁程度和过程的特性，可以将优化控制分为基于动态模型 的最优控制和基于稳态模型的操作优化。最优控制以提高被控变量的动态控制精度，采 用膏边生产的方法来获得经济效益，实际应用中通过对非线性模型线性化得到状态空间 模型。在线操作优化（也称稳态优化），通过在线寻求过程的操作条件最优，使生产过 程处于最优工况附近，从而获取经济效益。 智能控制：智能控制的最大优点是不依赖于过程的数学模型，而是基于对过程特性 的知识，因此在选矿过程控制中愈来愈受到重视，智能控制的各个分支均获得成功应用。 神经网络和案例推理方法是智能优化方法中的两种有力工具。实际应用表明这两种方法 具有很好的适应性和鲁棒性‘１０，３８１。很多学者对神经网络方法进行研究，相关理论不断丰 富，其应用已经渗透到多个领域，在计算机视觉、模式识别、智能控制、非线性优化、信号处理、经济和机器人等方面㈣都有进展。案例推理方法利用过去解决问题的经验来指导人们解决新问题，它是解决未完全形式化领域（弱理论领域）、信息不完全领域、一７一东北大学硕士学位论文第一章绪论经验知识ｒ宁主导地位领域中的问题的一．干十有效方法‘２”。案例推理方法在成本预测、管理 决策、设备故障、医疗诊断和工程设计等领域都有良好的应用‘２３１。 智能优化方法摆脱了建立数学模型的束缚，是一个信息处理和决策的系统，为解决 工业牛产过程优化问题提供了一条新思路。各种智能方法蓬勃发展，以多智能方法结合 起柬的系统克服实际中的缺陷和不足，是当今智能系统的发展趋势。近年来，国内外学 者证实际应用中提出了神经网络和案例推理结合的方法。如基于神经元网络的案例检索 和案例维护【２“。在案例检索阶段应用神经网络来实现在大型数据库中案例的检索。这样 就不需要定义案例属性之间的相似度，从而提高了检索速度。应用神经网络进行案例维 护，使案例检索和案例维护以案例库作为联系纽带，实现了案例库的增、删维护‘Ｊ８，２０，３３１。 （ｄ）综合自动化系统：计算机技术的发展和应用不仅推动了检测技术、过程建模、 过程控制的发展，而且使得过程自动化的概念发生了很大变化。以高性能计算机、快速 网络和，Ｉ：放数据库为核心的综合信息处理体系，深化了信息的综合利用。从过程监控、 质量管理、事务管理等方面直接推动选矿工业朝着良好的经济效益和运营模式上发展。 随着流程工业自动化技术和计算机技术的发展，将建立过程各单元控制系统的网连 和协调策略，打破传统的仪表控制的孤岛隔阂、实现全厂范围控制，建立选矿厂计算机 集成制造系统（ＣＩＭＳ），实现选矿过程的优化与高层管理目标的紧密连接。 ９１年澳大利亚西部的Ｐａｄｄｙ’ｓ ｆｌａｔ金矿的磨矿回路应用了由Ｄｏｍｉｎｉｏｍ Ｍｉｎｉｎｇ有限 公司与Ｃｒｔｉｎ’大学的Ｂｒｏｄｉｅ．Ｈａｌｌ中心合作设计的一套分布式计算机控制系统，它支持模 块化的分层结构。系统功能按纵向分为过程界面、单变量控制、单元控制、生产环节控 制、分公司控制、整个公司控制６层，具有生产过程和经营决策管理功能，但层次较多， 不利于信息的及时反馈和管理。 文［１６】提出了基于企业资源计划（ＥＲＰ）／制造执行系统（ＭＥＳ）／过程控制系统（ＰＣＳ） 三层结构的选矿企业综合自动化系统，克服了普渡企业参考体系结构层次多、结构复杂、 成奉高等不足，实现了生产的扁平化管理，在实践中取得了显著成效。 以Ｌ从检测技术、选矿建模与仿真、过程控制三个方面介绍了选矿自动化技术。应 用先进的控制技术和优化技术，数字化、智能化的综合自动化系统将成为选矿过程自动 化的发展方向。１．２．２选矿过程优化控制研究和应用现状社会的进步，要求企业要不断改进发展。选矿企业在生产稳定、安全运行的前提下， 提出了降低成本、改善技术指标、提高经济效益的更高目标。一８一第一章绪论经验知识占主导地位领域中的问题的一种有效乃法‘２“。案例推理方法在成木预测、管理 次策、设备故障、医疗诊断和工程设计等领域都有良好的应用¨…。 智能优化方法摆脱了建立数学模型的束缚，是一个信息处理和决策的系统，为解决 Ｔ＿ｑｋ牛产过稗优化问题提供了一条新思路。各种智能方法蓬勃发展，以多智能方法结台 起来的系统克服实际中的缺陷和不足，是当今智能系统的发展趋势。近年来，崮内外学 者赴实ｌ自ｉ应用中提出了神经网络和案例推理结台的方法。如基于神经元网络的案例检索和案例维护ｏ”１。在案例检索阶段应用神经网络来实现在大型数据库中案例的检索。这样就不需要定义案例属性之间的相似度，从而提高了检索速度。应用神经网络进行案例维 护，使案例检索利案例维护以案例库作为联系纽带，实现了案例库的增、删维护吣２０，…。 ｒｄｌ综合自动化系统：计算机技术的发展和应用不仅推动了检测技术、过程建模、过稗控制的发展，而且使得过程自动化的概念发生了很大变化。以高性能计算机、快速网络和开放数据库为核心的综合信息处理体系，深化了信息的综合利用。从过程监控、 质黾管理、事务管理等方面直接推动选矿工业朝着良好的经济效益和运营模式上发展。 随着流程工业自动化技术和计算机技术的发展，将建立过程各单元控制系统的网连和协调策略，打破传统的仪表控制的孤岛隔阂、实现全厂范围控制，建立选矿厂计算机集成制造系统（ＣＩＭＳ），实现选矿过程的优化与高层管理目标的紧密连接。 ９１年澳大利亚西部的Ｐａｄｄｙ’ｓ ｆｌａｔ余矿的磨矿回路应＿日ｊ了由Ｄｏｍｉｎｉｏｍ Ｍｉｎｉｎｇ有限 公＿－与Ｃｒｔｉｎ‘大学的Ｂｒｏｄｉｅ―Ｈａｌｌ中心合作设计的一套分布式计算机控制系统，它支持模块化的分层结构，系统功能按纵向分为过程界而、单变量控制、单元控制、生产环节控制、分公司控制、整个公司控制６层，具有生产过程和经营决策管理功能，但层次较多， 不利丁信息的及时反馈和管理。 文【１６］提出了基于企业资源计划（ＥＲＰ）／制造执行系统（ＭＥＳ）／过程控制系统（ＰＣＳ）＝层结构的选矿企业综合自动化系统，克服了普渡企业参考体系结构层次多、结构复杂、成本高等不足，实现了生产的扁平化管理，在实践中取得了显著成效。 以ｒ从检测技术、选矿建模与仿真、过程控制三个方向介缁ｒ选矿自动化技术。应用先进的控制技术和优化技术，数字化、智能化的综合自动化系统将成为选矿过程自动化的发展方呵。１．２．２选矿过程优化控制研究和应用现状社会的进步，要求企业要小断改进发展。选矿企业在生产稳定、安全运行的前提下， 提Ｈ｛了降低成本、改善技术指标、提高经济效益的更高目标。 提出了降低成本、改善技术指标、提高经济效益的更高目标。Ｒ东北大学硕士学位论文第一章绪论（１１困外选矿过程优化控制现状 选矿过程的优化控制是提高企业综合效益的关键。随着计算机技术、控制理论以及 检测技术的发展，处于矿业过程控制研究与应用前沿的南非、芬兰、澳大利亚和加拿大 等因家，在选矿厂巾应用各种先进的控制策略，包括过程的稳定控制、优化控制、监督 控制以及它们的结合算法。美国Ｃｏｐｐｅｒｔｏｎ铜选矿厂是１９９８年投产的高度自动化的大型 选厂，采用两级集散控制系统，过程级的状态控制系统实现分析控制，即可直接实现计 算机控制，也可以接收监控级计算机的设定值，由监控级计算机直接控制。澳大利亚芒 特～艾萨选矿厂是最早实现自动化的选矿厂，它成功提高了矿石处理能力，控制了尾矿 品位，使浮选作业的目标值达到最佳。２０世纪８０年代末俄罗斯的克罩沃罗格氧化矿采 选公司选矿厂采用了德国西门子设计的分布式智能控制系统。在此系统中，使用了 ＬＡＮ－ＳＩＮＥＣＨＨｌ总线，形成全厂的控制网络，进行几种管理和控制。自动化控制系统 在选矿企业的应用越来越多，差不多每个新建或改造过的选厂都装备有计算机控制系 统。 由于选矿过程的复杂性，往往很难建立精确的数学模型，特别是对于矿石可选性预 测、选矿厂设计、生产经营和管理决策等领域，除借助数学模型，许多学者把注意力集 中到人工智能的应用上，专家系统（ＥＳ）和人工神经网络（ＡＮＮ）等智能技术相继被 引入选矿领域并蓬勃发展起来。自１９７９年矿业领域第一个专家系统Ｐｒｏｓｐｅｃｔｏｒ开发成 功后，专家系统已逐步应用到矿体识别、矿石开采、破碎、磨矿、分选及冶金等诸多方 面。涉及问题有：故障分析及诊断、流程结构设计、实时控制、过程模拟和评估等。神 经网路在矿业工程中的应用是从九十年代开始的。主要应用于水利漩流器、磨机回路、 浮选回路等几个方面，应用还不够全面和深入，由于神经网络的鲁棒性、强适应性、可处理含噪信息等特点，将在选矿领域得到更加广泛的应用嗍。目前，国外一些自动化厂家开始推出基于专家系统、模糊控制理论等优化技术的选矿软件产品，如贝克工艺技术 公司承建的Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ ｓｃａｐｅ系统集团公司的专家系统安装在澳大利亚的新克雷斯特加 迪亚铜会矿过程中，浚系统与ＤＣＳ相连，用于控制磨矿回路等。各种智能优化方法在 选矿中得到广泛应用，并取得显著效果，随着应用的不断深入将走向联合，集成人工智 能技术成为解决选矿领域问题的有效方法。 在选矿过程各工序应用先进的控制技术收效很大，但不能达到整个选厂全面优化所 能发挥的预期潜力。只有在具有可行性计算机硬件、控制仪表和相应软件的基础上，使 选厂采用先进的控制策略实现全面控制成为可能。一ｏ东北大学硕士学位论文第一章绪论卢基公司是欧洲最大的铁矿石生产企业，且在先进控制技术的应用方面也处于领先 地位。卢基公司基律纳铁矿选厂ｆ５７］控制系统是一套接近全过程控制目标的系统。全过程 控制的最大障碍是必须控制大量的变量。为克服这一障碍，可将最先进的控制技术创造 性地组合起来，实现全工厂的协调监控。其基本宗旨是使全厂的关键变量得到协同控制， 以达到单一系统指标，如此获得的总体效益高于工厂各道工序变量独立控制以达到子系 统目标所获得的总体效益。在此系统中，按照专家系统中的规则修改调整点。控制策略 采用试探规则、神经网络规则和模型规则。试探规则是一些经验规则，用于紧急状况的 控制或其它需要协同但不需要优化的控制。神经网络规则包括一种模式识别方法，用于 对那些不太了解从而不能做出精确的模型预测的子系统做出定量决策。模型规则用于那 些对其物理和化学性质十分了解的子系统，如磨矿、浮选、团矿和团结流程。知识库全 过程控制系统中的过程识别程序使各种规则适用于选厂当前的条件。通过定量识别像矿 石硬度和选别难易程度这样的参数的变化来实现。 处理过程的全面优化控制是长期以来追求的目标。全世界都在讨论全过程优化控制 的可能性。迄今，未曾报道过完善的全过程优化控制系统。 （２）我国选矿过程优化控制现状 国内对选矿厂自动控制的研究开始于２０世纪５０年代术６０年代初，到７０年代有些 选矿厂针对磨矿分级回路上了某些自动控制项目，主要是对磨机给矿、分级溢流浓度等 实施单系数、单回路控制。８０年代将计算机技术应用到选矿厂子系统控制，开始主要是 应用单板机和可编程调节器组成的过程调节系统。随着自控技术的发展和对某些引进技 术的消化吸收，在９０年代某些铁矿选矿厂采用了计算机集散控制系统（ＤＣＳ），实现了 集中操作、监视、管理和分散控制。 选矿企业通过选矿工艺改进、设备的改造以及自动化技术的研究与应用，来不断优 化生产过程，改善生产指标。梅山选矿厂针对２～０ｒｒｍａ生产工艺中细粒级矿物流失严重， 增设Ｏ．５ ０ｒａｍ选别工艺，应用弱磁一强磁工艺进行改造，２０００年３月投入生产，据查定改造后尾矿品位降低了１０．２７个百分点，全厂金属回收率提高２．３８个百分点，减少了 资源流失【５“。中条山有色金属公司篦子沟铜矿采取减少排矿口间隙、调整三段破碎比、 提高入磨产品粒度、增加钢球充填率、改变浮选流程等措施来达到提高磨机生产量的目 的【５剞。江苏某采选联合独立矿山进行了铁精矿品位优化的试验研究。根据生产数据建立 了选矿数模、烧结数模、冶炼数模等，在微机上建立综合技术经济模型应用多目标决策 方法确定优化的铁精矿品位。提出了铁精矿品位并非越高越好，针对不同矿石的不同性１０―东北大学硕士学位论文第一章绪论质优化铁精矿品位【５”，才能取得企业的最佳经济效益和尽可能多的回收矿产资源的观点。目自Ｕ，国内有许多选矿厂都实施了自动化控制，取得了明显效益。鞍钢大孤山铁矿 选矿厂于９０年代对一次磨矿分级回路进行了自动化技术改造，首先在９系列进行工业 试验，然后又进行了长期生产效果考核，结果表明，采用自动控制的９系列与人工操作 的系列相比，在分级溢流粒度合格的情况下，磨机处理能力提高７．２９％。此后，一次磨 矿回路自动控制项目在３个车间得到推广应用。首钢水厂铁矿于２０实际９０年代末首先 进行了一次磨矿分级回路的自动化改造，控制系统调试后，进行了跟踪考察。结果表明， 磨矿能力提高８．９４％。太钢尖山铁矿选矿厂和鞍钢调军台选矿厂选用了以德国西门子公 司的ＤＣＳ，并采用国外的先进检测仪器仪表，实现了从原矿运送、破碎、磨矿分级和选 别的过程监控检测和控制，对～段磨矿分级回路、二段漩流器分级等作业进行重点闭环 控制。一ｉ仅有利于稳定工艺操作条件，提高处理能力，改善选矿指标，也为满足精矿管 道输送对精矿粒度的要求提供了保证…Ｉ。 我国铁矿资源“贫、细、杂”的特点给选矿处理增加了很大难度，经过几十年的努 力，卓有成效的攻克了诸多技术难题，使我国铁矿选矿技术得到进步和发展，总体水平 有很大提高。近年来，新工艺、新设备、新材料、新药剂不断研制并成功应用，选矿技 术和工艺指标取得突破性进展ｊ４８】，跨入世界先进行列。１．２．３选矿过程优化控制存在的不足选矿工艺参数检测难，具有耦合性、滞后性、非线性等特点。通过软测量、系统辨识，前馈补偿等控制手段相结合的方式对工艺指标如磨矿粒度、负荷进行优化控制州。有些选矿厂尽管采用较先进的集散控制系统，目前对选矿生产过程的优化还处于工序级 （车间）控制方案的优化。所采用的自动控制大多集中在如下几个部分：对碎磨车间的 集中盼控，减少空转，节能降耗；对磨矿车间分级系统的分布式控制；对浮选控制。有 些选矿厂尽管采用较先进的集散控制系统，但只是针对某一车间或某～环节，而且即使 有的选矿厂对各个车间都采用了过程控制系统，但各个系统间没有任何联系，很少有选 矿厂将各个环节的控制相互协调、优化控制，并进行综合管理。 对选矿过程优化控制中存在的不足归纳如下： （１）没能实现整体优化。影响选矿生产过程的因素（决策变量）很多，过去的优化 控制大部分研究还限于对单个工序单个指标来优化，而没有同时把影响选矿生产过程的 各种因素都考虑在内，即未实现考虑多决策变量的整体优化。一１１―东北大学硕士学位论文第一章绪论（２）多数研究对优化的动态考虑不够。一是未考虑计时经济评价（即动态经济评价） 的指标。另一个足末建立反映相关决策变量间动态联系的完整的数学模型。 （３）有些研究的优化决策目标不够全面。如只考虑经济效益目标，未考虑资源回收、 能耗、环保等社会效益目标等。１．３本文的工作基于ＭＥＳ／ＰＣＳ两级的系统有效实施直接影响企业生产目标的实现。在具体应用中 虽然有了一定基础，但也存在一些问题。 目前选矿企业中ＭＥＳ仅仅实现了生产数据的集成，而没有实现整个生产流程关于 产量、质量和成本等综合生产指标的优化控制。生产指标分解下达过程中大部分仍凭人 经验进行粗略分解，对生产只能是模糊的指导。有关调度方面，从生产的组织和指挥上 看，只是满足生产不出问题，而没有考虑是否处于最佳状态。各工序车间则是只顾自己 车间内的计划完成情况，不考虑前后道工序的问题，而且目前下达生产指标的范围较大， 没有考虑这个范围内是否是优化的指标。生产安排带有很大的随机性。生产调度和过程 优化控制存在相互脱节现象，从而难以真正实现计算机集成优化生产。冈为综合生产指 标的优化最终必然通过计算机控制系统对生产过程施加各种调整才能实现，因此必须将 ＭＥＳ与过程控制系统相集成，建立智能优化系统，使得经过ＭＥＳ分解和优化得到的关 键工艺指标能够自动转换为控制系统的参数，形成一个适应生产环境不确定性的全局优 化的高质量和高效益的智能ＭＥＳ系统。 综合生产指标如何到工艺指标，给出各个设备的指标优化控制系统的指标设定值， 现在完全由人工确定，依赖于人的经验，准确性和及时性差，给生产操作过程带来很多 不便，不能保证综合生产指标的优化。选矿厂并不是简单地由一些相互独立的车问和生 产环节组合而成．这些车间、生产环节存在相互影响和相互制约的关系““。前面的环节 将影响后续的作业。所以单靠控制某一环节或几个生产环节虽能在一定程度上提高选厂 的经济效益，但不能对选厂自动化的整个水平有很大的提高。为此选矿厂必须建立一种 更完善的控制模式，使各个生产环节之间相互协调，进行优化控制，以取得更好的效果。 在分析，流程行业ＣＩＭＳ以及选矿行业中ＣＩＭＳ实施情况的基础．卜，国家高技术研 究发展计划（８６３计划）提出了“选矿工业过程综合自动化系统研究与开发”的课题。 东北大学自动化研究中心在完成酒钢集团选矿厂生产过程综合自动化系统的基础上，提 出了基于ＭＥＳ／ＰＣＳ系统两层结构组成的实现金属回收率、精矿品位、原矿处理量和精１２东北大学硕士学位论文第一章绪论矿成本等综合生产指标优化的选矿生产过程综合自动化系统，如图１．２。系统将综合生 产指标通过综合生产指标优化系统、工序生产指标优化系统和工艺指标优化控制系统层 层分解与优化，自动转换为控制系统的底层控制回路设定值，在边界条件发生变化时， 实现了对综合生产指标的优化控制。图１．２选矿综合自动化系统的体系结构Ｆｉｇ．１．２ Ｔｈｅ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆＭＥＳ／ＰＣＳｆｏｒ Ｏｒｅ?ｄｒｅｓｓｉｎｇ本文围绕其中的一个子系统“选矿过程工艺指标设定系统”展开，主要工作如下： （ａ）在阐述流程工业、选矿工业自动化的研究和系统应用现状的基础上，针对目前选 矿企业中选矿生产指标下达过程中的问题，结合赤铁矿选矿过程的工艺特点提出了从综 合生产指标到工艺指标确定过程的结构框架。 （ｃ）在分析确定工艺指标设定方法的结构后，提出了包括采用案例推理方法实现对磁 选］＿：艺指标设定、采用案例推理和神经网络相结合的方法实现对粉矿磨矿工艺指标和块 矿竖炉焙烧、块矿磨矿工艺指标设定的工艺指标设定方法。并利用酒钢选矿厂采集到的 数据进行试验，验证了方法的可行性。 （ｄ）结合工艺指标设定方法，设计开发了选矿过程工艺指标设定软件系统及后台数据 库。其软件功能模块包括系统管理、指标优化、信息管理、系统维护等，用Ｏｒａｃｌｅ开发 了相应数据库。软件具有容错性、人机交互性，为选矿过程工艺指标的设定提供了软件 平台。东北大学硕士学位论文第二章选矿过程工艺指标的确定过程第二章选矿过程工艺指标的确定过程２．１选矿过程简介选矿生产过程包括原矿区、竖炉区、磨矿区、磁选区和精、尾矿处理区五个工序作 业区，其处理过程如图２．１所示。图２，１选矿生产过程Ｆｉｇ．２．１ Ｏｒｅ―ｄｒｅｓｓｉｎｇ ｐｒｏｃｅｓｓ原矿区工段由振动筛和传送带等设备组成。负责将原矿石粉碎，把原矿处理为强磁 处理部分和弱磁处理部分的原料。根据原矿的好坏可以将原矿分成两个部分，品质较差 的原矿需要经过一筛分过程把原矿分为粒级较小的粉矿（Ｏ．１５ｍｍ）和粒级较大的块矿（＞ｌ５ｍｍ），分别进入强磁和弱磁处理过程。块矿经过二次筛分为粒级较小（１０―５０ｍｍ）和粒级较大（＞５０ｒａｍ）的矿石并分别存入炉前矿槽内，作为竖炉焙烧的原料，粉矿由皮 带传输到强磁圆筒矿仓。品质较好的原矿不需经过一筛分过程而直接进入强磁圆筒矿 仓。 竖炉区将块矿送入竖炉进行焙烧，由磁滑轮进行磁选分为废石和有用矿石，废石由 皮带运输和卷扬系统运往废石山堆砌，有用的矿石再经过于选机干选。焙烧好的矿石送 往弱磁圆筒矿仓作为弱磁选别生产的原料。 磨矿与磁选区分为强磁和弱磁（磁选是利用各种矿物磁性的差异，在磁选机的磁场一１ Ｓ东北大学硕士学位论文第二章选矿过程工艺指标的确定过程中受到不Ｊ刊的作用力，从而得到分选。），其磨矿系统一段为球磨机与分级机形成闭路： 二段为球磨机与水利旋流器形成闭路。粉矿或者焙烧好的矿石由球磨机磨矿后由分级机 进行分级，返砂返回球磨机再磨，分级机溢流进入漩流器分级，漩流器沉砂部分进入二 次球磨机再磨。漩流器溢流进入强磁机或弱磁机选别，选别后的精矿进入浓缩脱水系统 内浓缩，脱水后的精矿进入精矿库。尾矿经浓缩后送至尾矿坝。 选矿生产是一个复杂的工艺过程，伴随物质和能量的传递和转换过程。选矿过程具 有时变性，大滞后，机理复杂以及影响因素多的特点，并多表现为大范围连续性、非线 性和强耦合性，具有复杂性和不确定性。２．２选矿过程工艺指标的确定过程２．２．１生产中的指标划分与描述如何调整实际生产过程实现选矿生产目标，是实现选矿生产过程管、控一体化的关 键。综合生产指标到实际生产运行参数的转化过程经历一个从上到下、从粗到细的确定 过程，既包括指标在时间上的分解又包括在空间上的分解。在设定过程中所涉及的指标 类型多、数据量大、环节多‘１５Ｉ。根据问题的不同可以从不同的角度对选矿中的生产指标 进行划分。 从选矿过程和指标性质出发分为如下几类： （１）综合生产指标反映了企业生产与管理水平。包括综精产量、综精品位、金属回收 率、原矿处理量、精矿成本等。 （２）原矿指标包括原矿的种类、品位、处理量等。 （３）ｚ艺指标是指与选矿生产过程各段工序相联系的指标，即各段工序生产要达到的 目标，反映了工序的生产作业好坏情况。如强精品位、强尾品位、弱精品位、弱尾品位、 磨矿粒度等。 （４）Ｊ－艺参数：燃烧室温度、还原煤气流量、搬出制度；磨矿给矿量、磨矿浓度、溢 流浓度、磨矿给矿浓度、给矿压力；励磁电流、漂洗水流量等。 （５）设备运行情况：矿石经过不同工序设备的加工处理得到精矿产品。竖炉、磨机、 磁选机是选矿生产中的主要设备。竖炉作业区的竖炉由于用途不同可以分为大块炉、小 块炉、返矿炉。磁选作业区的磁选机，根据功能的不同可以分为一次磁选机、二次磁选 机等。不同选矿厂具有不同类型的设备。设备的运行情况指设备的启停状态，在某段时 Ｉ＇Ｂ］内的运时以及台时处理量等。东北大学硕士学位论文第二章选矿过程３－艺指标的确定过程各种指标对选矿生产的影响如图２．２所示。精矿品位、金属回收率等▲综合生产指标１ｒ 一次溢流回收率、廉矿粒度等Ｔ艺指杯｛控制回路设定值等ｕ［艺参数：生 产 过 程 设备运行图２．２各类指标与选矿过程的关系Ｆｉｇ．２．２ Ｔｈｅ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｂｅｔｗｅｅｎ ｉｎｄｉｃｅｓ ａｎｄ ｏｒｅ?ｄｒｅｓｓｉｎｇ ｐｒｏｃｅｓｓ指标从时间角度上可以分为月、旬、日、小时指标，主要针对有关处理量和产量的 指标。如月综精产量、Ｒ综精产量、班综精产量、小时综精产量；月原矿处理量、日原 矿处理量、班原矿处理量、小时原矿处理量等。 从问题分析的角度，指标可分为计划指标、反馈指标、预测指标、统计指标。２．２．２工艺指标的确定过程选矿企业对生产过程的管理主要是协调生产过程，保证综合生产指标的完成。在不 同的管理和处理层次上体现了不同的指标。目前综合生产指标从上到下的传达确定过程 如图２．３所示。 公司生产指挥中心将月计划下达给选矿厂。月计划中包括原矿处理量和质量、精矿 产量和品位、金属回收率、能源消耗、成本等综合生产指标。选矿厂生产管理部门接受 公司下达月计划的指标，编制选矿厂的周作业计划。厂技术部门根据月、周质量计划给 出原矿处理量、精矿品位等周综合生产指标优化值。选矿厂调度室接受周计划，并结合 实际生产状况，形成Ｆ１作业生产计划。通过厂生产管理、技术部门、调度室和作业区作 业长的分解工作，月计划中的综合生产指标在时间上被分解到作业班，在空间上被分解 到各生产工序。作业长接受班计划组织生产，把工序生产指标进一步分解成工艺指标， 并根据实际生产信息及时进行调整。小区作业长接受各段工序的工艺指标，小区作业人 员监控］：序生产，保证生产的正常运行。综上所述，选矿厂通过生产计划部门、技术部 门、调度室、作、业区作业长，把综合生产指标分解成各工序的工艺指标，最终再分解到 生产过程中的生产操作参数，并由小区作业人员直接负责选矿生产过程的实际运行。一１７―东北大学硕士学位论文第二章选矿过程工艺指标的确定过程图２．３生严指标Ｆ达过程现状Ｆｉｇ ２ ３ Ｔｈｅ ｐｒｅｓｅｍ ｐｒｏｃｅｓｓ ｏｆｃｏｎｖｅｙｉｎｇ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｉｎｄｉｃｅｓ生产指标设定具体过程如下： （１）选矿厂生产管理部门计划分解过程 月计划： 公司生产指挥中心每月对选矿厂下达月综合生产指标，但实际上，相应的工作人员 对选矿Ｊ‘的生产状况并不熟悉，缺乏实际经验，因此很难保证所下达指标的合理性。选 矿厂接收月综合生产指标后，按照给定的原矿处理量、品位、块矿率、选矿比、以及凭 经验的烧损率、废石量指标，首先编制月金属平衡表，并分析平衡的结果，判断强、弱磁选精矿、尾矿品位、综合精矿产量和品位的合理性，计算结果往往与要求存在差异，达不到要求。工程师计划编制人员首先凭经验调整原矿品位、块矿率、选矿比（公司生 产指挥中心给的这些指标都是试验值），使之达到综精产量、品位的要求。工程师室计一１ Ｒ一东北大学硕士学位论文第二章选矿过程工艺指标的确定过程划编制人员再计算精矿的原料成本与公司生产指挥中心的成本指标比较，如果达不到要 求，就需要调整月原矿消耗结构（各种原矿的价格差异很大，几十到几元／Ⅱ屯不等），使 之满足成本要求。可见，工程师室调整指标的目的是要保证精矿产量、品位、成本要求。 工程师室对各个指标的调整都要与公司生产指挥中心协商，只有当公司生产指挥中 心同意］：程师室的指标修改，修改工作才能进行。公司生产指挥中心与选矿厂工程师室 之间常常很难达成一致，因为选矿厂工程师室希望为选矿厂的生产：留有比较宽松的指 标，便于本月组织生产，而公司生产指挥中心对选矿厂的生产过程和统计分析都缺乏详 细的了解，一个指标经常难以达成一致，最终选矿厂工程师室服从公司生产指挥中心的 设定值，调整一些经验值，保证综精品位、产量、成本，其它指标能否满足要求就不考 虑了。因此，某些指标由金属平衡确定的结果在实际生产过程中无法达到，是不可行的。 工程师室在执行时实际给出一个不同的经验值。 会属平衡表确定卜－来后，编制月生产经营计划（产、质量指标、物耗指标、能耗指 标），月生产运行及设备检修ｉ－ｔ－戈０、月成本计划、月组织平衡计划。月生产经营计划中 的产、质量指标和物耗指标基本由金属平衡表确定，凭经验对强、弱尾矿品位、综精合 格率、综精水分含量、综精水分合格率等部分指标进行修改和调整。在原矿处理量和精 矿产量确定的前提下，加上辅助材料、能源和动力成本，编制月成本计划。需要凭编制 人员的经验对每天的平均原矿处理量等指标进行调整，要求精矿产量之和稍微高于总计 划产量值，给生产留有余地。 周计划： 选矿厂工程师参考“月生产组织平衡表”，以及周生产指标统计分析结果，进行周 生产组织平衡，结合实际经验编制周计划（周运行方式计划、周用料计划、周产量计划、 周质量指标计划、周设备检修计划、周能源计划、周成本计划）。周计划的编制思路和 方法基术与月计划的编制过程相同。周计划形成后上报公司生产指挥中心，生产指挥中 心根据原料、能源供应情况和生产设备情况综合制定工序周生产作业计划。下发给选矿 厂的。ｆ＝程师室、调度室、作业区等［”ｌ。 （２）调度室分解与协调过程 工序周生产作业计划中规定了每天的工作内容，即包含日计划，因此可以作为日计 划来使用。每天又分成几个班（如果是“四班三倒”，表示有甲、乙、丙、丁四个班， 每天工作三个班即从０：００到８：００，从８：ｏｏ到１６：ＯＯ，从１６：ｏｏ到第二天０：ｏｏ）。调 度室接受工序周生产作业计划，根据日计划的内容推算出各班的生产计划，对各作业区一１９―东北大学硕士学位论文第二章选矿过程＿Ｔ－艺指标的确定过程下达调度指令（班作业计划）、调度室除了对日计划进行静态分解得到班作业计划外， 需要根据物料、能源、设备等信息，凭经验对班作业计划进行调整，对不能协调的情况 卜报公司生产指挥中心。 （３）作、『ｋ长分解与协调过程 由调度室根据日计划的内容推算出各班的生产计划，对各作业区下达调度指令（班 作业计划），作业长接受班作业计划，包括精矿产量、精矿品位、竖炉产量、球磨机台 时处理量等指标、作业长的任务就是组织整个选矿生产过程的设备、物料、工艺参数、 各项指标等，保证计划的完成。２．２．３存在问题从综合生产指标分解的全过程来看，指标分解人员所利用的计算机辅助分解系统只 能提供人机交互界面，而且部分环节仍然完全靠人工分解，公司生产指挥中心下达的综 合生产指标与选矿厂工程师室指标分解很难协调，整个分解过程中的分析与决策完全凭 经验，没有分解模型，缺乏规范，因此人工分解的随机性太大，分解方案难以实现最优， 同时造成生产过程不稳定。 （１）公司生产指挥中一Ｄ与选矿厂工程师室之间对综合生产指标很难达成一致，并缺乏 有效的防调机制，选矿厂只能凭经验认为部分边界条件不准确，公司生产指挥中心以试 验值为依据，经常是选矿厂对指标的妥协，达不到计划值时通过公司会议等其它途径解 释说明。降低了计划的准确性和有效性，及执行的力度，不利于生产的稳定性。 （２）原矿的配比和处理量凭经验调整以保证综精品位、产量，难以保证金属平衡的准 确性和原矿消耗方案的优化性。 （３）选矿厂计划编制人员往往通过调整原矿配比方案，保证综精成本满足公司月成本 要求。调整过程凭经验，依赖于计划编制人员对原矿性质的了解程度，采用试凑方法进 行调整，影响原料消耗方案的优化性。没有准确的周计划，对周计划进行动态调整的力 度不大，而且凭人工经验调整工作量大。周计划在生产实际中作为日计划使用，缺少精 确性。 （４）选矿厂的调度完全靠人工调度，对数据信息的分析凭经验。对日计划没有进行合 理的调整措施，因此很难保证同计划的准确性和可实现性。 （５）Ｉ艺生产指标由人工进行分解，凭经验，缺乏统一规范。现行的生产过程，对待 不同种类的原料矿石采用统一标准，对工序指标中的一次溢流回收率和磨矿粒度基本上 不进行调整，造成磨矿粒度并非优化，不能保证精矿各种指标的优化性。一２０―东北大学硕士学位论文第二章选矿过程工艺指标的确定过程选矿企业关心的是综精产品的品位、产量和成本等指标。而这种设定指标方法容易陷入工序局部优化，即追求单个工序的优化，优化水平低。选矿生产过程是一个复杂的、 连续的工艺过程，前后工序互相影响，局部的优化不代表全局的优化。企业的生产目标 与整个牛产过程相关，属于全局优化问题。要实现选矿过程全局优化必须分析各个工序 指标的关系，确定各段工序的优化目标，从而保证整个生产过程处于优化状态并达到企 业生产目标。 为确保选矿厂达到生产经营目标，获得最大经济效益，必须对选矿生产过程实行控 制、管理，其核心是生产指标的优化并确定最佳的选矿工艺。岗位操作是企业生产中最 基础、最关键的环节，任何合理、先进的工艺措施，只有在生产操作中得到切实有效实 施，才能发挥其应有的作用。各工序之间依据特定的技术条件和工作制度，有机地联系 在一起，形成整个选矿循环系统（选矿生产过程），其中任何一段工序的条件和制度遭 受破坏，将直接影响选矿过程，最终影响综合生产指标。因此，为了获得较佳选矿指标， 就必须实行选矿生产全过程的管理。应不断改进工艺流程提高选矿指标和企业效益。２．３选矿过程工艺指标确定过程的改进选矿厂的生产指标下达过程从综合生产指标，到各段工序的工艺指标，到控制层的 生产操作参数。根据选矿生产过程和指标的特点，提出了如下图２．４所示的选矿过程生 产指标设定的总体框架。周处理最调整日处理 帚侧整“鬯！她篓堡妤 ７ｌ址垤口综犄品位ｒ一金属回收苹Ｊ工原广日矿 处』蒜剩誊一分］艺ｌ指 小时ｌ标量】吲＂嚣拣篙一蒜～餐Ｉ藿 剧篓 量理１分置ｌ配小时产黜赫 躲综精品位盒属回收２ 参考值习Ｌ悸丁＆积小时产量一ｌｇｓ弱精尾盯品付；７ 倮挠水褫显｜｜｜睫也预报值图２．４生产指标设定的总体结构Ｆｉｇ ２．４ Ｔｈｅ ｆｒａｍｅ ｏｆｓｅｔｔｉｎｇ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｉｎｄｉｃｅｓ ｏｆｏｒｅ―ｄｒｅｓｓｉｎｇ ｐｒｏｃｅｓｓ２１东北大学硕士学位论炙第Ｚ－章选矿过程工艺指标的确定过程没定过程主要完成从月综合生产指标到生产过程工艺指标的转化。主要通过指标分 解（综合生产指标分解）和协调优化（工艺指标优化设定）两部分来实现。指标分解功 能主要是从时间上考虑对综合生产指标如处理量、综精品位的分解，包括从月到周再到 Ｈ的分配。协渊优化功能主要是把由指标分解功能获得的日综合生产指标及完成情况作 为参考，根据现场的设备、用料等情况设定综合生产指标每小时应该达到的目标值，对 其进行工序空间上的协调分解，确定各段生产工序应该达到的工艺指标。 模块介绍： （１）月处理量分配：根据选矿过程中生产的实际数据，采取金属平衡法来指导生产， 以选矿成本和精矿废石惩罚为最小优化目标，建立基于生产物料平衡、能力平衡等因素 的优化模型，具体可参考文［１２］。如图２．５表示了月处理量分配模型的输入和输出以及 边界条件。第ｉ种原矿块矿信息： 块五ｒ率 铁元素含量比第ｉ种原矿的粉矿信息： 粉矿率铁元素含量比ｉ种原矿的单位成本单位加工成本精矿倍选比 金属收得率各种原矿的月总量 月综精品位目标精矿倍选比ｒ金属收得率备种原矿的周处理周综精品位设各处理能力月处理量分配图２．５月处理量分配模犁ｌＯ图Ｆｉｇ．２．５ Ｔｈｅ ｉｎｐｕｔｓ ａｎｄ ｏｕｔｐｕｔｓ ｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ｏｆｍｏｎｔｈｌｙ ｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔ（２）周处理量分配：属于多目标优化模型，具体可参考文［１２］，其输入输出关系如图 ２．６所示。第ｉ种原矿块矿信息：第ｉ种原矿的粉矿信息：Ｊ 块矿牢 粉矿率Ｉ 铁元素含量比ｆ 铁元索含量比ｆ 精矿倍选比 精矿倍选比ｌ 金属收得率ｌ 金属收得率【鱼型堕笪堕旦丝！！§日综精品位一图２．６周处理量分配模型ＩＯ图Ｆｉｇ．２．６ Ｔｈｅ ｉｎｐｕｔｓ ａｎｄ ｏｕｔｐｕｔｓ ｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ｏｆｗｅｅｋｌｙ ｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔ２２东北大学硕士学位论文第二章选矿过程工艺指标的确定过程（３）统计分析：主要完成对历史化验指标不同时段的统计，向其它模块提供相应的数 据信息。包括对一个月内已完成周、一周内已完成日的生产指标的统计和分析。 （４）周处理量调整：通过统计分析模块提供的对一个月内己完成周的综合生产指标的 信息处理，来调整现在或未来周设定的处理量和综精品位等指标以保证整个月份指标的 完成。 （５）日处理量调整：通过统计分析模块提供的对一个周内已完成目的综合生产指标的 信息处理，来调整现在或未来每天设定的处理量和综精品位等指标以保证整个周指标的 完成。 （６）工艺指标设定：通过月处理量、周处理量等模块的运行以及调整确定了原矿小时 处理量以及综精品位的要求。工艺指标设定模块根据这些要求以及原矿品位、设备运行 情况等条件设定各段工序的工艺指标。 （７）处理量分配：根据设定的日处理量、产量等指标和当天指标的完成情况与人工相 结合的方式来设定小时原矿处理量，作为工艺指标殴定的输入。 （８）反馈分析调整：根据对当天综合生产指标（综精品位、产量）的完成情况来调整 各段工艺指标（小时设定值）。 （９）预报分析调整：根据当前的生产状态和初步设定的工艺指标对实现的综合生产指 标进行初步预报，通过与实际设定的综合生产指标的比较分析实现对工艺指标设定结果 的调整。 （１０）设备处理量分配：通过工艺指标设定的量化指标是基于各段工序（包括工序中 所有生产设备）所要完成的处理量和产量等指标。为了与实际生产联系的更紧密，因此 根据不同设备的运行情况通过此模块进一步细化分配到具体每台设备。东北大学硕士学位论文第三章选矿过程工艺指标设定方法第三章选矿过程工艺指标设定方法３．１案例推理和神经网络方法简介人工智能方法是指从各方面模拟人类智慧而形成的范围广泛的计算方法，主要包 括：专家系统、人工神经网络、遗传算法、案例分析、智能模拟、虚拟现实技术‘”’２９１。 人工智能方法对于解决多因素、多目标、非线性的选矿过程课题有独到之处。这是由选 矿问题的特点决定的，主要反映在：选矿问题是个动态连续问题，人工智能技术具有自 适应特点，在解决问题时根据条件的变化不断调整推理过程，使方法本身具有适应性； 选矿过程中的各要素之间联系紧密，孤立地研究某个局部问题或单一问题都是不切实际 的，因为选矿问题的研究往往涉及因素繁多，解决问题需要丰富的经验知识，采用人工 智能技术，建立专家库或案例库不但可以减轻工作量，同时可以避免因技术人员知识水 平低或经验不足而使选矿问题解决出现不合理现象；选矿问题具有不确定性，包括数据 和选矿问题知识的不确定，可以说是一个不完善的系统分析与决策过程，传统优化方法 会因知识的不确定而无法解决，而人工智能技术具有高度容错性，可以从残缺的信息中 提取到问题的实质，很好解决不确定性问题；选矿规律的认识不清楚，有些甚至一无所 知，埘于这些结构不良的问题引入人脑的学习和创造性思维的机制，采用人工智能技术 可以让问题具有一定的自学习、自适应创新和推广决策能力【３ ０１。 （１）案例方法简介 案例推理方法是类比方法的一种，是基于积累的经验去解决问题的一种学习方法。 它把知识经验用案例作为载体存在案例库中。对给出的当前工况，基于一定的相似度定 义，在案例库中找到与问题相近的案例。通过采用调整规则对这些相似案例的解进行调 整，从而产生当前工况的解决方案。 案例推理方法［３９１主要包括案例的表示、案例的检索和案例调整三部分。案例推理方 法的步骤如图３．１所示。案例的表示与存储案例的表示和组织指如何抽取案例特征变量，以一定的结构存储在案例库中。案例 表示形式包括产生式表示法、框架、对象、逻辑表示法、语义网和规则。通常，案例由 问题特征和解元素两部分组成。具有不同特征的问题有不同的解元素与之对应。案例定 义为能导致特定结果的一组特征及属性的集合ｆ５翔，不同领域的案例其结构尽管各有差一２５东北大学硕士学位论文第三章选矿过程工艺指标设定方法芹，但是案例包含的信息一般包含三部分：问题的浣明信息，即问题的开始条件；问题 求解的同标（案例的特征）：达到该目标的解决方案（案例的解集）。案例检索的速度和 有效性与案例表示形式有关。国图３．１案例推理方法步骤’――――‘。‘。。。。。。。。。。。。。。。――ｌ案例学习维护Ｈ．Ｉ．．。．。。．．．．．，，＿＿ＪＦｉｇ．３．１ Ｔｈｅ ｐｒｏｃｅｄｕｒｅ ｏｆＣａｓｅ―ｂａｓｅｄ ｒｅａｓｏｎｉｎｇ案例检索案例检索是从案例库中检索出与问题案例特征相似的案例集合。案例检索算法可以 分为两大类，即新案例与历史案例相似度计算方法和历史案例分类方法。相似度计算方 法通过计算新案例与案例库中的历史案例相似度，选择匹配度最高的最相似的案例作为 案例检索过程输出。典型的相似度技术方法为判断欧式距离／海明距离的最近邻法。这 类方法主要应用于预测，设计等领域。历史案例分类算法是指将案例库中的案例按照一 定规则或算法分为具有一定层次结构的集合，案例检索过程主要是按照预先制定的分类 顺序和特征关键字，通过人机交互的方式逐步筛选历史案例，从而获得满足条件的案例 子集。此检索算法多用于解决各类诊断问题。分类方法有决策树、知识导引法等。在大 型数据库中检索可以分级进行，以提高检索速度。案例的组织与检索是ＣＢＲ系统设计的 核心环节，其策略的好坏直接影响到ＣＢＲ效率。案例检索的三个目标【２８】归纳为： （ａ）检索出来的案例应尽可能与当前相关或相似： （ｂ）检索效率高； ｆｃ）检索出束的案例应尽可能的少。 最近邻法计算相似度【９】的典型算法：东北赶学硕士学位论文第三章选矿过程工艺指标设定方法ｓｉｍ（Ｃ。，ＣＲ）＝型――ｉ――一 ∑Ｗ，ｆ＿】∑ｗ，＋ｓｉｒｅ（ｆ／，，“）（３．１）其中ｓｉｍ（％，气）是问题特征和筛选出来案例的相似度函数，（Ｄｉ是特征ｉ的重要性加权 系数，‘。和／：８分别足问题特征和旧案例的第ｉ个特征的数值，。ｉｍ（，，，／：一）是特征ｉ的相似 度函数，定义如下：眠以艄一躲㈦ｋ一刖Ｂｚ，这种方法利用基于匹配特征的加权和来评价新输入案例与已有案例之间的相似度。 特征的权重系数可以凭经验等方法进行设定。， 案例检索的目的是按照一定的相似度规则得到与当前工况相似的案例，从而在旧案 例的基础上通过调整获得当前工况的解。因此案例检索是案例推理的关键环节，直接关 系到ＣＢＲ的效率和应用效果。 案例调整 案例调整针对匹配出来的相似案例的解集进行操作，使之适应目标问题的解决。案 例调整方式依据其所参照的调整对象可分为组合案例调整和单案例调整。单案例调整又 包括空调整、转换调整和诱导调整。 组合案例调整中，解元素（集）由多个最相似案例的解元素组合生产～个合成解。 通过对案例的属性集进行划分，不同案例的不同部分属性集分别得到不同的解元素，再 将解元素组合在一起，形成一个完整的目标问题的解。 在单案例调整中，空调整是直接将匹配出来的案例的解应用于问题解。 转换调整通过对解元素的重新组织，在特定条件下对解元素进行修正、增加、删除 和更改等操作实现案例调整。依据解结构是否可改变又可分为替代调整和结构化调整两 类：替代调整根据目标问题与相似案例属性的差异重新计算解元素参数的一种调整方 式。调整中，仅修正解元素参数，不改变解的结构；结构化调整在特定情况下使用一套 固定的调整算予，对解元素进行增加、删除、更改等操作，实现调整。 诱导调整是将以酊问题的解元素的产生过程作为目标问题求解的迹。它不对原始的 解元素进行操作，而是将操作用于产生解元素。该方式借助一些特定的优化方法对案例 进行全新的大幅度调整。诱导调整需要“从头建立解”的知识，而不是如转换性调整所２７东北大学硕士学位论文第三章选矿过程工艺指标设定方法需的“问题的描述的差异如何导致不同解”的知识。解元素的迹记录了关于过去导致特 定解元素的生产过程（又称”诱导过程”），包括决策信息和推理选择。 案例的评价：检验案例调整得到的解决方案的有效性。这个步骤一般在案例推理系 统之外发生。一般需要将解决方案应用于该领域中，以获得关于其效果的反馈信息。 案例库维护：为了提高系统的自适应能力，保持案例库中案例的时效性，需要对案 例库进行增、删等维护工作。随着应用的深入，会出现针对新情况以及对原情况的新的 处理方式而出现的新案例，有必要扩充更新案例库。对于新案例，需要对它建立有效的 索引和处理，以适应案例库的结构，便于以后检索。随着案例库的扩充和问题情况的变 化，案例厍中会出现冗余的情况，影响ＣＢＲ速度和适应性，因此需要对案例库中的案 例按照～定的规则进行删除。（２）神经网络方法简介神经网络（ＮＮ）是模拟人的智能的一条重要途径。它是模拟人的直观性思维方式， 将分布式存储的信息并行协同处理的过程，是～个非线性动力学系统，具有集体运算的 能力和自学习、自适应的能力。另外，神经网络还有很强的容错性和鲁棒性‘”ｌ。很多学者对神经网络方法进行研究，相关理论不断丰富，其应用已经渗透到多个领域，在计算 机视觉、模式识别、智能控制、非线性优化、信号处理、经济和机器人等方面【３８】都有进展。多层前馈网络的反向传播学习算法（简称ＢＰ）是神经网络中的一个重要分支。２０ 世纪８０年代中期，以ＤａｖｉｄＲｕｎｅｌｈａｒｔ和ＭｃＣｌｅｌｌａｎｄ为首提出的。它是有指导的学习。 多层前馈网络的反向传播学习（ＢＰ）网络的结构包括输入层、隐含层和输出层。各 层间通过连接权值进行连接。ＢＰ算法具有工作信号正向传播，误差信号反向传播的特 点。其学习方式是有指导的学习（或训练），需要“教师”，“教师”即是训练数据本身， 不但包括输入数据，还包括在一定输入条件下的输出数据Ⅲ１。２８东北大学硕士学位论文第三章选矿过程工艺指标设定方法石１Ｘ２输入层输出层图３．２典型ＢＰ网络结构Ｆｉｇ ３．２ Ｔｙｐｉｃａｌ ＢＰ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ从图３ｔ２结构上看，ＢＰ网络是典型的多层网络。层与层单元之间多采用全互连方式。 同一层单元之间不存在相互连接。ＢＰ网络的基本处理单元（输入层单元除外）为非线１性输入输出关系，一般选用Ｓ型作用函数，即ｆ（ｘ）＝＿二ｉｌ十ｅ，且处理单元的输入、输山值可连续变化。ＢＰ网络模型实现了多层网络学习的设想。当给定网络的一个输入模 式时，它由输入层单元传到隐层单元，经隐层单元逐层处理后再送到输出层单元，由输出层处理后产生一个输出模式‘２们，故称为前向传播。如果输出响应与期望输出模式有误差，且不满足要求，那么就传入误差后向传播，即将误差值沿连接通路逐层向后传送， 并修正各层连接权值。 对于有指导学习的网络，在可以实际应用之前必须进行训练。训练的过程使一组输 入数据与相应的输出数据输进网络。网络根据这些数据来调整权值。这些数据组就成为 训练样本。在训ｌ练过程中，每输入一组数据，也同时告诉网络的输出应该是什么。网络 通过训练后，若认为网络的输出与应有的输出间的误差达到了允许范围，就完成网络训 练，权值固定Ｆ来。训练样本的输入数据和输出数据间的非线性关系通过各层间的连接 权值近似反映出柬。通过网络训练模拟了具有相同特征的训练样本从输入产生输出的轨 迹。当解决新问题时，只要把新问题特征输入神经网络，对应的输出就是问题的解［２２，２４］。 ＢＰ算法的步骤如图３．４所示。ＢＰ网络的训练过程㈤归纳如下：第一步：初始化，选择合理的结构，设置训ｌ练参数，初始化可调参数（权值和闽值）东北大学硕士学位论文第三章选矿过程工艺指标设定方法为均匀分布的较小数值。对于网络结构和训练参数的选择有很多学者进行研究，但都没有形成确定的、统一的方法。一般通过经验和逐步试验进行选择。 网络结构的选择：可参看文［３１，３４］。 训练参数的选择：学习率”２Ｉ取０．０１～０．７。 第二步：对每个输入样本进行如下操作：（１）前向计算：对第，层的／单元，输入Ｖ；ｆ）（Ｈ）＝∑ｗ！’（”）ｙ卜１’（”），其中ｙ；“１’（ｎ）为前一层（（，一１）层）的单元ｉ送来的工作信号（ｉ＝０时置ｙ∥’（ｎ）（１一ｙ？’（＂））＝一１， ｗ馏印）＝曰ｍ”）），若单元／的作用函数为Ｓｉｇｍｏｉｄ函数，则且小“砌＝塑Ｏｖｊ（ｎ）＝蔫叫ｂ）（１卅ｂ））ｏ若神经元，属于输入层（即ｌ＝１），则有ｙＩｏ’（＂）＝ｘ，（ｎ）；ｙ：”（加雨≤而若神经元ｌ，属于输出层（，＝Ｌ），则有ｙ：‘’（”）＝０，（ｎ），且Ｐ，（＂）＝ｄ，（＂）一Ｏｊ（”））（２１反向计算占：对输出单元彰∞（ｎ）亍Ｐ；∞（ｎ）ｑ（ｎ）（１一ｑ（，ｚ））对隐单元彰ｆ）（”）＝ｙ；”（ｎ）［１一Ｊ，ｊ气竹）］∑研“”（ｎ）ｗ∥’（ｎ）３０东北大学硕士学位沦文第三章选矿过程工艺指标设定方法初始化０给定输入向量和目标函数输ｍ０求隐层、输出层各单元输Ｈ１０求目标值与实际输出的偏差◇‰－≤计算隐层啦元误差上求误差梯度＋积分学习圈３．４ＢＰ算法步骤Ｆｉｇ．３．４ ＢＰ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｐｒｏｃｅｄｕｒｅ（３）式（３．１３）用于修正权值：ｗ’；ｆ’（灯＋】）＝ｗ：’（门）＋叩占｝¨（胛）ｙ：１－１）（Ⅳ）第三步：＂＝＂＋１，输入新的样本（或新一周期样本）。设训练样本总数为Ⅳ个，则平方误差的均值为巳ｒ。专善占（胛），作为网络学习的目标函数，学习的Ｆ１的是使其达最小。实际中，训ｌ练使ｓ。，达到预定要求。 Ｓｔｅｐ５剥‘问题特征属性也按照产生训练样本过程中的相应属性区间进行处理，输入 训练好的神经网络。对神经网络输出也按照产生训练样本过程中的相应区间进行逆向处理，从而产生实际问题的解㈦。东北大学硕士学位论文第三章选矿过程工艺指标设定方法３．２选矿过程工艺指标设定方法的结构３．２．１工艺指标设定问题分析（Ｉ）选矿生产指标设定问题 选矿生产过程具有不确定性，如原料的组成情况变动、设备的运行状况变化等，在 这些情况下为了满足生产要求，需要调整各段工序的工艺指标来达到综合生产指标的要 求。实际乍产过程中的工艺指标是通过化验等手段获取的。选矿过程工艺指标设定的功 能是根据小时原矿处理量、综精品位和金属回收率的要求和其它边界条件如原矿、设备 等情况来设定并调整粉矿处理（强磁）过程中的工艺指标如强磁磨矿小时处理量、强磁 入磨品位、强磁磨矿粒度、强精品位、强尾品位、强精小时产量，和块矿处理（弱磁） 过程中的工艺指标如一次溢流回收率、弱磁磨矿小时处理量、弱磁入磨品位、弱磁磨矿 粒度、弱精品位、弱尾品位、弱精小时产量。 （２）选矿过程中的工艺指标的前后关系 清楚各段工序工艺指标的前后联系是实现对选矿过程工艺指标设定的基础。矿石经 过一系列选矿生产工序的处理最后生产出精矿产品。各个工序紧密连接，整个生产过程 连续不断。各个工序的处理情况由相应的工艺指标反映。只有各段工序生产满足一定的 工艺要求后才能最终生产出满足要求的精矿产品。其关键工艺指标的前后关系如图３．５ 所示。 其中：品位指矿石中含有某种金属或有用组分的多少，一般用百分比表示；磨矿粒 度指经过磨矿工序处理后所得到的矿粒大小的尺寸，一般以该矿粒最大长度来表示；回 收牢是指精矿中的金属或有用组分的数量与原矿中金属的数量百分比【１３ｌ；一次溢流回收 率反映了矿石经过竖炉焙烧后的还原程度，用百分比表示。粉矿（强磁）处理过程糊郴褂一 磨度～ 雠糊一一懑筛分一蝴ｋ一摊ｌ封焉一３２～弱盟 糖蛙 喊鲨蚓３．５选矿过程生产指标示意图东北大学硕士学位论文第三章选矿过程工艺指标设定方法Ｆｉｇ ３ ５ Ｔｈｅ ｓｋｅｔｃｈ ｍａｐ ｏｆｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｉｎｄｉｃｅｓ ｉｎ ｏｒｅ－ｄｒｅｓｓｉｎｇ ｐｒｏｃｅｓｓ（３１分析～分级递阶智能控制是在自适应控制和自组织控制发展的基础上，由美国普渡大学的 Ｓａｒｉｄｉｓ教授所创立的…’类智能控制方法，也是一种有效的层次分析方法。分级智能控制 足认知方法和控制系统方法相结合的产物。主要由三个控制级组成。按智能程度的高低 分为组织级、协调绒、执行级，最低级执行级必须高精度地执行局部控制任务，满足某 一局部的性能指标；次高级协调级主要协调各子任务的运行，只要求较低级的运算精度， 但要有较高的决策能力，甚至还具有一定的学习功能；最高级组织级作为语言的组织者， 具有相应的学习和决策能力，包括对一系列随机输入的语旬进行语法分析、行为组织。 辨识控制情况以及在大致了解任务执行细节的情况下，提出适当的控制模式。 组织级是分级智能控制系统的大脑。它接收并解释输入命令和来自系统其他级的反 馈信息，确定要完成的操作和任务。进行任务划分，即按合适的运行顺序将它划分成各 个了任务。一个合适的予任务库和一个能逐渐提高能力的学习模式，使组织级具有了更 多的智能。 协调级接收来自组织级的指令和来自过程的每一个子任务运行时的反馈信息并去 协调最低级的运行工作。由上下文无关文法表示的决策自动机所组成的协调器，可以确 定性能指标和结束条件及可能发生的性能恶化。协调级的决策是靠性能库学习决策模式 和递归更改运行的最小代价来实现的。 执行级的控制过程通常是执行一个确定的运动。该控制过程不需要过程的数学模 型．仅需要已确定的结束条件和性能指标或已由协调器所定义的价值函数等知识来工 作。执行级可以采用最优或近最优控制理论来设计组成过程的各个局部子过程的控制。 分级智能控制遵循的原则“智能增加则精度下降”。执行级控制器的设计问题就是 寻求正确的决策和控制序列，以使整个系统的总熵最小［２４】。 选矿工艺指标伴随选矿生产过程产生。从选矿生产过程和工序指标的前后关系都可 以知道，选矿生产过程具有并联和串联的特点：选矿生产过程分为两个近似独立的处理 过程，即强磁和弱磁处理过程，这是选矿生产过程的并联特点。在每个处理过程中的各 个工序前后连接，这是选矿生产过程的串联特点。结合分级递阶控制思想的特点，对选 矿生产过程工艺指标设定问题进行分析。 在选矿过程生产指标设定系统中，综合生产指标输入到组织级的指标分解任务分配 模块，产生强、弱磁处理过程两个子任务，即强、弱精产品的产量、质量等指标。强、东北大学硕士学位论文第三章选矿过程５－艺指标设定方法弱磁处理过程协调模块分别把强、弱磁处理过程两个子任务协调分配到处理过程中各个 工序，形成各个工序优化控制系统的优化目标。可见，选矿工艺指标设定过程实现了组 织级和协调级的任务，而各段工序优化控制系统实现了执行级的作用。总体思路如图３．６ 所示。琢苗王ｒ佰怖ｔｔ组织绂 ▲Ｊ指标分解Ｊ．Ｊ．胁稠级ｔ；ｔ 对象强磁协调ＩＩ弱磁协调Ｉｆ，执｛ｒ级 ▲ｉ蛏炉控制系统土ｉ竖炉 磨矿控制系统ｉｉ磁选控制系统｝强磁磨矿｛ｆ强磁选ｆ｝ｆ ｆ弱磁磨矿｛ｌ弱磁选ｌ［一璺竺竺兰兰翌３．２．２工艺指标设定方法的结构翌竺竺！兰堡图３．６工艺指标设定分级递阶结构Ｆｉｇ ３．６ Ｔｈｅ ｍｕｌｔｉ－ｌｅｖｅｌ ｒｅｃｕｒｓｉｖｅ ｓｌｒｔｌｃｔｔｆｆｅ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｉｎ ｓｅｔｔｉｎｇ ｔｅｃｈｎｉｃａｌ ｉｎｄｉｃｅｓ对选矿过程工艺指标的设定是分级进行的，即把综合生产指标的任务首先分配为强 磁生产的目标和弱磁生产的目标两个小目标，即强磁选工艺指标和弱磁选工艺指标。然 后根据强磁选工艺指标设定强磁磨矿工艺指标，根据弱磁选工艺指标设定竖炉工艺和弱 磁磨矿工艺指标。在选矿工艺指标的设定过程满足一些条件的制约，从而保证结果的实 际【：Ｉ丁行性。整个工艺指标设定过程如图３．７。３４东北大学硕士学位论丈第三章选矿过程工艺指标设定方法矿品位例强磁磨矿 生 产竖炉 过弱磁磨矿 程弱磁选幽３ ７工艺指标设定总体框架Ｆｉｇ．３．７ Ｔｈｅ ｆｒａｍｅ ｏｆ ｓｅｔｔｉｎｇｔｅｃｈｎｉｃａｌ ｉｎｄｉｃｅｓ原矿工序是选矿工艺流程的第一道工序，该道工序的不同原矿处理量的配比和不同 原矿的品质，决定着最后磁选工序的强、弱磁精矿品位，也就决定了最终产品的质量和 产量。就是说，综合生产指标实现受原矿特征的制约，与矿石相关的特征有些可以定量 描述（处理量、品位等），有些只能定性表示（嵌布粒度等。嵌布粒度：指矿石中矿物 令部颗粒的大小。决定了选矿过程中的磨矿粒度，选别段数和流程结构。如均匀嵌布的 矿石町采用一段选别流程，粗细不均匀嵌布的矿石要经过阶段选别流程）。实际生产中， 原矿是由多种具有不同特征的矿石组成，对于难于定量表示的特征通过原矿的种类和组 成比例表示。原矿组成特征影响了选矿生产的最终产品，即综合生产指标的实现，是应一３５―东北大学硕士学位论文第三章选矿过程工艺指标设定方法该考虑的重要因素。因此原矿特征是由综合生产指标确定强、弱磁选工艺指标的边界条 件。在强、弱磁选处理过程中，磨矿工}