磨矿分级是冶金、有色、材料等工业领域重要的工序,是选矿过程最重要的环节之一,同时磨矿工业过程机理复杂、过程影响因素多(如矿石性质、磨机结构、磨矿操作因素等),又具有多变量、非线性、不确定的特性,因此如何对磨矿工业过程进行精确建模、正确分析和良好控制,是近年来人们关注的焦点。因为这些技术的研究直接关系到工业经济效益、资源利用率与环保生产,所以具有非常重要的意义。 本文针对磨矿工业过程中传统控制方法在对给矿量、磨矿浓度、溢流浓度三个参数进行控制时,控制系统性能指标不理想,甚至传统控制无法应用的问题,提出了三种基于现代智能控制理论的新思路:①将动态矩阵控制方法应用于给矿量的稳定控制,提高了控制系统各项性能指标,解决了传统的PID给矿量稳定控制方法控制效果不理想的问题;②应用神经网络和模糊控制相结合的方法,通过声强与磨矿浓度之间的对应关系,检测当前的磨矿浓度,再通过模糊控制得到磨机水的控制量,实现磨机浓度的稳定控制,解决了长期以来磨矿浓度无法测控的问题;③应用模糊控制理论,建立溢流浓度模糊控制系统,避免了旋流器的建模,实现了对溢流浓度的控制要求,解决了因旋流器模型无法建立,传统控制方法不能应用于溢流浓度稳定控制的问题。 文中运用MATLAB软件对以上控制策略进行了仿真,并与传统控制方法的仿真结果进行了分析对比,结果证实将智能控制的方法应用于磨矿工业过程,不但能满足工业过程对各项参数的要求,而且能使系统各项性能指标均优于传统的控制方法。