к.т.н., доцент кафедры «Автоматизация»
Cand. Sci. (Eng.), Assist. Professor of the Chair “Automation”
В работе изложено современное состояние проблем автоматизации и контроля показателей мокрого магнитного обогащения на железорудных горно-обогатительных комбинатах. Приведены данные по погрешности измерений современных анализаторов вещественного состава пульпы. Показана возможность применения фильтра Калмана в целях получения наиболее точной информации о содержании ценного компонента в концентрате и хвостах продуктов магнитного сепаратора. Дано математическое описание динамики показателей обогащения в координатах состояния в виде системы дифференциальных уравнений. Выбраны предельно допустимые и номинальные значения расхода воды в ванну сепаратора и частоты вращения его барабана, а также соответствующие им данные по массовой доле магнетитового железа в концентрате и хвостах на основании справочной информации. С помощью программы компьютерного моделирования MATLAB составлены нелинейные статические характеристики, отражающие зависимость технологических показателей магнитного обогащения от управляющих воздействий. Проведена линеаризация динамической модели системы с использованием разложения в ряд Тэйлора в окрестности точек, отвечающих номинальному режиму работы. Рассчитаны передаточные функции регулирующего клапана расхода воды асинхронного двигателя, вращающего барабан. Определены среднеквадратические отклонения управляющих параметров, влияющих на процесс сепарации. Получены расчетные соотношения для определения ковариационных матриц шума системы, описывающей динамику показателей магнитного обогащения, и шума их измерений приборами, контролирующими содержание магнетитового железа в концентрате и хвостах. Представлен алгоритм оценивания координат состояния фильтром Калмана, состоящий из двух этапов: предсказания состояния системы и корректировки вектора состояния. Приведены результаты моделирования с использованием среды программирования MATLAB в виде временных диаграмм, отражающих динамику технологических показателей обогащения, их оценку фильтром Калмана и ошибки измерения. Работа системы была рассмотрена при случайных изменениях управляющих воздействий. Подведены итоги, где сообщается о необходимости использования фильтра Калмана в задачах автоматизации и контроля процесса обогащения железных руд.
The paper presents the current state of the problems of automation and control data of wet magnetic concentration for iron ore mining and processing plants. Data on the measurement errors of modern analyzers and material composition of the pulp are considered. The possibility of using Kalman filter in order to obtain the most accurate information about the content of valuable component in concentrate and tailings of magnetic separator products is shown. The mathematical description of the dynamics of concentration indicators is given in state coordinates in the form of differential equations system. The author has selected maximum allowable and nominal values of the water flow in the separator bath and the rotation frequency of its drum as well as the corresponding data for the mass fraction of iron in magnetite concentrate and tailings, based on the reference information. With MATLAB program of computer simulation the nonlinear static characteristics were composed, reflecting the dependence of technological parameters of the magnetic concentration from control actions. The linearization dynamic model of the system is held using expansion in Taylor series in the neighborhood of the points, corresponding to a nominal operation mode. The transfer functions of control valve of water flow rate of induction motor rotating the drum were calculated. Standard deviations of control parameters affecting the separation process were determined. The calculated ratio are obtained for determining the covariance matrices of the system noise, describing dynamics of indicators of magnetic concentration, and the noise of their measurement by devices that control the content of magnetite iron in concentrate and tails. The presented algorithm of estimating the coordinates of the Kalman filter state consists of two stages: prediction of the system state and adjustment of the state vector. Simulation results of the MATLAB programming environment are presented in the form of time diagrams reflecting the dynamics of technological indicators of concentration, the evaluation of the Kalman filter and measurement error. The system has been considered in case of random changes of control actions. At the end of the article, the results are summed up, where it is reported that the Kalman filter should be used in tasks of automation and control of the iron ore concentration process.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.