煤泥浮選智能加藥控制系統(tǒng)的研究

張 路

(山西焦煤 西山煤電 馬蘭礦 選煤廠，山西 古交 030205)

0 引言

在煤泥浮選工藝中，加藥方式的發(fā)展經(jīng)歷了三個(gè)階段：人工加藥、自動(dòng)加藥和智能加藥。人工加藥存在諸多弊端，加藥量是否準(zhǔn)確主要取決于工作人員的經(jīng)驗(yàn)和責(zé)任心，添加藥劑量誤差大造成精煤灰分不穩(wěn)定和藥劑浪費(fèi)，人員與有害藥劑的接觸也會(huì)有潛在風(fēng)險(xiǎn)。20世紀(jì)90年代，煤泥灰分在線分析儀出現(xiàn)后，以簡(jiǎn)單閉環(huán)控制為特征的自動(dòng)加藥逐漸普及開(kāi)來(lái)，此后發(fā)明的各種先進(jìn)測(cè)量?jī)x器極大地提高了加藥過(guò)程的自動(dòng)化水平。但是大多數(shù)自動(dòng)加藥系統(tǒng)的執(zhí)行機(jī)構(gòu)仍采用計(jì)量泵，計(jì)量泵會(huì)產(chǎn)生脈沖流量，影響回閥小球復(fù)位，進(jìn)而降低加藥精度。本文研究的智能加藥系統(tǒng)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤泥浮選加藥量預(yù)測(cè)模型，將泡沫圖像用于精煤灰分預(yù)測(cè)，通過(guò)精度更高的微小流量控制泵代替計(jì)量泵，實(shí)現(xiàn)了精煤灰分穩(wěn)定的閉環(huán)控制，并能夠顯著減少藥劑浪費(fèi)。

1 智能加藥系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案

按照控制原理繪制的智能加藥煤泥浮選控制系統(tǒng)如圖1所示，除了執(zhí)行機(jī)構(gòu)和控制對(duì)象以外，給定目標(biāo)和反饋回路的設(shè)計(jì)是系統(tǒng)的核心。首先，通過(guò)各種傳感器采集入料灰分、入料流量、入料濃度等影響浮選加藥量的過(guò)程參數(shù)，與精煤灰分一起作為輸入變量，建立基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤泥浮選加藥量模型，得到起泡劑和捕獲劑預(yù)測(cè)量；其次，利用工業(yè)相機(jī)捕獲精煤泡沫圖像，將影響精煤灰分特征提取出來(lái)，預(yù)測(cè)出此時(shí)產(chǎn)出精煤的灰分?jǐn)?shù)據(jù)；接著，在上述兩個(gè)預(yù)測(cè)模型的基礎(chǔ)上，利用專(zhuān)家系統(tǒng)建立修正后的加藥量模型；最后通過(guò)蠕動(dòng)泵把合適劑量的起泡劑和捕獲劑加入煤泥浮選槽，在保證精煤灰分穩(wěn)定的前提下，實(shí)現(xiàn)藥劑量的動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)。

圖1 智能加藥煤泥浮選控制系統(tǒng)框圖

2 智能加藥控制系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)

2.1 流量傳感器

超聲波流量計(jì)是一種用于管道流體流量測(cè)量的傳感器，采用多普勒原理制成，原理如圖2所示。換能器內(nèi)有超聲波發(fā)生器和接收器，使用時(shí)將換能器安裝在管道外壁，發(fā)生器作為聲源向管道液體內(nèi)發(fā)出頻率為f0的超聲波，并以與管道壁夾角θ方向傳播，超聲波在傳播過(guò)程中會(huì)發(fā)生頻率衰減，遇到液體內(nèi)的煤泥顆粒后會(huì)發(fā)生反射，最后被接收器捕獲。

圖2 多普勒超聲波流量計(jì)原理

設(shè)碰到煤泥顆粒時(shí)的頻率為f1，被接收器接收時(shí)的頻率為f2，那么發(fā)生器和接收器之間的多普勒頻移為：

(1)

其中：c為超聲波在煤泥流體中的傳播速度；v煤為煤泥顆粒的運(yùn)動(dòng)速度。若設(shè)S為管道橫截面積，則煤泥的流量Q為：

(2)

式(2)是考慮單個(gè)煤泥顆粒時(shí)流量Q的表達(dá)式，由于實(shí)際應(yīng)用中管道中有大量煤泥顆粒，且超聲波流量計(jì)的換能器采用收發(fā)一體結(jié)構(gòu)，而多普勒信號(hào)的信息窗為發(fā)生器和接收器兩個(gè)指向性聲波束重疊區(qū)域，因此在安裝超聲波流量計(jì)時(shí)要求多普勒信息窗處于流體平均流速位置，這樣測(cè)量數(shù)據(jù)才真實(shí)準(zhǔn)確。

2.2 濃度傳感器

煤泥水的濃度是浮選加藥系統(tǒng)中的一個(gè)重要參數(shù)，實(shí)際檢測(cè)中可以用礦漿的濃度代替煤泥水的濃度。質(zhì)量流量計(jì)是一種基于科里奧利原理制成的濃度傳感器?？评飱W利原理可以表述為：當(dāng)密度為ρ漿的礦漿在旋轉(zhuǎn)管道中以恒定速度v漿流動(dòng)時(shí)，任何一段橫截面積S、長(zhǎng)度Δx的管道都將受到一個(gè)切向科里奧利力ΔFc，即：

ΔFc=2ωSΔxv漿·ρ漿.

(3)

其中：ω為質(zhì)點(diǎn)的角速度。由于質(zhì)量流量計(jì)流量為δm=v漿·ρ漿·S，代入式(3)可以得到：

δm=ΔFc/(2ωΔx).

(4)

因此，直接或間接測(cè)量在旋轉(zhuǎn)管道中流動(dòng)流體產(chǎn)生的科里奧利力就可以測(cè)得質(zhì)量流量。本文選擇的濃度傳感器為進(jìn)口科氏力質(zhì)量流量計(jì)，這款傳感器將科里奧利原理與先進(jìn)制作工藝結(jié)合，具有運(yùn)行可靠穩(wěn)定的優(yōu)點(diǎn)。

2.3 液位傳感器

浮選過(guò)程中藥劑使用的流量一般很小，因此藥劑桶內(nèi)的液位高度變化不大，對(duì)于藥劑液位測(cè)量的精度和動(dòng)態(tài)性能要求不高，只需要保證桶內(nèi)液位足夠使用，提醒工作人員添加藥劑即可。假設(shè)藥劑的密度ρ藥恒定，桶底的液體壓力p和液位高度h成正比，桶內(nèi)藥劑液位高度可以用式(5)求得：

h=p/ρ藥.

(5)

2.4 蠕動(dòng)泵

自動(dòng)加藥系統(tǒng)的執(zhí)行機(jī)構(gòu)有三種類(lèi)型：隔膜計(jì)量泵、電磁閥和蠕動(dòng)泵。由于國(guó)內(nèi)藥劑質(zhì)量不穩(wěn)定，采用隔膜計(jì)量泵應(yīng)用效果欠佳，特別是脈沖流量影響加藥精度。而電磁閥對(duì)藥劑的純度要求高，在藥劑中有雜質(zhì)時(shí)極易堵塞，且誤差也大。因此，本設(shè)計(jì)采用蠕動(dòng)泵作為自動(dòng)加藥系統(tǒng)的執(zhí)行機(jī)構(gòu)，由于泵管需要定時(shí)更換，蠕動(dòng)泵的泵卡采用易裝型，轉(zhuǎn)速在300 r/min的蠕動(dòng)泵流量在800 mL/min，能夠同時(shí)滿足起泡劑和捕獲劑的流量需求。除此以外，對(duì)泵的泵頭和滾輪選型時(shí)還要考慮藥劑的防腐蝕性。

3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在藥量預(yù)測(cè)的應(yīng)用

加藥是煤炭浮選工藝的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，而加藥量多少是核心，隨著自動(dòng)化和智能化生產(chǎn)的發(fā)展，生產(chǎn)人員的定性操作已經(jīng)不能滿足工藝要求。浮選加藥量與很多過(guò)程參數(shù)有關(guān)，無(wú)法建立準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行計(jì)算，嚴(yán)重制約著自動(dòng)化浮選控制系統(tǒng)的發(fā)展。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是一種應(yīng)用廣泛的智能預(yù)測(cè)算法，其在浮選加藥量預(yù)測(cè)方面的應(yīng)用具有顯著優(yōu)勢(shì)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種類(lèi)似于人類(lèi)大腦思考過(guò)程的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，具有強(qiáng)大的處理問(wèn)題能力。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法發(fā)展過(guò)程中出現(xiàn)了很多類(lèi)型，常見(jiàn)的有BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GANN和廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GRNN等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)浮選入料的流量Q與很多因素有關(guān)：入料濃度C、入料灰分A、入料顆粒分布狀態(tài)G、浮選槽液位h、精煤工藝目標(biāo)值R、藥劑量U、輸出的精煤灰分Y、邊界條件Ω等，將系統(tǒng)參數(shù)和不變量剔除，可以得到簡(jiǎn)化的加藥模型U=g(A,C,Q,Y),即加藥量只與入料灰分、濃度、流量和精煤灰分有關(guān)。采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法，首先應(yīng)選取實(shí)際生產(chǎn)中的樣本數(shù)據(jù)，為了盡可能地使樣本具有代表性，采用等間隔選取原則。選擇好樣本數(shù)據(jù)后，將其分為數(shù)據(jù)量大小不一的兩組，數(shù)據(jù)量大的樣本組用來(lái)進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，然后用數(shù)據(jù)量小的樣本組進(jìn)行預(yù)測(cè)。

4 泡沫圖像在精煤灰分預(yù)測(cè)的應(yīng)用

將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于浮選加藥預(yù)測(cè)，能夠極大地提高加藥量的準(zhǔn)確性，但由于缺乏煤泥灰分在線監(jiān)測(cè)手段，用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的是離線數(shù)據(jù)，現(xiàn)場(chǎng)操作的不確定因素很多，實(shí)際應(yīng)用效果仍然存在問(wèn)題。操作工人通過(guò)浮選槽內(nèi)氣泡的形態(tài)、顏色、紋理和速度等特征，可以了解浮選的精煤灰分是否達(dá)到了預(yù)期?；谏鲜鲈?，研究人員對(duì)泡沫圖像進(jìn)行分析，從而實(shí)現(xiàn)了間接判斷精煤的灰分。由于生產(chǎn)環(huán)境惡劣，泡沫圖像成相效果不佳，因此首先需要對(duì)其進(jìn)行濾波降噪處理，常用的方法有開(kāi)閉重構(gòu)濾波算法和高斯濾波算法。在面積開(kāi)閉重構(gòu)濾波算法中，只考慮形狀而不考慮大小將導(dǎo)致像素丟失，只考慮大小而不考慮形狀將導(dǎo)致氣泡變形，因此本文選擇形狀和大小為開(kāi)閉重構(gòu)濾波算法的參數(shù)。選擇橢圓形為泡沫氣泡的形狀參數(shù)，通過(guò)不斷改變尺寸大小觀察濾波效果，i階濾波算法的表達(dá)式為：

(6)

圖3 不同尺度參數(shù)的濾波效果

5 結(jié)束語(yǔ)

為了改善浮選工藝中人工操作加藥方式的落后現(xiàn)狀，設(shè)計(jì)了一套智能加藥煤泥浮選控制系統(tǒng)，該系統(tǒng)采用蠕動(dòng)泵代替計(jì)量泵，提高了加藥精度，降低了系統(tǒng)成本。將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法用于加藥量預(yù)測(cè)，將泡沫圖像應(yīng)用于精煤灰分預(yù)測(cè)，顯著提高了加藥過(guò)程的智能化水平。隨著傳感器技術(shù)和人工智能技術(shù)的發(fā)展，必將有更多先進(jìn)的智能技術(shù)應(yīng)用于煤泥浮選控制系統(tǒng)，達(dá)到減輕人員工作強(qiáng)度的目的。