РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ФЛОТАЦИОННЫМ ПРОЦЕССОМ ХЛОРИСТОГО КАЛИЯ

Мария Николаевна Фелькер, Карина Дмитриевна Бахтерева

Аннотация


В статье рассмотрены создание алгоритма и синтез двухконтурной системы автоматического управления уровнем и плотностью вместо действующей одноконтурной. Цель исследования. Стабилизация плотности и стабилизация питания флотационной машины с помощью создания двухконтурной системы автоматического управления уровнем и плотностью с целью улучшения качества конечного продукта. Материалы и методы. Поскольку в системе нет чистого запаздывания, то настройка регулятора производится по методу параметрической оптимизации, а именно: по критериям модульного оптимума (МО) или симметричного оптимума (СО). Для настройки контура применяется также критерий МО/СО. Все системы автоматического управления реализованы в программном пакете MATLAB Simulink. После синтеза локальных и комбинированных систем автоматического регулирования (САР) рассчитываются основные показатели качества, чтобы узнать, какая из САР является наиболее приемлемой. Качество управления определяется по таким показателям, как время переходного процесса, перерегулирование и ошибка системы. Первые два показателя показывают динамику процесса, а последний показатель показывает точность системы. Заключение. Готовая двухконтурная система автоматического управления, разработанная в программном пакете MATLAB Simulink, согласно анализу полученных показателей регулирования процесса обеспечивает стабилизацию плотности и уровня в агитационном чане для флотации.

Ключевые слова


флотация, реагентный режим, пульпа, агитационный чан, стабилизация плотности, стабилизация уровня

Полный текст:

PDF

Литература


Печковский, В.В. Технология калийных удобрений: учеб. пособие для вузов / В.В. Печковский, Х.М. Александрович, Г.Ф. Пинаев. – Минск: Вышэйш. шк, 1968.

Кувшинский, М.Н. Процессы и аппараты химической промышленности / М.Н. Кувшинский. – М., 1998.

Топчеев, Ю.И. Атлас для проектирования систем автоматического регулирования / Ю.И. Топчеев. – М.: Машиностроение, 1989. – 752 с.

Андриевская, Н.В. Теория автоматического управления / Н.В. Андриевская. – Пермь: Перм. гос. техн. ун-т, 2006. – 92 с.

An evaluation of machine learning and artificial intelligence models for predicting the flotation behavior of fine high-ash coal / D. Ali, M.B. Hayat, L. Alagha, O.K. Molatlhegi // Advanced Powder Technology. – 2018. – Vol. 29. – P. 3493–3506. DOI: 10.1016/j.apt.2018.09.032

Carvalho, M.T. Control of a flotation column using fuzzy logic inference / M.T. Carvalho, F. Durão // Fuzzy Sets and Systems. – 2002. – Vol. 125. – P. 121–133. DOI: 10.1016/S0165-0114(01)00048-3

Chettibi, M. Physicochemical modeling of galena flotation system / M. Chettibi, A. Boutrid, A.A. Abramov // Journal of Mining Science. – 2014. – Vol. 50, no. 6. – P. 1069–1078. DOI: 10.1134/S106273911406009X

Farrokhpay, S. The significance of froth stability in mineral flotation – a review / S. Farrokhpay // Advances in Colloid and Interface Science. – 2011. – Vol. 166. – P. 1–7. DOI: 10.1016/j.cis.2011.03.001

Fayed, H. Numerical simulations of two-phase flow in a self-aerated flotation machine and kinetics modeling / H. Fayed, S. Ragab // Minerals. – 2015. – Vol. 5 (2). – P. 164–188. DOI: 10.3390/min5020164

Jovanović, I. Contemporary advanced control techniques for flotation plants with mechanical flotation cells – a review // Mineral Engineering. – 2015. – Vol. 70. – P. 228–249. DOI: 10.1016/j.mineng.2014.09.022

Flotation froth monitoring using multiresolutional multivariate image analysis / J.J. Liu, J.F. MacGregor, C. Duchesne, G. Bartolacci // Mineral Engineering. – 2005. – Vol. 18. – P. 65–76. DOI: 10.1016/j.mineng.2004.05.010

Использование видеографической информации для уточнения динамической стохастической модели процесса флотации калийной руды / А.В. Затонский, С.А. Варламова, А.В. Малышева, А.А. Мясников // Интернет-журнал Науковедение. – 2017. – Т. 9, № 2. – С. 87.

Малышева, А.В. Исследование перспектив перехода на автоматическое управление процессом флотации калийной руды / А.В. Затонский, А.В. Малышева // Автоматизация. Современные технологии. – 2019. – № 3. – С. 119–127.

Малышева, А.В. Модернизация алгоритмов бликового распознавания параметров пенного слоя при флотации калийных руд / А.В. Затонский, А.В. Малышева // Обогащение руд. – 2018. – № 2 (374). – С. 35–41.

Малышева, А.В. Определение параметров переходных процессов в промышленной флотомашине калийной руды по данным видеоряда / А.В. Затонский, А.В. Малышева // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. – 2019. – № 1. – С. 26–39.




DOI: http://dx.doi.org/10.14529/ctcr210113

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.