Journals →  Черные металлы →  2020 →  #7 →  Back

Подготовка и обогащение сырьевых материалов
ArticleName Модель оптимального управления магнитным сепаратором на основе метода динамического программирования Беллмана
ArticleAuthor Н. В. Осипова
ArticleAuthorData

ФГАОУ ВО «НИТУ «МИСиС», Москва, Россия:
Н. В. Осипова, канд. техн. наук, доцент кафедры автоматизации Института информационных технологий и автоматизированных систем управления, эл. почта: nvo86@mail.ru

Abstract

Исследована проблема автоматизации и управления магнитным сепаратором на железорудных обогатительных комбинатах. Обоснован выбор управляющих воздействий: расхода воды, поступающей в ванну сепаратора, и частоты вращения его барабана, обеспечивающих оптимальный уровень содержания магнетитового железа в концентрате и способствующих снижению его потерь в хвостах. Объектом исследований является барабанный полупротивоточный магнитный сепаратор ПБМ-ПП-120/300 для разделения частиц крупностью менее 1 мм на конечных стадиях обогащения. Рассмотрены его предельные эксплуатационные параметры. Дано математическое описание элементов объекта управления, таких как регулируемый клапан, двигатель, магнитный сепаратор в виде дифференциальных уравнений. Выделены основные возмущения, вызывающие отклонение показателей обогащения от оптимальных значений; расход твердой фазы пульпы в питании сепаратора и процент твердого в пульпе. Показаны недостатки классического пропорционально-интегрально-дифференцирующего регулятора (ПИД-регулятора) по сравнению с оптимальным регулятором. Приведено краткое описание принципа построения оптимального регулятора методом динамического программирования Беллмана. Представлен пример работы математической модели системы автоматического управления (САУ) магнитным сепаратором, которую используют в учебном виртуальном лабораторном стенде на кафедре автоматизации Института информационных технологий и автоматизированных систем управления (ИТАСУ) НИТУ «МИСиС» при подготовке магистров направления 27.04.04 «Управление в технических системах» в рамках преподавания дисциплины «Математическое моделирование объектов и систем управления». Приведены результаты моделирования в режиме ручного и автоматического управления сепаратором. Благодаря полученным временным диаграммам удалось показать, что наличие оптимального регулятора позволяет обеспечить стабилизацию содержания магнетитового железа в концентрате в заданных пределах отклонений, а его потери в хвостах — на уровне не выше допустимого значения. Это сокращает время обслуживания магнитного сепаратора, затрачиваемое на поиск режимов работы в условиях колебаний свойств исходного потока пульпы.

keywords Mагнитная сепарация, концентрат, хвосты, оптимальное управление, динамическое программирование Беллмана, Siemens Simatic S7-300, STEP 7, SCADA-система, уравнение Риккати, функционал качества
References

1. Ганженко И. М., Якубайлик Э. К., Зарщикова Г. Г., Камалова Т. Б., Алексеева Л. А. Снижение засоренности конечного концентрата на Абагурской обогатительной фабрике // Бюллетень научно-технической и экономической информации «Черная металлургия». 2017. № 3. С. 39–44.
2. Нестеренко И. А., Нестеренко А. П. Корректирующая функция для расчета градиента напряженности магнитного поля барабанного сепаратора // Вестник Луганского национального университета имени Владимира Даля. 2018. № 11. С. 173–179.
3. Осипова Н. В. Синтез асимптотического наблюдателя для системы управления магнитным сепаратором при обогащении железной руды // Горный информационно-аналитический бюллетень. 2018. № 6. С. 153–160.
4. Пелевин А. Е., Сытых Н. А. Стадиальное выделение железного концентрата с помощью барабанного магнитного сепаратора с модифицированной ванной // Обогащение руд. 2016. № 4. С. 10–15.
5. Yu J., Han Y., Li Y., Gao P. Recovery and separation of iron from iron ore using innovative fluidized magnetization roasting and magnetic separation // Journal of Mining and Metallurgy. 2018. Vol. 54, Iss. 1. P. 21–27.

6. Shaikh Y., Seibert C., Kampeis P. Study on Optimizing High-Gradient Magnetic Separation, Part 1: Improvement of Magnetic Particle Retention Based on CFD Simulations // World Journal of Condensed Matter Physics. 2016. No. 6. P. 123–136.
7. Wenguang Du, Song Yang, Feng Pan, Ju Shangguan, Jie Lu, Shoujun Liu, Huiling Fan. Hydrogen Reduction of Hematite Ore Fines to Magnetite Ore Fines at Low Temperatures // Journal of Chemistry. 2017. Vol. 2017. ID1919720.
8. Xianlin Zhou, Deqing Zhu, Jian Pan, Yanhong Luo and Xinqi Liu. Upgrading of High-Aluminum Hematite-Limonite Ore by High Temperature Reduction-Wet Magnetic Separation Process // Metals. 2016. Vol. 57. No. 6. P. 21–27.
9. Осипова Н. В. Использование фильтра Калмана при автоматическом контроле показателей магнитного обогащения железных руд // Известия высших учебных заведений. Черная металлургия. 2018. Т. 61. № 5. С. 372–377.
10. Morkun V. S., Morkun N. V., Tron V. V., Dotsenko I. A. Adaptive control system for the magnetic separation process // Sustainable Development of Mountain Territories. 2018. Vol. 10, Iss. 4. P. 545–557.
11. Osipova N. V. Model of stabilization of the quality of iron-ore concentrate in the process of magnetic separation with the use of extreme regulation // Metallurgist. 2018. Vol. 62. P. 303–309.
12. Певзнер Л. Д. Теория систем управления. — СПб. : Лань, 2018. — 420 с.

Language of full-text russian
Full content Buy
Back