Система управления комплексом мокрой магнитной сепарации с использованием методов теории нечетких множеств

УДК 622.75

М.В.Сухоруков, А.Г.Бабенко

СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ КОМПЛЕКСОМ МОКРОЙ МАГНИТНОЙ СЕПЕРАЦИИ (ММС) С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДОВ ТЕОРИИ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ

Вовлечение в переработку бедных и забалансных руд с неизбежностью приводит к применению разветвленных и многосвязных схем обогащения, что значительно повышает размерность задач управления такими обогатительными процессами и делает трудным или невозможным синтез систем управления с заданными высокими технологическими характеристиками.

Один из способов решения задач управления высокой размерности заключается в применении многоуровневых систем управления, основанных на декомпозиции или разбиении сложной системы управления на несколько подсистем. Каждая такая подсистема решает одну из частных задач, получаемых также путем декомпозиции общей задачи управления, при этом частные задачи иерархически связаны в одну общую задачу управления.

Применение методов классической теории управления к многомерным, многосвязным, нестационарным объектам во многих случаях не позволяет получить заданные показатели качества. Основные причины этого заключаются в необходимости получения адекватного аналитического описания, как самого объекта управления, так и критериев качества, которые к нему предъявляются. Для сложных объектов управления, которыми являются рассматриваемые далее технологические процессы обогащения, построение модели системы управления и определение критериев оценки качества ее функционирования являются самостоятельными непростыми задачами. Их решение затруднено такими факторами, как изменение качественных

показателей руды, поступающей на обогащение, многомерность, многосвязность и нестационарность управляемого объекта, зависимость его статических и динамических свойств от качественно - количественных показателей полезного ископаемого, износа оборудования, неточности и неполноты измерений и контроля. Все это приводит к неадекватности традиционных математических моделей реальным технологическим процессам, затрудняет синтез систем управления и, как следствие, ухудшает технологические показатели комплекса обогащения в целом. Широкий диапазон изменения физико-механических и химико-минерологических свойств руды как по амплитуде, так и по частоте, наличие рециклов, значительные инерционности и

наличие транспортных запаздываний, факторы организационного и психологического порядка -всс это делает управление процессом обогащения по конечным показателям технологической линии достаточно трудоемким и малоэффективным. Эти же причины затрудняют получение достоверных (в смысле обеспечения воспроизводимости) моделей статических и динамических характеристик отдельных обогатительных агрегатов или участков технологических линий.

• В рамках классической теории управления возникающие противоречия могут быть разрешены при значительном усложнении систем управления, в частности с использованием многоконтурных систем адаптивного управления, использованием наблюдателей и т.д. При этом размерность системы управления повышается в 2...3 раза, значительно усложняется динамика процессов, что связано с наличием переходных процессов как в объекте управления, так и в наблюдателях, эталонных или других моделях.

Другим направлением решения сложных задач, трудноразрешимым в рамках классической теории управления, является применение новых нетрадиционных технологий управления, таких, как ситуационное управление, управление на основе нечеткой логики и нейронных сетей и др.

Рассмотрим синтез системы управления сложным обогатительным объектом на примере технологического комплекса мокрой магнитной сепарации в условиях Соколовско-Сарбайского горно-обогатительного производственного объединения (ССГОПО). В состав комплекса входят три стадии обогащения, включающие такие технологические операции, как измельчение, классификация и мокрая магнитная сепарация (рис.1).

Промпродукт

СМС

Измельчение I стадия

А'

мме I стадия

Хвосты I стадии

ельчешв II стадии

з)

Из III и IV стадий обогащения

II стадия

Хвосты II стадии

Классификация II стадия

Концентрат II стадии

К>

м

Пески

Рис. 1. Структурная схема технологического комапскса после декомпозиции

Синтез системы управления включает в себя декомпозицию объекта управления и, соответственно, задачи управления, определение технологий управления, применяемых для решения частичных задач управления, и имитационное моделирование, позволяющее оценить правильность принятых решений.

Комплекс мокрого магнитного обогащения ССГОПО состоит из 16 секций, в которых предусмотрены три стадии измельчения до конечной крупности 92-94 % класса -0,074 мм, магнитная сепарация на сливах мельниц 1 и 2 стадий измельчения, классификации на сливе 1 приема магнитной сепарации и 4 стадия ММС в два приема с последующим обесшламливанием п ром продукта. Концентраты обезвоживаются на дисковых вакуум-фильтрах. Комплекс обеспечивает производство железорудного концентрата с содержанием железа 66,12 % в концентрате и 13,8 % - в хвостах

Проведем агрегирование и декомпозицию для рассматриваемого объекта управления. Агрегирование переменных ведет к потере части информации, что в конечном итоге снижает качество управления технологическим процессом. Поэтому возникает задача произведения декомпозиции технологической схемы без существенного ухудшения качества управления. Смысл декомпозиции заключается в том, чтобы, воспользовавшись априорными сведениями о структуре объекта, упростить задачу синтеза модели, т.е. математического описания объекта управления. Это упрощение может идти по двум направлениям. С одной стороны, каждый элемент декомпозированной системы может быть проще исходной (недекомпозированной) системы, что облегчает синтез модели этого элемента и, в конечном счете, модели всего объекта. С другой стороны, упростить задачу синтеза можно независимо от сложности элементов, уменьшив число входов - выходов каждого элемента по сравнению с исходным объектом. При этом следует \-читывать, что разбиение на большое число элементов может привести к тому, что сложность декомпозированной системы будет выше, чем недекомпозированной.

Декомпозиция задач управления сложными технологическими процессами, какими является ММО совместно с измельчением и классификацией, предполагает полную эквивалентность решений задач с декомпозицией или без нее. Это условие ограничивает область применения известных методов декомпозиции и значительно усложняет процесс решения задач управления. Кроме этого, при декомпозиции необходимо учитывать, чтэ технические трудности реализации управления зависят от количества контуров управления, выделенных при декомпозиции, а точность управления зависит от количества факторов или переменных, учитываемых при управлении.

Для исследуемого комплекса была произведена декомпозиция несколькими методами: методом ориентированного графа, методом возмущений и методом, учитывающим затраты на управление [3, 5] В результате декомпозиции было выбрано оптимальное количество элементов комплекса, а также номинальное количество входных и выходных параметров каждого из

элементов. Проведенная декомпозиция позволила выделить участки типовой технологии, четко определить их входные (управляющие и возмущающие) и выходные (управляемые) переменные и в конечном итоге построить математические модели и АСУ этими участками.

В результате выбрано следующее представление технологической линии в виде отдельных стадий (см.рис.1). На рис.1 показаны векторы, характеризующие входные и выходные материальные потоки отдельных технологических процессов:

А = [ЛУВМ1 РтМ' егт Эу Явх, а -0.074м1 ],

В = [РМ, ¿ПМ' 0тС' ЯВХ0' С( ре 01 «Д074С1 ТП) ,

с = 1ЛУкС1 (Эк0' Рне1 Рюе1Г}

В = Ох/' Эр? «9^074°' ],

Е = (\УвКС 0гш СГТМ2 Явх^ а «074м2],

Р = ^кС2 Ок02 Р^ р*.074е2 г2 е2],

0=^хв°2 Рхв02 & 4.074е2],

н = (ЛУВ СЛГЦ От СЛ™ ^ВЫХ СЛГЦ Р Г с ^ Р -0.074ГЦ ], м = (ЛУв П^ От ПГЦ Явых ПГЦ В Ре Э -0.074 ОрсП],

Н = [\УВС3-4 <Ь<*« 0ресз-4 9 4074е3-4 ппн].

Процесс измельчения характеризуется следующими переменными: WвM - расход воды в мельницу по стадиям; 0тМ - расход твердого в мельницу по стадиям; а т - физико-механические свойства руды; Оу - диаметр вкраплений рудных зерен; ЯВхМ; КвыхМ - степень раскрытия рудного минерала на входе (выходе) мельницы по стадиям; а 4.074 (Р .0.074)- содержанке класса - 0,074 мм на входе (выходе) мельницы; Рм - мощность, потребляемая приводом мельницы; 5 п - плотность пульпы.

Магнитная сепарация: \УВС - расход воды в сепаратор по стадиям, От - расход твердого в сепаратор по стадиям, Тп - температура пульпы, Явх

сепаратора, а 4.074 (Р 4.074, £4.074)- содержание класса -0,074 мм на входе (выходе) сепаратора, Орс - расход железа из сепаратора ни стадиям, пБС - чаепгга вращения барабана сепаратора, у -выход полезного компонента, е - извлечение полезного компонента.

Классификация: \УВП1 - расход воды в гидроциклон, ()тц- расход твердого в гидроциклон, Квх(вых)ГЦ - степень раскрытия рудного минерала на входе (выходе) гидроциклона, а?с{Р Э Ре) - содержание железа на входе (выходе) гидроциклона, а .0.074 (Р 4074, «9 4074) - содержание класса

-0,074 мм на входе (выходе) гидроциклона, Ппн - частота вращения пескового насоса, 0реп -расход железа с песками гидроциклона.

Для технологической линии ММС такой представление дает возможность синтеза двухуровневой системы управления с установленной иерархией: получение концентрата требуемого качества и максимизации выхода железа за счет минимизации потерь с хвостами.

Рассмотрим более

подробно алгоритмическую структуру математической

модели одного из агрегатов комплекса, например магнитного сепаратора (рис.2). По отдельным каналам магнитный сепаратор может быть описан передаточной функцией инерционного звена первого порядка с

запаздыванием. Точность такой аппроксимации достаточна для проведения инженерных

расчетов синтеза систем управления с типовыми регуляторами. Особенность разработанной модели

заключается в том, что в ней учитывается влияние основных управляющих и возмущающих входных параметров, независимо от степени их влияния, на Рис.2. Алгоритмическая структура математической модели ММС II стадии

выходные переменные. В качестве промежуточной величины, характеризующей качество протекания процесса обогащения, предложено использовать удельную магнитную восприимчивость X К|,ХВ) концентрата (хвостов). Такой выбор обусловлен тем, что величина

магнитной восприимчивости зависит от управляющих (()тС) и возмущающих (ТП) Явх, сс параметров, причем последние оказывают большее влияние и изменяются в широком диапазоне, поэтому в значительной степени предопределяют величину управляющих воздействий. Текущий контроль величины удельной восприимчивости технически осуществляется стандартными техническими средствами.

Для вычисления переменных, которые невозможно измерить, но которые необходимы для непосредственного определения эффективности процесса обогащения, - для функции Роен (см рис.2) используются следующие зависимости:

С2 _ д С2 Ц И< & Г,-

У 2 — п С.1 0 С2 » (О

Р Л ~ & Л

С2

* о)

¿ 2_ „а

а А

и для функционального блока F:

где S т - плотность твердого (руды), поступающего на обогащение.

В данной модели также учитывается то, что статические и динамические свойства объекта по некоторым каналам передачи воздействия зависят от входных параметров комплекса (управляющих и возмущающих), что является одной из причин нелинейности и нестационарности. Дня других элементов модели (см.рис.1) алгоритмические схемы аналогичны рассмотренной.

После проведения декомпозиции для различных стадий рассматриваемого технологического процесса сформулированы следующие цели управления нижнего уровня, реализуемые локальными САУ:

для первой стадии - стабилизация основных параметров входных потоков мельницы (WBMI ,Qtmi) и сепаратора (WBCI, QrC , Пвс,):

WBM' ,QtM\ Wbc\ ОЛ пБС1 _> const;

для второй стадии - стабилизация основных параметров выходных потоков мельницы (RbuxM2, Р .о.074М2, Рмг), сепаратора (/?fe°2, $ f«°2) и гидроциклона (Rbux^, Р А<т, «Ядом), с корректировкой задания с верхнего уровня по таким параметрам, как Pmi, Rbuxmi, Р -o.o74m1, Р

ЛвЫХШ» Р -0.074М*, Рм2» , Р Fe°*, Э ^ВЫХ^, Р -0.074, «9 -0.074 —> COnSt ,

XЗАДАНИЯ —> var .

На верхнем уровне должна проводиться оптимизация основных показателей комплекса

(Ги*иГг, € 2): Уи€и У 2, £ 2-»max ;

ptrzp^zPvT*-,

Необходимо отметить, что для стабилизации основных параметров входного потока комплекса предварительно необходимо произвести опробование при различных вариантах технологической схемы, что позволит выбрать схему обогащения для данных типов руд, а также

83

выбрать оптимальную производительность комплекса в целом при заданных показателях качества процесса

Для обеспечения целей управления нижнего уровня предложено использовать системы автоматической стабилизации на основе типовых ПИД - регуляторов. Настройки регуляторов определяются стандартными инженерными методами [4].

- устройство

Рис.3. Структурная схема ГОИУ- >"Равжние>. КОТОР°е 0сн0ван0 ПРИМСНеНИИ управляющего устройства методов теории нечетких множеств [1, 2].

Использование этой технологии управления в дан-

ном случае обусловлено и оправдано следующими факторами: объект управления является существенно нелинейным, нестационарным и многомерным; невозможна выработка управляющих воздействий по четко определенным и обоснованным алгоритмам; отсутствует или неоправданно сложно классическое формализованное математическое описание объекта управления; часть информации, необходимой для описания цели управления, существует только в форме пожеланий специалистов, имеющих опыт работы с данным объектом; отсутствуют непосредственно измеряемые показатели качества, или они проходят со значительным запаздыванием и т.д. Методологии нечеткой логики позволят не только использовать опыт обслуживающего персонала, но также учитывать влияние основных возмущающих воздействий и присутствие значительного запаздывания при управлении путем изменения задающего воздействия регулирующим приборам локальных систем нижнего уровня. Из-за многосвязности, нелинейности и нестационарности эти задающие воздействия не могут быть выработаны традиционными структурами управления с помощью жестких, гибких, задержанных обратных связей, корректирующих звеньев и т.д.

Для объекта управления, оборудованного локальными системами стабилизации нижнего уровня, разработана FUZZY - система управления, структура которой представлена на рис.3. FUZZY - управляющее устройство содержит блок фазификации БФ, блок исчисления нечётких высказываний БИ, блок дефазификации БД. Блок фазификации на основе количественной информации, поступающей от датчиков, формализует описание состояния объекта управления в терминах лингвистических переменных. Блок импликации БИ на основе лингвистической информации о состоянии объекта вырабатывает нечёткие логические заключения о необходимых управляющих воздействиях, которые выражены также с помощью лингвистических переменных.

Блок дефазификацни осуществляет перевод информации из внутренней формы представления управляющих решений в виде лингвистических переменных в численное представление. Таким образом, работа FUZZY - системы управления обусловливается набором лингвистических переменных, определяемых фу нкциями принадлежности, и совокупностью нечетких логических управляющих правил - импликаций.

Для примера рассмотрим FUZZY - управляющее устройство для магнитного сепаратора II стадии; он имеет 4 входных («9*°', #р«°2, У \. У т) и 4 выходных сигнала (9 f«02, У г WBC\ Пвсг) Диапазон их изменения относительно среднего значения, которые не превышают ~ 1 % для & Fccl,

~ 2.5 % для «9реС2, ± 1,5 % для у ь ±3 %для у2, ±5 %для ЯрД ± 1,5 %для у 2, ± 15 м3/час для

С2 +

WB " и - 5 об/мин - для Пбс:, позволил для получения лингвистического описания технологической ситуации ограничиться использованием для каждой переменной 5 функций принадлежности, имеющих треугольную или трапецеидальную формы БИ проводит логические исчисление по 35 правилам. В БД использовано также 5 функции принадлежности треугольной или трапецеидальной формы.

В разработанной FUZZY - системе управления комплексом ММС применены 3 FUZZY -управляющих устройств, которые обеспечивают управление и оптимизацию на верхнем уровне отдельных элементов декомпозированного объекта (измельчения, сепарации и классификации). Структуры FUZZY - управляющих устройств всех элементов технологического процесса аналогичны.

Сложность полученной модели, ее нестационарность и нелинейность и использование FUZZY - управления предопределили выбор метода исследования разработанной системы, - это имитационное моделирование. Проведение имитационного моделирования позволило повысить адекватность получаемых результатсв за счет учета нелинейности, нестационарности объекта управления, влияния не учитываемых ранее возмущающих воздействий, которые оказывают значительное влияние на ход технологического процесса (вкрапленность рудных зерен, удельную магнитну ю восприимчивость продукта, твердость руды и т.д.).

Исследование разработанной системы управления с использованием FUZZY -у правляющих устройств на имитационной модели показало улучшение работы комплекса ММС. Выход полезного компонента увеличился на 1,5 %, улучшились показателей качества переходных процессов. Исследование на модели системы управления комплексом ММС без FUZZY -у правляющих устройств верхнего уровня показало, что они не обеспечивают работоспособность при широком диапазоне изменения возмущающих воздействий как по амплитуде, так и по частоте.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Бабснко А.Г., Покшии A.B. Применение методов теории нечетких множеств для управления главными электроприводами одноковшовых экскаваторов //Изв.вузов. Горный журнал. - 1997. - №9 -10. -С. 140-151.

2. Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений - М.: Мир. 1976. -87 с.

3. Казаков Ю.М. Управление технологической линией мокрого магнитного обогащения: Дис. ... канд. техн. наук. - Екатеринбург. 1994.

4. Троп А.Е., Козин В.З., Прокофьев Е.В. Автоматическое управление технологическими процессами обогатительных фабрик: Уч. для вузов. - М.: Недра. 1986. - 303 с.

5. Цурков В.И. Декомпозиция в задачах большой размерности. - М.: Наука. 1982.

УДК 621.879.622-34

И.С.Бобин

МЕТОДЫ РАСПОЗНАВАНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ СОСТОЯНИЙ ОДНОКОВШОВЫХ ЭКСКАВАТОРОВ

Необходимость рассмотрения проблемы распознавания технологических состояний одноковшовых экскаваторов связана с повышенными требованиями к горному оборудованию, предъявляемыми в настоящее время. В частности, это оснащение экскаваторов автоматизированными системами управления копанием, перемещением ковша, защиты, системами автоматизированной диагностики и контроля, призванными снизить долю участия человека в технологическом процессе до минимума. Вызвано это прежде всего желанием добывающих компаний избежать негативных последствий влияния человеческого фактора на производственный процесс. Как следствие подобных опасений можно рассматривать наметившуюся в последнее время тенденцию к повышению "интеллектуальности" систем автоматического управления в плане их адаптации к меняющимся внешним условиям и внутреннему состоянию технологического объекта. Необходимым элементом подобных автоматизированных систем являются системы распознавания (идентификации) текущего технологического состояния управляемого объекта.

В данном случае термин "текущее технологическое состояние динамического объекта" понимается согласно [14] "как множество допустимых состояний S, элементам которого соответствуют технологические операции, выполняемые динамическим объектом: s,eS, 1-1,...,/". Как нам кажется, наибольшую ценность для практики имеет задача распознавания в следующей постановке [14): идс»гтфикация технологических состояний экскаватора "по технологическим составляющим рабочего цикла" (множество У): vi - черпание, vi - транспортировка гружёного ковша, уз - разгрузка ковша, - перемещение ковша в забой, \ь - подготовка к черпанию, ve - остановка, V7 - неопределенное состояние". Приоритетность данной задачи распознавания обусловлена тем, что в большинстве приложений не требуется более подробная информация о технологическом состоянии электромеханических систем (ЭМС) экскаватора: разгон, установившееся движение, торможение [14].