本文關(guān)鍵詞：煤泥浮選加藥控制系統(tǒng)的研究與開發(fā)

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【摘要】：浮選是選煤的重要環(huán)節(jié),同時也是高耗能環(huán)節(jié),參與煤泥浮選的過程變量較多,變化波動較大,并且市場對浮選的品質(zhì)要求愈加嚴(yán)格,煤泥浮選過程自動化水平日益受到人們的重視,所以煤泥浮選自動化是一個必然的發(fā)展趨勢。但是,在煤泥浮選自動化實現(xiàn)的過程中還存在許多問題。首先,現(xiàn)場缺少參數(shù)檢測裝置與檢測手段;其次,數(shù)字圖像處理技術(shù)還沒有運用到煤泥浮選上;再次,雖然國內(nèi)外對煤泥浮選過程的控制理論有了深入的研究,但能夠真正應(yīng)用于生產(chǎn)實踐的控制策略還需要進一步完善。因此,論文從煤泥浮選過程變量檢測、數(shù)字圖像處理和浮選加藥控制系統(tǒng)三方面進行研究。(1)在對煤泥浮選過程研究的基礎(chǔ)上,設(shè)計了煤泥浮選加藥控制專家系統(tǒng)。確定了以入浮流量、入浮濃度、泡沫尺寸、泡沫灰度和尾礦灰分為輸入變量,起泡劑和捕收劑的添加量為操作變量的控制構(gòu)架。結(jié)合現(xiàn)場環(huán)境和操作工人的習(xí)慣,明確系統(tǒng)的基本功能,給出了系統(tǒng)中各軟件的結(jié)構(gòu)圖。(2)提出一種基于圖像處理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法相結(jié)合的煤泥浮選尾礦灰分軟測量模型。在提取尾礦圖像灰度直方圖的基礎(chǔ)上,進行了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、ELM算法和I-ELM算法的尾礦灰分預(yù)測研究。實驗結(jié)果表明增量型極限學(xué)習(xí)機I-ELM具有精度高、訓(xùn)練時間短的優(yōu)點,適用于尾礦灰分檢測。(3)借助MATLAB圖像處理工具箱開發(fā)了泡沫圖像采集和處理系統(tǒng)。首先對采集到的泡沫圖像進行濾波和增強處理,然后使用帶標(biāo)記的分水嶺算法對泡沫圖像分割,并去除極端小氣泡,求得氣泡平均尺寸。同時基于灰度直方圖提取灰度特征,并且對提取的特征和精煤灰分做了相關(guān)性分析。(4)根據(jù)專家系統(tǒng)設(shè)計的方法,開發(fā)設(shè)計了煤泥浮選加藥控制專家系統(tǒng)。以氣泡大小、灰度和尾礦灰分等主要特征為輸入,制定了基于模糊推理的浮選藥劑添加規(guī)則庫,采用定值控制方法粗調(diào)浮選藥劑添加量,藥劑補償量則是根據(jù)浮選狀態(tài)特征量,通過模糊推理的方法得到,完成了對粗調(diào)的補償;制定了推理策略,完成了推理機設(shè)計;對組態(tài)王界面進行了設(shè)計,作為專家系統(tǒng)的人機交互界面;設(shè)計了數(shù)據(jù)庫作為專家系統(tǒng)綜合數(shù)據(jù)庫,實現(xiàn)數(shù)據(jù)管理、查詢、存儲。(5)在浮選控制專家系統(tǒng)和機器視覺圖像處理的基礎(chǔ)上,搭建了煤泥浮選加藥控制系統(tǒng)的硬件和軟件平臺;應(yīng)用通訊協(xié)議,實現(xiàn)了該控制系統(tǒng)內(nèi)部數(shù)據(jù)連接,構(gòu)建了基于OPC協(xié)議的組態(tài)王和MATLAB通訊協(xié)議,實現(xiàn)了MATLAB與上位機之間數(shù)據(jù)傳輸;通過DDE技術(shù)實現(xiàn)了組態(tài)王和推理機的有效通訊;組態(tài)王SQL訪問功能訪問數(shù)據(jù)庫;實現(xiàn)了煤泥浮選加藥控制系統(tǒng)模擬運行,運行結(jié)果表明數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定,專家系統(tǒng)推理正確。
【關(guān)鍵詞】：煤泥浮選自動控制 圖像處理 專家系統(tǒng) 增量型極限學(xué)習(xí)機
【學(xué)位授予單位】：太原理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TD94;TD923
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-10
• 第一章 緒論10-18
• 1.1 課題研究的背景和意義10-11
• 1.2 浮選過程控制研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 基于機器視覺的礦物浮選研究12-15
• 1.3.1 灰分檢測研究現(xiàn)狀12-14
• 1.3.2 浮選圖像監(jiān)控系統(tǒng)研究現(xiàn)現(xiàn)狀14-15
• 1.4 課題主要研究內(nèi)容15-18
• 第二章 煤泥浮選加藥控制系統(tǒng)方案18-26
• 2.1 煤泥浮選加藥控制系統(tǒng)整體架構(gòu)18-19
• 2.2 煤泥浮選過程變量檢測設(shè)備及操作變量執(zhí)行機構(gòu)19-24
• 2.2.1 入浮流量檢測19
• 2.2.2 入浮濃度檢測19-20
• 2.2.3 藥劑添加執(zhí)行機構(gòu)20
• 2.2.4 泡沫圖像采集裝置20-21
• 2.2.5 尾礦圖像采集裝置21-22
• 2.2.6 S7-1200模塊組態(tài)22-24
• 2.3 本章小結(jié)24-26
• 第三章 尾礦灰分軟測量方法研究及泡沫圖像特征提取26-48
• 3.1 尾礦灰分識別理論基礎(chǔ)26-27
• 3.2 煤泥浮選尾礦灰分軟測量方法研究27-39
• 3.2.1 尾礦圖像采集以及數(shù)據(jù)提取27-31
• 3.2.2 基于I-ELM的煤泥浮選尾礦灰分預(yù)測31-39
• 3.3 煤泥浮選泡沫圖像特征提取39-47
• 3.3.1 泡沫圖像處理的理論解釋39-41
• 3.3.2 泡沫圖像特征參數(shù)提取及相關(guān)性分析41-47
• 3.4 本章小結(jié)47-48
• 第四章 煤泥浮選加藥控制專家系統(tǒng)設(shè)計48-62
• 4.1 專家系統(tǒng)的概念48
• 4.2 煤泥浮選加藥控制專家系統(tǒng)的設(shè)計48-60
• 4.2.1 煤泥浮選加藥控制專家系統(tǒng)規(guī)則庫建立49-54
• 4.2.2 煤泥浮選加藥控制專家系統(tǒng)的推理機建立54-56
• 4.2.3 煤泥浮選加藥控制專家系統(tǒng)的人機交互接口建立56-59
• 4.2.4 煤泥浮選加藥控制專家系統(tǒng)的綜合數(shù)據(jù)庫建立59-60
• 4.3 本章小結(jié)60-62
• 第五章 煤泥浮選控制系統(tǒng)軟硬件設(shè)計及模擬運行62-74
• 5.1 煤泥浮選控制系統(tǒng)硬件設(shè)備搭建62
• 5.2 煤泥浮選控制系統(tǒng)軟件系統(tǒng)設(shè)計62-63
• 5.3 系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境63-65
• 5.4 煤泥浮選加藥控制控制系統(tǒng)數(shù)據(jù)傳輸65-66
• 5.5 數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶崿F(xiàn)66-71
• 5.6 煤泥浮選加藥控制系統(tǒng)模擬運行71-73
• 5.7 本章小結(jié)73-74
• 第六章 總結(jié)與展望74-76
• 6.1 總結(jié)74-75
• 6.2 展望75-76
• 參考文獻76-80
• 致謝80-82
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文82

【相似文獻】

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本文編號：802384