一种基于串级解耦控制的选煤厂浮选加药控制方法

技术领域

本申请涉及信息技术领域，尤其涉及一种基于串级解耦控制的选煤厂浮选加药控制方法。

背景技术

浮选是根据矿物的疏水特性有选择性的分离出有用矿物的方法，该过程是一个复杂的生产过程，受多种因素影响。当前选煤厂基于手动的加药策略无法满足工厂的生产条件，因此需要一种方法满足浮选的经济指标，提高浮选生产效率和稳定性。

针对浮选过程的多变量特性，文献(Nasseri S,Khalesi M R,Ramezani A,etal.An Adaptive Decoupling Control Design for Flotation Column:AComparativeStudy Against Model Predictive Control[J].IETE Journal of Research,2020:1-14.)提出一种自适应解耦控制策略对解耦器的结构加入PID整定中，来减少计算时间和复杂度并完成自适应调参。然而由于浮选生产过程中变量多，时滞大，工况复杂，对控制器整定要求较高。除了传统的基于PID方法外，文献(Brooks K,Westcott M,Bauer M.ACombined MPC for Milling and Flotation–A Simulation Study[J].IFAC-PapersOnLine,2019,52(14):24-29.)使用基于模型预测控制(MPC)来对浮选的鲁棒和扰动进行补偿。然而，只使用MPC控制往往导致保守的控制性能，且较依赖于精确的系统动力学模型。因此采用单个回路控制的方法难以取得较好的浮选控制效果。

串级控制可以改善大时滞和大惯性过程的影响，而且结构简单，在工业领域有广泛应用。文献(楚云飞，徐文立，廖芊，万维汉.串级浮选槽液位的分散控制[J].矿冶,2004,(2):20-23；王旭，赵博实.铜浮选流程智能控制系统设计与应用[J].有色冶金设计与研究,2019,第40卷(5):5-9.)提出一种基于串级的控制策略，应用于多级浮选槽的液位控制，通过协同控制来降低各环节中干扰影响。

以上方法由于在多变量浮选过程中，控制回路之间的耦合作用表面单独控制不同的回路是不可行的以及控制器的复杂性，计算强度，低鲁棒性等特性，使得多变量控制器的在工业现场的实施具有挑战性。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种基于串级解耦控制的选煤厂浮选加药控制方法，解决了人工手动调控加药过程不稳定的问题，适应了选煤厂浮选对象的特性，满足了浮选工业的生产要求。

本发明通过以下技术方案予以实现：

本申请实施例提供一种基于串级解耦控制的选煤厂浮选加药控制方法，其特征在于，包括以下具体步骤：

对浮选信息进行实时采集，获取浮选过程中起泡剂和补收剂的加药量、尾矿和精矿品位信息，并对生产实际数据进行数据预处理，剔除异常点和无效数据；

在获取输入输出样本数据后，进行串级解耦控制器的设计，对选煤厂浮选加药对象进行控制；

进行PID系数和MPC控制器权重参数的优化。

所述进行串级解耦控制器的设计包括内回路使用PID解耦控制对浮选回路进行解耦，削弱变量间干扰；外回路使用MPC对内回路的广义对象进行优化，对生产指标的设定值进行柔化来平稳控制效果，最终通过MPC控制器的输出作为密集采样的PID解耦回路的输入，提前评估并预测了浮选过程输出的误差，进而有效提高浮选回路的扰动抑制性能和控制稳定性。

所述在根据控制方案进行PID系数和MPC控制器权重参数的优化具体为，采用粒子群算法对控制器参数进行寻优，选取性能指标的积分绝对误差作为优化的代价函数，为串级控制策略在浮选加药系统的应用提供保证。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

通过对浮选加药过程进行研究，设计了解耦控制器,融合了MPC控制策略的预测输出的特点和PID控制策略的灵活控制能力。该方法的优势体现在解决了人工手动调控加药过程不稳定的问题，适应了选煤厂浮选对象的特性，满足了浮选工业的生产要求。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是浮选过程工艺流程图；

图2是解耦结构设计框图；

图3是本发明的串级解耦结构设计框图；

图4是串级解耦控制和PID解耦控制响应对比曲线，其中(a)是尾矿品位输出响应，(b)是精矿品位输出响应；

图5是精煤品位的MPC输出轨迹。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

由于浮选过程的多变量特性以及控制回路之间的耦合作用表面单独控制不同的回路的不可行性。完全基于手动的加药策略将无法满足工厂的生产条件，无法满足浮选的经济指标、浮选生产效率和稳定性。因此需采用先进控制方法研究浮选智能加药控制系统。本发明充分挖掘浮选的加工工艺过程以及影响因素。附图1展示了浮选过程的工艺流程图。

本发明的具体步骤如下：

步骤1：数据预处理

通过传感器数据，获取实时浮选信息。数据包括获取浮选过程中起泡剂和补收剂的加药量、尾矿和精矿品位信息，并对生产实际数据进行数据预处理，通过滤波对异常点进行剔除，并自动检测无效数据；

步骤2：设计解耦控制器

针对多变量的浮选加药过程，需要将高维的多变量分解为多个单入单出(SISO)的过程。为提高多变量系统输出的解耦调节性能，采用逆向解耦的方法，首先考虑控制对象的解耦控制结构设计如图2所示。

其中，经济指标中精矿品位和尾矿品位的输出分别表示为y

假设浮选对象模型的传递函数表达式为

其中

解耦器D

步骤3：串级解耦控制结构设计

采用PID解耦的方式作用多变量浮选过程具有出色的适应性和鲁棒性，然而，使用传统的PID控制方法依然具有局限性。单纯的PID解耦控制虽然可以应用于多变量控制回路，然而PID无法满足控制场景的多样化，无法很好的处理约束问题。

附图3展示的整体串级控制结构由内回路和外回路组成。首先，对于内回路的底层控制，为满足设定点的精矿和尾矿品位的PID跟踪控制，需要对建立的多变量浮选加药对象进行解耦操作，来削弱变量间干扰的影响。其次，针对变量的耦合特性采用前馈解耦的方式解决各回路的耦合效应，方便了PID控制器对解耦后浮选加药对象的控制整定。最后，对于外回路通过MPC完成内回路广义对象的优化，其中MPC控制器的输出为内回路的输入。该输入是外回路通过对操作过程的精矿和尾矿品位设定值的柔化，进而对内回路中利用传感器采样的实际值和柔化的信号的偏差值进行底层控制。

在整个串级控制控制结构中，内回路使用密集采样的多变量解耦PID控制策略，对于系统的主要干扰进行抑制；外回路使用MPC控制策略，对模型失配具有较强的鲁棒性，同时对控制的参考轨迹进行柔化，可以获得良好的跟踪特性。

步骤4：参数实时优化和加药控制

由于浮选加药过程具有多变量特性，为了将单回路的PID控制应用于多变量的浮选加药对象，需要对回路进行解耦，这里采用前馈解耦的方式来削弱变量间的干扰。在控制方案中，需要优化的参数主要包括PID参数和MPC的权重。其中通过基于性能的目标函数计算精矿品位和尾矿品位输出和参考的经济指标之间的误差信号,这里目标函数选取积分绝对误差(IAE)作为性能的衡量指标，采用粒子群算法通过大量评估找到全局最优。其中性能指标计算公式为：

附图4展示了通过串级控制方法得到的响应具和基于多变量的PID解耦控制都具有较好的浮选指标跟踪性能,相比于基于PID的解耦控制策略，添加MPC用于主回路控制可以对副回路起到优化和超前预测轨迹的作用，控制效果更平稳，跟踪效果更好。附图5表示MPC对浮选设定值的柔化作用，加快了内环PID的跟踪响应。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。