《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于多傳感器信息融合的球磨機負(fù)荷檢測系統(tǒng)
摘要: 針對傳統(tǒng)的單因素或雙因素球磨機負(fù)荷檢測方案的不足,提出了基于多傳感器信息融合的多因素聯(lián)合檢測方案。通過檢測球磨機的多種外部響應(yīng),找出外部響應(yīng)與內(nèi)部負(fù)荷之間的關(guān)系,從而確定球磨機內(nèi)部的多個負(fù)荷參數(shù)。實驗結(jié)果表明該方案能夠?qū)崿F(xiàn)球磨機負(fù)荷的準(zhǔn)確、及時檢測,為磨礦過程的優(yōu)化實時控制奠定基礎(chǔ)。
Abstract:
Key words :

摘要:針對傳統(tǒng)的單因素或雙因素球磨機負(fù)荷檢測方案的不足,提出了基于多傳感器信息融合的多因素聯(lián)合檢測方案。通過檢測球磨機的多種外部響應(yīng),找出外部響應(yīng)與內(nèi)部負(fù)荷之間的關(guān)系,從而確定球磨機內(nèi)部的多個負(fù)荷參數(shù)。實驗結(jié)果表明該方案能夠?qū)崿F(xiàn)球磨機負(fù)荷的準(zhǔn)確、及時檢測,為磨礦過程的優(yōu)化實時控制奠定基礎(chǔ)。
關(guān)鍵詞:多傳感器信息融合、 球磨機負(fù)荷檢測、 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
  
Abstract:In view of the insufficient scheme of the traditional load-examination of the ball mill which is based on single-or double- factor,this paper presents a multi-factor union examination scheme which is based on the multi-sensor information amalgamation . Through examination of the multiple external response and the relations between the exterior response and internal load of the ball mill,the confirmation of the many internal load-parameters of the ball mill can be achieved accurately. The experimental result indicates that the scheme can realize the load-examination of the ball mill accurately and promptly, accordingly establishing the foundation of the optimized real-time control for the mine-grinding process.
Key words:multi-sensor information amalgamation、ball mill load-examination、nerve network
  
  0 引言
  在磨礦過程自動控制中,影響磨礦過程作業(yè)指標(biāo)的因素很多:(Ⅰ)屬于物料性質(zhì)方面的有:礦石可磨度、給料粒度、產(chǎn)品細(xì)度等;(Ⅱ)屬于磨機結(jié)構(gòu)方面的有:磨機規(guī)格、型式、襯板形狀等;(Ⅲ)屬于操作方面的有:介質(zhì)形狀、尺寸配比及材質(zhì)、介質(zhì)充填率、磨機轉(zhuǎn)速率、加球制度、料球比和磨礦濃度等。而這些因素本身又相互影響。在上述因素中,第一類和第二類因素被確定以后通常就不再改變;如果設(shè)備維修以及添加鋼球的材質(zhì)都正常,則其可改變的條件只是磨機轉(zhuǎn)速率、介質(zhì)充填率、料球比和磨礦濃度,而一旦磨機轉(zhuǎn)速率固定,則僅僅其余3個因素是可變的。所以,介質(zhì)充填率(指球磨機靜止時磨礦介質(zhì)鋼球體積占磨機筒體有效體積的百分比)、料球比(指被磨物料密實體積占球磨機內(nèi)介質(zhì)中空隙體積的比例(用小數(shù)表示))和磨礦濃度(指球磨機內(nèi)物料重量占礦漿總重量(物料+水)的百分比)是球磨機負(fù)荷檢測和控制中研究的三個主要參數(shù)。這三個參數(shù)間接地反映了球磨機的負(fù)荷(包括球負(fù)荷、物料負(fù)荷以及水量的各自數(shù)值),能否準(zhǔn)確地檢測出球磨機的負(fù)荷是整個球磨機優(yōu)化控制成敗的關(guān)鍵。
  為解決上述問題,本文將設(shè)計一種基于多傳感器信息融合的球磨機負(fù)荷檢測系統(tǒng),使能夠準(zhǔn)確地檢測出球磨機的內(nèi)部負(fù)荷參數(shù):介質(zhì)充填率、料球比和磨礦濃度。最終根據(jù)需要來調(diào)整介質(zhì)加入量、給礦量及給水量,從而實現(xiàn)球磨機優(yōu)化實時控制的目的。
  
  1 系統(tǒng)總體設(shè)計
  所謂多傳感器信息融合就是充分利用多個傳感器資源,通過對這些傳感器及其觀測信息的合理支配和使用,把多個傳感器在空間或時間上的冗余或互補信息依據(jù)某種準(zhǔn)則進行組合,以獲得被測對象的一致性解釋或描述,使該信息系統(tǒng)由此獲得比它的各組成部分的子集所構(gòu)成的系統(tǒng)更優(yōu)越的性能。根據(jù)處理對象層次的不同,可分為:數(shù)據(jù)(像素)級融合、特征級融合和決策級融合。
  本文采用三因素(聲響、振動和有功功率)檢測方法,分別通過聲音傳感器、振動加速度傳感器和有功功率傳感器進行球磨機外部響應(yīng)信號的數(shù)據(jù)采集,經(jīng)信號處理后提取這三個參數(shù)。為了保持盡可能多的現(xiàn)場數(shù)據(jù),可將全部傳感器的觀測數(shù)據(jù)融合,且這三個傳感器是同質(zhì)的(傳感器觀測的是同一物理現(xiàn)象),所以可以在數(shù)據(jù)層進行信息融合,以便獲取充分多的球磨機外部響應(yīng)信息。最后通過融合算法間接地識別球磨機內(nèi)部負(fù)荷參數(shù)(介質(zhì)充填率、料球比和磨礦濃度)。
  
  2 設(shè)計步驟
 ?。?)球磨機三個外部響應(yīng)信號的數(shù)據(jù)采集
  球磨機聲響信號的采集電路由傳聲器、前置放大器及信號放大電路、抗混疊濾波器、A/D轉(zhuǎn)換器、微處理器處理部分等組成。聲響信號采集電路如圖1所示: 圖1聲響信號采集電路
  球磨機運行時,鋼球、物料與滾筒之間,鋼球之間,鋼球與物料之間產(chǎn)生的撞擊造成球磨機振動,這些撞擊傳遞到球磨機滾筒裝甲上,并沿著筒體和軸承傳播開來。因此,在球磨機的軸承上即可測出球磨機滾筒的振動特性,因此采用安裝在軸承上的壓電式加速度傳感器來檢測球磨機的振動。球磨機振動信號采集電路包括加速度傳感器、電荷放大器、信號放大電路、帶通濾波器、A/D轉(zhuǎn)換器、微處理器等。振動信號采集電路如圖2所示。
  有功功率信號的采集選用有功功率傳感器來測量,由于球磨機的電機供電方式是三相三線制,所以選用三相有功功率傳感器。對于本文中球磨機的有用功率信號的檢測,是選用深圳金智機電技術(shù)有限公司生產(chǎn)的WB2P412R型三相三線有功功率傳感器。
  
  (2)信號處理
  信號處理一般包括信號的預(yù)處理、A/D轉(zhuǎn)換和數(shù)字信號處理器的數(shù)字信號處理等。其中,對于要檢測的聲響和振動信號,是隨機的混有多種噪聲信號在內(nèi)的復(fù)雜的時域信號。然而球磨機不同負(fù)荷參數(shù)的變化往往引起聲響和振動信號頻率結(jié)構(gòu)的變化,為了通過所檢測的信號得到球磨機內(nèi)部負(fù)荷參數(shù),往往需要了解信號的頻域信息。所以,需用快速傅立葉變換(FFT) 對聲響和振動信號進行頻譜分析,計算其反映球磨機內(nèi)部負(fù)荷參數(shù)的狀態(tài)和特征信息。 圖2 振動信號采集電路
  (3)數(shù)據(jù)層融合
  由于磨礦過程機理復(fù)雜、影響因素多,又是一個多變量輸入輸出過程,生產(chǎn)過程緩慢,滯后時間長,同時具有非線性、時變性以及干擾因素多而嚴(yán)重等特點。此外,球磨機機組龐大,噪聲高達(dá)100dB。在這種相當(dāng)惡劣的工作環(huán)境下,如果用傳統(tǒng)的單一傳感器來觀測球磨機的外部響應(yīng)信息,顯然是難以勝任的。所以,基于信息融合的多傳感器觀測手段在這里是個很好的應(yīng)用方案。分別通過聲音傳感器、振動加速度傳感器和有功功率傳感器進行球磨機外部響應(yīng)信號的數(shù)據(jù)采集,經(jīng)信號處理后提取的這三個參數(shù)在數(shù)據(jù)層融合,可以增強獲取的球磨機外部響應(yīng)信息的冗余性和互補性,減少整個系統(tǒng)的不確定性;當(dāng)某個傳感器失效時,多個傳感器提供的冗余信息則可以排除故障信息,從而提高系統(tǒng)的魯棒性。
  因為融合是在信息的最低層次進行的,傳感器原始信息的不確定性、不完全性和不穩(wěn)定性,以及數(shù)據(jù)通信量較大,抗干擾能力較差等,決定了融合時算法需有較高的糾錯能力,實時處理大量數(shù)據(jù)的能力等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種并行的分布式信息處理系統(tǒng),具有很強的信息綜合能力,知識泛化能力及結(jié)構(gòu)的容錯性等,可以在數(shù)據(jù)層用作融合算法。
  
 ?。?)融合算法設(shè)計
  本文是要通過檢測球磨機的外部響應(yīng)來間接地檢測球磨機的內(nèi)部負(fù)荷參數(shù),即球磨機外部響應(yīng)是已知的,球磨機內(nèi)部參數(shù)是待預(yù)測的。因此,可以在數(shù)據(jù)層,通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立球磨機系統(tǒng)的逆向模型——球磨機外部響應(yīng)與內(nèi)部負(fù)荷參數(shù)之間的關(guān)系模型,從而進行球磨機負(fù)荷的預(yù)測。
  本文神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)選用有教師學(xué)習(xí)的標(biāo)準(zhǔn)三層結(jié)構(gòu)的徑向基函數(shù)RBF網(wǎng)絡(luò),輸入變量是數(shù)據(jù)層的球磨機外部響應(yīng),輸出變量是球磨機的內(nèi)部負(fù)荷參數(shù)。
  
 ?、?輸入層的設(shè)計
  由于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入變量是球磨機的外部響應(yīng)信號,根據(jù)三因素檢測的要求,本文檢測了球磨機的外部聲響信號、外部振動信號和有用功率信號這三個因素,所以輸入層節(jié)點有三個,分別是歸一化處理后的球磨機的外部聲響信號、外部振動信號和有用功率信號。
  
  ② 輸出層的設(shè)計
  RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出變量是球磨機的內(nèi)部負(fù)荷參數(shù),由于本文要檢測的球磨機內(nèi)部負(fù)荷參數(shù)包括球磨機的介質(zhì)充填率、料球比和磨礦濃度,所以,以介質(zhì)充填率、料球比和磨礦濃度作為輸出變量建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。這樣,輸出層有三個節(jié)點,輸出層的激活函數(shù)是簡單的求和運算,即輸出層是隱層輸出的加權(quán)和。
  
 ?、?隱層的設(shè)計
  在RBF網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中,隱含層神經(jīng)元數(shù)量的確定是一個關(guān)鍵問題,MATLAB7提出了改進方法,基本原理是從0個神經(jīng)元開始訓(xùn)練,通過檢查輸出誤差使網(wǎng)絡(luò)自動增加神經(jīng)元。每次循環(huán)使用,使網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的最大誤差所對應(yīng)的輸入向量作為權(quán)值向量,產(chǎn)生一個新的隱含層,然后檢查新網(wǎng)絡(luò)的誤差,重復(fù)此過程直到達(dá)到誤差要求或最大隱含層神經(jīng)元數(shù)為止。實現(xiàn)是:函數(shù)newrbe在創(chuàng)建RBF網(wǎng)絡(luò)時,自動選擇隱含層的數(shù)目,使得誤差為0,完成網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和建立(RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立過程就是訓(xùn)練過程)。
  RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層三個神經(jīng)元上的數(shù)據(jù)經(jīng)過反歸一化處理后,就為球磨機的內(nèi)部負(fù)荷參數(shù):介質(zhì)充填率、料球比和磨礦濃度。
 在磨礦過程自動控制中,可以根據(jù)這三個參數(shù)間接反映的球磨機的負(fù)荷(包括球負(fù)荷、物料負(fù)荷以及水量的各自數(shù)值)實現(xiàn)整個球磨機的優(yōu)化控制。
  
  3 實驗結(jié)果
  通過在實驗球磨機上做實驗,得到了大量的實驗數(shù)據(jù),選取其中的部分作為樣本數(shù)據(jù)(見表1),來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 表1 部分樣本數(shù)據(jù)
  按照RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練步驟和算法,對本文的球磨機系統(tǒng)逆模型的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和仿真是在MATLAB7環(huán)境下,編制了相應(yīng)的程序?qū)崿F(xiàn)。訓(xùn)練后返回神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值、偏置值。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程的誤差曲線如圖3所示。
  對實驗樣本數(shù)據(jù)進行仿真,得到預(yù)測誤差曲線(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出值與樣本目標(biāo)值之差的曲線),如圖3所示。 圖3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差曲線 圖4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測誤差曲線
  4 結(jié)束語
  本文提出了一種基于多傳感器信息融合的球磨機負(fù)荷檢測方案,并詳細(xì)地介紹了整個系統(tǒng)的各個環(huán)節(jié)。實驗結(jié)果表明,該系統(tǒng)能夠充分獲取并融合球磨機工作環(huán)境所提供的外部響應(yīng)信息,從而準(zhǔn)確地檢測出球磨機的負(fù)荷參數(shù),為整個磨礦過程的自動控制提供了重要的技術(shù)支持。
  
  參考文獻
  [1]王澤紅,陳炳辰.球磨機負(fù)荷檢測的現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢[J].中國粉體技術(shù),2001.7(1):19~23
  [2]王澤紅,陳炳辰. 球磨機內(nèi)部參數(shù)的三因素檢測.金屬礦山[J],2002.1:32~34
  [3]毛益平,高繼森,陳炳辰.基于RBF網(wǎng)絡(luò)球磨機雙因素建模的研究[J].中國礦業(yè),2000.9(5):75~78
  [4]飛思科技產(chǎn)品研發(fā)中心.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論與MATLAB7實現(xiàn)[M].北京:電子工業(yè)出版社,2005.3
  [5] 馮波. 多傳感器信息融合技術(shù)的研究[D].中國優(yōu)秀博碩論文全文數(shù)據(jù)庫

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