重介悬浮密度控制系统及其控制方法与流程

本发明涉及重介密度控制技术领域，尤其涉及一种重介悬浮密度控制系统及其控制方法。

背景技术：

大部分选煤厂采用重选工艺，重选工艺的改善对提高选煤厂的经济效益起着非常重要的作用。重选工艺的关键参数密度是通过原煤的浮沉试验得到原煤的浮沉资料，进而绘制原煤可选性曲线(h-r)，再根据精煤的质量要求得到入选密度。由此可得，入选密度的给定是由产品质量和原煤信息决定。由于原煤来源的不同导致原煤信息也有很大差异，原煤特性的差异导致洗选密度的变化，因此单一不变的洗选密度无法满足生产要求。对于有些洗煤厂，原煤来源有多种，原煤的灰分、硫分的不同导致煤的可选性不同，需要配煤洗选。煤的配比会导致洗选密度的来回波动，密度的设定值大幅度调整。因此，在重选工艺中，为适应洗选过程中现场煤质波动及工况变化会带来的洗选密度变化，经常需要对重介悬浮密度进行调整。

现有的重介密度控制系统的控制变量仅有补水阀及分流阀两个控制变量，控制过程中通过调节补水阀及分流阀的开度来实现对合介桶密度的调节。在调节时，由于密度与合介桶液位存在较强的相关关系，当密度上升时合介桶液位会下降，密度下降时合介桶液位会上升。随着密度调节范围的变大，合介桶液位变化幅度也在变大。这种调节方法在密度微调时，合介桶的容量足以缓冲调节时带来的悬浮液总量的变化；如果需要大范围调节密度时，合介桶液位很可能无法满足正常的洗选工况要求。而分流工艺具有大惯性及大滞后性的特点，导致调节时间长、密度调节缓慢及适应能力差等问题。

综上，现有的重介密度控制系统及方法无法实现合介桶密度的大范围调节，且存在调节时间长、密度调节缓慢及适应能力差等问题。

技术实现要素：

为解决现有的重介密度控制系统及方法无法实现合介桶密度的大范围调节、调节时间长、密度调节缓慢及适应能力差等技术问题，本发明提供一种重介悬浮密度控制系统及其控制方法。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：

一种重介悬浮密度控制系统，其包括控制终端、plc控制器和执行设备，所述控制终端和plc控制器通过网络连接；所述执行设备包括液位传感器、分流阀、补水阀、加水阀、浓介泵、反分流泵和密度计，其中：plc控制器与各个执行设备通过导线连接，液位传感器设置于合介桶的内侧壁上，分流阀设置于合介桶与精煤稀介桶之间的管路上，补水阀设置于合介桶与旋流器之间的管路上，加水阀设置于水源与合介桶之间的管路上，浓介泵的进口与浓介桶连接，浓介泵的出口与合介桶连接，反分流泵的进口与合介桶连接，反分流泵的出口与浓介桶连接，密度计设置于合介桶与旋流器之间的管路上。

可选地，所述执行设备还包括磁性物含量仪，磁性物含量仪设置于合介桶与旋流器之间的管路上。

一种重介悬浮密度控制系统的控制方法，其包括如下步骤：

s1，plc控制器实时获取补水阀开度、分流阀开度、密度偏差和合介桶液位作为合介桶液位预测信号，并将合介桶液位预测信号发送至控制终端；

s2，控制终端根据合介桶液位预测信号通过预先训练得到的bp神经网络模型确定预测的合介桶液位；

s3，控制终端根据密度偏差、合介桶的液位和预测的合介桶液位通过预先训练得到的支持向量机分类模型确定当前对悬浮液的密度进行控制所需的目标切换策略，并将目标切换策略发送至plc控制器，其中，对悬浮液的密度进行控制的切换策略包括加介模式、稳态模式、密度阶跃上升模式和密度阶跃下降模式；

s4，plc控制器控制目标切换策略对应的执行设备动作。

可选地，所述s4中，plc控制器控制目标切换策略对应的执行设备动作时，

当目标切换策略为加介模式时，plc控制器控制浓介泵开启，并控制补水阀的开度进行pid调节；

当目标切换策略为稳态模式时，plc控制器控制补水阀的开度进行pid调节，并根据补水阀的开度调节分流阀的开度；

当目标切换策略为密度阶跃上升模式时，plc控制器控制浓介泵开启，并根据合介桶中的液位控制分流阀开启与否；

当目标切换策略为密度阶跃下降模式时，plc控制器控制加水阀开启，并根据合介桶中的液位控制反分流泵开启与否。

本发明的有益效果是：

通过设置反分流泵，基于密度与合介桶液位之间的耦合关系提供了一种洗选过程中的逆分流工艺，通过反分流泵将合介桶中的悬浮液引入浓介桶中，可以快速降低合介桶中悬浮液的密度。通过设置加水阀和浓介泵，提供了一种快速提升合介桶中悬浮液密度的方式。与背景技术中通过分流阀和补水阀进行密度调节的方式相比，反应时间更短，调节速度更快。通过结合洗选过程中密度的变化特点提出了控制密度调整的四种切换策略，即提出了一种宽域密度控制方法，在该方法中通过bp神经网络模型进行合介桶液位的预测，进而通过预测得到的合介桶液位与密度偏差使用支持向量机分类模型实现了对不同模式的判别，从而实现了密度的宽域控制。通过本发明实施例提供的系统及其方法进行重介密度控制，能够实现合介桶密度的大范围调节，且在密度调节范围大时，实现了调节范围迅速，超调量小，能够快速适应洗选过程的密度需求，适应能力好。

附图说明

图1是本发明的重介悬浮密度控制系统的组成结构示意图。

图2是图1中的各执行设备与洗选系统中的其它设备的连接关系示意图。

图3是本发明的重介悬浮密度控制系统的控制方法流程图。

图4为训练bp神经网络模型的流程图。

图5为基于本发明实施例控制方法搭建的控制模型。

图6为应用本发明后密度设定值下调时的时间与密度之间的关系示意图。

图7为应用本发明后密度设定值上调时的时间与密度之间的关系示意图。

图中，1-控制终端、2-plc控制器、3-执行设备、4-补水阀、5-浓介桶、6-反分流泵、7-旋流器、8-分流阀、9-加水阀、10-合介桶、11-精煤稀介桶、12-中矸稀介桶、13-磁选机、14-精煤、15-中煤、16-矸石、17-第一脱介筛、18-第二脱介筛、19-第三脱介筛、20-液位传感器、21-浓介泵、22-密度计、23-磁性物含量仪。

具体实施方式

下面将结合附图和实施例对本发明作进一步地详细描述。

如图1和图2所示，本发明实施例中的重介悬浮密度控制系统，其包括控制终端1、plc控制器2和执行设备3，所述控制终端1和plc控制器2通过网络连接；所述执行设备3包括液位传感器20、分流阀8、补水阀4、加水阀9、浓介泵21、反分流泵6和密度计22，其中：plc控制器2与各个执行设备3通过导线连接，液位传感器20设置于合介桶10的内侧壁上，分流阀8设置于合介桶10与精煤稀介桶11之间的管路上，补水阀4设置于合介桶10与旋流器7之间的管路上，加水阀9设置于水源与合介桶10之间的管路上，浓介泵21的进口与浓介桶5连接，浓介泵21的出口与合介桶10连接，反分流泵6的进口与合介桶10连接，反分流泵6的出口与浓介桶5连接，密度计22设置于合介桶10与旋流器7之间的管路上。

其中，控制终端1和plc控制器2之间通过以太网搭建通讯的物理层，通过opc接口协议实现通讯。plc控制器2与各执行设备3采用4-20ma电流信号实现数据的采集与发送。

可选地，所述执行设备3还包括磁性物含量仪23，磁性物含量仪23设置于合介桶10与旋流器7之间的管路上。

对比传统的密度控制系统，本发明实施例中的系统增加了反分流泵6、浓介泵21和加水阀9。反分流泵6用于将合介桶10中的悬浮液通过反分流泵6输送到浓介桶5中，以此降低合介桶10的密度。当需要降低合介桶10中悬浮液的密度时，可以通过控制反分流泵6与合介桶10上的加水阀9，在往合介桶10里加水时，同时将合介桶10中的悬浮液输送至浓介桶5中；当合介桶10中的悬浮液密度需要上升时，可以通过浓介泵21将浓介桶5中的浓介打入合介桶10中来实现。

上述重介悬浮密度控制系统的控制方法，如图3所示，包括如下步骤s1至s4：

s1，plc控制器实时获取补水阀开度、分流阀开度、密度偏差和合介桶液位作为合介桶液位预测信号，并将合介桶液位预测信号发送至控制终端。

具体地，补水阀实时采集补水阀开度，分流阀实时采集分流阀开度，密度计实时测量合介桶中悬浮液的当前实际密度，液位传感器实时测量合介桶中的液位，且各执行设备实时将采集的数据发送至plc控制器。密度偏差是指通过密度计测得的合介桶中的当前实际密度与当前洗选工况要求合介桶达到的密度(密度设定值)之间的差值。

s2，控制终端根据合介桶液位预测信号通过预先训练得到的bp神经网络模型确定预测的合介桶液位。

由于密度与液位存在相关关系，密度的阶跃信号越大，液位的阶跃响应幅值也会越大，可能合介桶无法满足密度的调节要求。因此，合介桶液位的预测有着至关重要的作用。基于此，本发明实施例通过bp神经网络模型建立合介桶液位的预测模型，通过bp神经网络模型实时确定预测的合介桶液位。bp神经网络模型选取补水阀开度、分流阀开度、密度偏差及合介桶液位作为输入，合介桶达到平衡时的合介桶液位作为输出。其中，合介桶达到平衡时是指不论密度调节范围多大，合介桶中的液位不至于太高也不至于太低时的液位。

本发明实施例在通过预先训练得到的bp神经网络模型确定预测的合介桶液位之前，为了避免维度之咒，采用随机梯度下降的方式先训练bp神经网络模型。在具体训练时，首先初始化权重输入第一个观察数据，通过正向传播激活每一个神经元，通过反向传播依据损失函数，对每个权重进行更新，每个观察数据都会更新一次权重。图4为训练bp神经网络模型的流程图。

在具体训练bp神经网络模型时，以某选煤厂洗选过程中的数据为原始数据，选取s函数作为激活函数，选取洗选过程中的120组数据作为样本。为了提高模型的准确性，对数据进行归一化处理，由于数据都为正数，使用线性函数归一化，使数据映射到[0，1]的区间内。随机选取其中100组作为训练集，20组作为测试集。经过多次训练，训练次数为10000次，学习效率为0.01。最终确定本发明实施例中的bp神经网络模型的隐藏层为一层，节点数为11时，训练得到的bp神经网络模型的预测效果最好。

s3，控制终端根据密度偏差、合介桶的液位和预测的合介桶液位通过预先训练得到的支持向量机分类模型确定当前对悬浮液的密度进行控制所需的目标切换策略，并将目标切换策略发送至plc控制器，其中，对悬浮液的密度进行控制的切换策略包括加介模式、稳态模式、密度阶跃上升模式和密度阶跃下降模式。

由于在不同的洗选工况下，对密度的调节方式存在多种情况。本发明实施例设置对悬浮液的密度进行控制的切换策略有四种模式，分别为加介模式、稳态模式、密度阶跃上升模式和密度阶跃下降模式。加介模式是指系统介质消耗到一定程度，需要通过补介以保持生产的正常进行。稳态模式是实现重介生产过程的平衡控制。密度阶跃上升模式是指密度设定值突然大幅上升。密度阶跃下降模式是指密度设定值突然大幅下降。不同的模式之间对应的合介桶液位及密度差值是不同的，每种模式有着各自鲜明的特点。加介模式对应的特点是合介桶液位低，密度差值小；稳态模式对应的特点是密度偏差与磁性物偏差调节范围小，不至于超出合介桶液位的高底限；而密度阶跃模式(密度阶跃上升模式和密度阶跃下降模式)特点都是密度偏差值大，调节时可能导致合介桶液位的不稳定。

基于各种模式的特点，本发明实施例通过机器学习中的支持向量机的一对一的多分类法实现对四种模式的判断。通过机器学习，模拟人脑对现场情况的逻辑推理。输入变量为密度偏差、合介桶的液位及预测的合介桶液位，输出为加介模式、稳态模式、密度阶跃上升模式及密度阶跃下降模式，类别标签分别为1、2、3、4。一对一的方法是每两类之间建立一个分类器，因此对于本文的4类问题，共构建6个训练集，分别使用支持向量机分类模型对这6个训练集进行学习，得到以密度偏差、合介桶的液位和预测的合介桶液位作为输入，以某一种切换策略作为输出的支持向量机分类模型。在此基础上，在洗选过程中，当合介桶的密度设定值发生变化时，通过该支持向量机分类模型确定当前对合介桶的悬浮液进行调整的切换策略。

s4，plc控制器控制目标切换策略对应的执行设备动作。

其中，每种切换策略对应的执行设备不同。加介模式的执行设备为浓介泵与补水阀，稳态模式的执行执行设备为分流阀与补水阀，密度阶跃上升模式的执行设备为浓介泵与分流阀，密度阶跃下降模式的执行设备为加水阀与反分流泵。如图5所示，其为基于本发明实施例控制方法搭建的控制模型。

其中，所述s4中，plc控制器控制目标切换策略对应的执行设备动作时，有如下四种情况：

1、当目标切换策略为加介模式时，由于需要进行浓介的补加，因而需要plc控制器控制浓介泵开启。而在浓介补加时，会导致合介桶中密度的突然升高，为了使在补介的过程中，悬浮液密度满足生产的要求，本发明实施例通过控制补水阀的开度进行pid调节来降低密度。浓介泵的开启时间由合介桶液位与切换策略同时控制，当切换策略判断系统已达到切换要求时，控制进行模式切换。

2、当目标切换策略为稳态模式时，plc控制器控制补水阀的开度进行pid调节，并根据补水阀的开度调节分流阀的开度。

具体地，在稳态模式下，控制的影响因素有悬浮液密度、磁性物含量、补水阀开度及合介桶液位。在稳态模式时，为了使悬浮液达到最好的洗选状态，不能单单只考虑悬浮液密度及合介桶液位，而还需考虑到煤泥含量对于旋流器的影响，煤泥含量通过悬浮液密度及磁性物含量计算。当煤泥含量过高时，对于细颗粒物料，在旋流器中受到的阻力变大，影响物料的分选。当煤泥含量过低时，无法保证悬浮液的粘度，导致悬浮液稳定性变差。补水阀是调节密度的重要手段，由于补水阀门的及时性，补水阀采用pid调节。补水阀开度的大小可以及时反应合介桶中悬浮液密度的大小，根据补水阀门的大小可以提前调节分流阀门，当补水阀门开度大时，减小分流阀门；当补水阀门小时，开大分流阀门。

3、当目标切换策略为密度阶跃上升模式时，plc控制器控制浓介泵开启，并根据合介桶中的液位控制分流阀开启与否。

具体地，由于密度与液位的耦合关系及分流的滞后性，当目标切换策略为密度阶跃上升模式时，通过分流阀与补水阀无法完成密度的及时调节。因此，本发明实施例通过浓介泵及分流阀来进行密度调节。在该种模式下，若合介桶液位高，则通过分流阀降低液位的同时补充浓介；若合介桶液位低，则只通过补加浓介即可。

4、当目标切换策略为密度阶跃下降模式时，plc控制器控制加水阀开启，并根据合介桶中的液位控制反分流泵开启与否。

具体地，在密度阶跃下降模式时，补水阀门虽然可以及时降低密度，但是补水阀开度过大，会导致合介桶液位上升。但由于补水阀门在合介泵前，导致合介桶液位的上升有一定滞后现象，所以这种方法容易导致合介桶液位过高或溢桶及加水量的超调。因此，在本发明实施例中，当密度需要大幅下降时，本发明实施例通过加水阀与反分流泵进行控制。当合介桶液位不高时，可以通过直接加水降低密度；当液位高时，加水的同时通过反分流泵降低液位。

综上，在大范围调节密度时，本发明实施例提出的加水、补介、反分流的方式与传统控制系统中分流及合介桶前的补水方式相比较，反应时间更短，调节速度更快。

本发明实施例中的模式切换为不要求完全的精确，因为模式的切换是闭环控制，如果模型的切换出现误判，随着工况的变化，模式的特点愈加明显，最终会切换到正确的模式上。

将本发明实施例提供的系统及方法应用于某洗煤厂的重介控制系统中，原来该洗煤厂只是通过手动控制分流阀，调节时密度控制波动范围大，尤其在设定密度需要调整时，分流阀的超调量大，密度反复波动，再加上分流的滞后作用，导致调节时间长。应用本发明后，悬浮液密度波动明显减小，合介桶液位更加稳定。同时，在密度大幅度调节时，密度的超调量变小，密度调节反应更快。

图6和图7分别为应用本发明后，密度设定值下调和上调时，时间与密度之间的关系示意图。在应用本发明后，密度在稳态阶段，密度的波动范围稳定在±0.005g/cm³，且在密度设定值上调及下调时调节时间短，密度下调0.02g/cm³，用时大概只有3min左右，密度上调0.06g/cm³，用时15min左右。密度调整后可以及时回到稳定状态，超调量小。

可以理解的是，以上实施方式仅仅是为了说明本发明的原理而采用的示例性实施方式，然而本发明并不局限于此。对于本领域内的普通技术人员而言，在不脱离本发明的精神和实质的情况下，可以做出各种变型和改进，这些变型和改进也视为本发明的保护范围。