中冶长天国际工程有限责任公司;中冶长天(长沙)智能科技有限公司邱立运获国家专利权
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龙图腾网获悉中冶长天国际工程有限责任公司;中冶长天(长沙)智能科技有限公司申请的专利一种用于球磨机的磨矿效率实时优化控制方法及系统获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN118122476B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202211543371.5,技术领域涉及:B02C25/00;该发明授权一种用于球磨机的磨矿效率实时优化控制方法及系统是由邱立运;蒋源铭;袁立新;谌欣设计研发完成,并于2022-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种用于球磨机的磨矿效率实时优化控制方法及系统在说明书摘要公布了:本发明提供一种用于球磨机的磨矿效率实时优化控制方法及系统,通过获取十二个实时输入数据,将所述实时输入数据输入至预先训练的神经网络模型中,并接受所述神经网络模型输出的用于反映磨矿效率的磨机功率预测值,确定所述磨机功率预测值和磨机功率期望值之间的偏差值;在所述偏差值处于第一范围内时,进入步骤S31;在所述偏差值处于第二范围内,进入步骤S32;在所述偏差值处于第三范围内时,进入步骤S33。本发明能对磨矿效率实时优化控制,能够通过调控目标调整参数实现对磨矿效率实现高精度的控制,保证磨机处于期望磨矿效率,从而解决磨机“欠负荷”或“胀肚”等异常工况。
本发明授权一种用于球磨机的磨矿效率实时优化控制方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种用于球磨机的磨矿效率实时优化控制方法,其特征在于,包括步骤: S1,获取实时输入数据;其中,所述实时输入数据包括:旋流器入口管道矿浆流量实时值、旋流器入口管道矿浆浓度实时值、旋流器内介质压力实时值、旋流器溢流细矿品位实时值、旋流器溢流细矿浓度实时值、旋流器溢流细矿粒度实时值、研磨介质单位时间内平均填充量、磨机音频实时值、磨机内物料总质量实时值、磨机内物料填充率实时值、磨矿浓度实时值以及磨机转速实时值; S2,将所述实时输入数据输入至预先训练的神经网络模型中,并接受所述神经网络模型输出的用于反映磨矿效率的磨机功率预测值;其中,所述神经网络模型包含所述实时输入数据和所述磨机功率预测值之间的映射关系; S3,确定所述磨机功率预测值和磨机功率期望值之间的偏差值;在所述偏差值处于第一范围内时,进入步骤S31;在所述偏差值处于第二范围内,进入步骤S32;在所述偏差值处于第三范围内时,进入步骤S33;其中, S31,按照预设增加量调大目标调整参数,然后将调整后的目标调整参数再次输入至所述神经网络模型中,并接受所述神经网络模型输出的磨机功率预测值;然后返回步骤S3;其中,所述目标调整参数包括旋流器入口管道矿浆流量、研磨介质单位时间内平均填充量、磨机内物料填充率、磨机转速中的一种或多种; S32,按照预设减小量调小所述目标调整参数,然后将调整后的目标调整参数再次输入至所述神经网络模型中,并接受所述神经网络模型输出的磨机功率预测值;然后返回步骤S3; S33,维持当前球磨机在所述目标调整参数的允差范围内继续生产; 所述步骤S2中的所述神经网络模型,通过以下步骤得到: S21,获取N个历史周期内的满足训练与测试用的历史样本数据;所述历史样本数据包括历史样本输入数据和历史样本输出数据;其中,所述历史样本输入数据包括旋流器入口管道矿浆流量历史值、旋流器入口管道矿浆浓度历史值、旋流器内介质压力历史值、旋流器溢流细矿品位历史值、旋流器溢流细矿浓度历史值、旋流器溢流细矿粒度历史值、研磨介质单位时间内平均填充量历史值、磨机音频历史值、磨机内物料总质量历史值、磨机内物料填充率历史值、磨矿浓度历史值以及磨机转速历史值;所述历史样本输出数据包括磨机功率历史值; S22,对所述历史样本数据进行预处理;其中,所述预处理包括平滑处理和归一化处理; S23,将N1个历史样本输入数据作为初步神经网络模型的输入值,将N1个对应的历史样本输出数据作为初步神经网络模型的输出值,对初步神经网络模型进行训练; S24,将N2个历史样本输入数据输入至初步神经网络模型进行测试,并输出N2个网络预测值; S25,计算N2个网络预测值和所述N2个历史样本输入数据对应的N2个历史样本输出数据之间的均方误差,并判断均方误差是否处于设定范围内; S26,在所述均方误差处于设定范围内时,将所述初步神经网络模型作为所述神经网络模型; 所述神经网络模型为ANN神经网络模型,具体为: 其中,Y0是目标输出,Xit为当前输入量,WHij为第i个输入和第j个隐藏之间的链接的权重神经元,m为输入神经元的数量,WOj为第j个隐藏神经元和输出神经元之间的连接权重,fh为隐藏神经元激活函数,fo为输出神经元激活函数,bj为第j个的偏置隐藏神经元,bo为输出神经元的偏置,HN为输出神经元中的隐藏神经元的数量。
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