球磨機的負荷狀態理論分析

實踐證明，球磨機在長期運行狀況下， 負荷與球磨機軸瓦的振動、電動機的電流之間存在著一定的關系。具體表現在：當負荷較小的時候， 球磨機的振動會比較大， 通過的電流較小。當負荷逐漸增大時， 球磨機振動開始減小，同時球磨機電流逐漸增大， 當電流增大到一定程度時， 隨著負荷的增大， 球磨機電流反而開始減小。

球磨機負荷的優化控制

根據生料漿配料過程的實際需求，本文將球磨機負荷狀態分為4類:u1代表欠負荷狀態，u2代表 負荷狀態，u3代表過負荷狀態，集合D= { u1，u2，u3 } 代表球磨機負荷的不確定狀態。球磨機負荷優化控制方法由負荷狀態估計模型和干料總量調整模型組成， 其結構如圖1所示。

圖1  球磨機負荷優化控制結構

多傳感器數據融合方法是把來自多個傳感器的測量信息用一定的方式進行融合，將多個傳感器所提供的局部信息加以綜合和互補，降低不確定性，從而獲得理想和準確的估計結果，克服單個傳感器的不確定性和局限性。目前，多傳感器數據融合方法已經的到廣泛的應用。為了克服單一振動或電流信號的局限性，本文同時采集磨機的電流和振動信號，根據這些信號，負荷狀態估計模型利用多傳感器數據融合方法在線估計出球磨機的負荷狀態。

案例推理方法是基于過去成功的經驗和知識進行推理， 通過修改已有的 方案來滿足 新問題的需要， 即使用過去的成功案例解釋新情況、 新方案、解答新問題。案例推理現已在故障診斷、醫療診斷、決策支持、過程建模和優化控制等領域取得了成功的應用。由于磨機負荷狀態與進入磨機的干料總量之間難以建立精確的數學模型，因此本文采用案例推理方法自動調節干料總量。如果球磨機負荷處在 狀態，則干料總量不做調整，如果球磨機負荷處在非 狀態，則利用基于案例推理的干料總量調整模型對干料總量進行自動調整。