选矿过程自适应控制(adaptive control of mineral processing process)

选矿过程控制器技术内容之一。在控制对象和选矿生产过程的数学模型不完全确定的条件下，设计控制作用u(t)，使确定的性能指标尽可能接近或保持最优。自适应控制可以根据过程机理或经验先建立一模型结构，在生产过程中，不断获取信息，运用参数估计和系统辨识的理论，不断地辨识模型的结构和参数，使模型逐渐完善；或者原来已有一较完善的模型，但随着生产条件和设备状况的变化，需要自动调整模型结构或修正有关参数。自适应控制是选矿过程最优控制形式的一种。在有数学模型的最优控制中，需要具备确定的数学模型。但在选矿过程中，往往很难获得准确的，对多种矿石性质、各种设备状态及药剂条件都适用的数学模型。在生产过程中，随着矿石性质的变化，以及设备的磨损和维修等生产条件的变化，数学模型也要随之变化，才能满足过程控制的要求。选矿最优控制常采用自适应控制。在选矿随机控制中应用得较多的是最小方差控制，并采用输入输出模型。自适应控制有多种形式，其中有参考模型自适应控制和对象数学模型在线辨识自适应控制。

参考模型自适应控制   用于自动调整的控制规律(也即控制律)。一定的控制律只适应一定的生产环境和生产条件。生产条件或生产环境发生变化后，控制律也应进行相应的调整才能获得好的自动控制品质。

参考模型自适应控制系统由参考模型、被控制对象、常规反馈控制器(PID控制律)和自适应律等部分组成，其结构框图见图1。整个控制系统用一个标准的数学模型表示，该模型的输入为r(t)，输出为y_m(t)。当控制律与生产过程相适应时，实际生产过程的输出y(t)与模型的输出y_m(t)之间无偏差(即y(t)–y_m(t)=0)。当生产条件，生产环境或由于其他原因而使得控制律与生产过程不适应时，y(t)与y_m(t)之间就发生偏差(即y(t)–y_m(t)≠0)，此时自适应律根据偏差信号e(t)和参考输入r(t)计算出最恰当的控制律参数，并自动修正控制律中的相应参数(例如PID控制律中的比例系数K_p，积分系数K_i，微分系数K_d等)，使得系统的实际输出y(t)逐步与模型的参考输出y_m(t)接近。直到y(t)–y_m(t)≤ε(ε为允许偏差)后，自适应调整过程停止。通过调整使控制律适应生产过程的变化，达到优良的控制品质。参考模型自适应控制中所使用的最优化方法与有模型静态最优控制中所使用的方法基本相同。

数学模型在线辨识自适应控制   其特点是在最优控制中，用数学模型表示自动控制对象的输出与输入的关系，但是模型的参数是不确定的。要通过在线辨识来确定能正确反应当前生产过程的数模参数值。该系统结构见图2。图中r(K)为参考输入，ω(K)、ν(K)分别为随机扰动和测量噪声，、分别表示对象的参数估计和状态估计，y(K)为对象的观测输出，u(K)为输入的控制作用量。控制系统由选矿生产过程、辨识器和控制器三部分组成。辨识器根据所选定的估计算法，在线计算出描述选矿生产过程的数学模型中未知参数θ(K)和未知状态的估计值和。控制器根据和及预先指定的性能指标(目标函数)，综合出最优控制作用u(K)。这样，对选矿生产过程进行不断地辨识和控制，使生产过程的性能指标(目标函数)逐渐趋于最优。如果生产过程的参数估计和状态估计最后都能渐近地收敛于它们各自的真值，则控制系统最后收敛到最优控制。