引用本文:周 平,柴天佑.磨矿过程磨机负荷的智能监测与控制[J].控制理论与应用,2008,25(6):1095~1098.[点击复制]
ZHOU Ping,CHAI Tian-you.Intelligent monitoring and control of mill load for grinding processes[J].Control Theory and Technology,2008,25(6):1095~1098.[点击复制]
磨矿过程磨机负荷的智能监测与控制
Intelligent monitoring and control of mill load for grinding processes
摘要点击 1515  全文点击 1430  投稿时间:2006-11-17  修订日期:2008-01-07
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DOI编号  
  2008,25(6):1095-1098
中文关键词  磨机负荷(ML)  智能监测  监督控制  规则推理(RBR)  统计过程控制(SPC)
英文关键词  mill load(ML)  intelligent monitoring  supervisory control  rules-based reasoning(RBR)  statistical process control(SPC)
基金项目  国家自然科学基金重点资助项目(60534010); 国家973计划项目(2002CB312201); 国家863计划项目(2006AA04Z179,2007AA041405); 国家创新研究群体科学基金资助项目(60521003); 新世纪优秀人才支持计划(NCET–05–0294).
作者单位E-mail
周 平 东北大学 教育部流程工业综合自动化重点实验室, 辽宁 沈阳 110004 zhoup1980@126.com 
柴天佑 东北大学 教育部流程工业综合自动化重点实验室, 辽宁 沈阳 110004
东北大学 自动化研究中心, 辽宁 沈阳 110004 
tychai@mail.neu.edu.cn 
中文摘要
      磨机过负荷是磨矿过程的常见故障工况, 如果不及时、准确处理, 就会造成磨矿产品质量变坏甚至磨矿生产的停顿. 采用规则推理(RBR)和统计过程控制(SPC)技术, 提出了由SPC机制、过负荷监测模块和监督控制器构成的磨机负荷智能监测与控制方法. 该方法通过对磨机过负荷的智能监测与诊断, 由监督控制器自动修改控制回路的设定值, 通过控制回路的输出跟踪修改后的设定值, 使磨机负荷逐渐远离过负荷状态. 工业应用表明, 该方法能够实现磨矿生产的安全、稳定和连续运行.
英文摘要
      Overload in mill is a work-situation fault that commonly occurred in grinding processes. This work-situation fault may cause the deterioration of the product quality and even a total collapse of the grinding production, if it is not detected and controlled in time. We propose an innovative approach for intelligent monitoring and control of the mill load(ML) using rule-based reasoning(RBR) and statistical process control(SPC) techniques. In this approach, we employ a SPC unit, a RBR-based ML monitoring module and an RBR-based supervisory controller to detect the imminent overload situation and automatically adjust the set-points of the control loops. The outputs of the controlled system track the modified set-points, making the ML deviate from the overload-situation gradually. The industrial application shows that this approach guarantees the grinding production of reliable and stable operations with less operational breakdowns.