Закономірності керування вилученням корисного мінералу з рудопотоків із кульовим подрібненням. Спектральний аналіз
- Деталі
- Категорія: Інформаційні технології, системний аналіз та керування
- Останнє оновлення: 11 січня 2018
- Опубліковано: 11 січня 2018
- Перегляди: 3512
Authors:
І.К. Младецький, доктор технічних наук, професор, Державний вищий навчальний заклад „Національний гірничий університет“, професор кафедри збагачення корисних копалин, м. Дніпро, Україна
Я.Г. Куваєв, кандидат технічних наук, доцент, Державний вищий навчальний заклад „Національний гірничий університет“, провідний науковий співробітник НДЧ, м. Дніпро, Україна, e-mail: kuvaievig@gmail.com
Н.С. Прядко, доктор технічних наук, старший науковий співробітник, Інститут технічної механіки Національної Академії Наук України та Державного Космічного Агентства України, старший науковий співробітник лабораторії термогазодинаміки енергетичних установок, м. Дніпро, Україна
Abstract:
Мета. Для виключення оператора з контуру керування методами спектрального й частотного аналізу визначити індикативні події, що характеризують стан процесу по каналу „вміст корисного мінералу в руді ‒ вміст корисного мінералу в концентраті“ рудо-збагачувальною фабрикою з кульовим подрібненням.
Методика. Спектральний і частотний аналіз об’єкта управління.
Результати. Аналіз логарифмічної амплітудно-частотної характеристики секції збагачення показав, що стратегія керування секцією й рудозбагачувальною фабрикою в цілому по каналу „вміст корисного мінералу в руді – вміст корисного мінералу в концентраті“ повинна будуватися по реакції на відхилення значень параметрів товарного концентрату від заданих. Спектральний аналіз вмісту корисного мінералу в руді й товарному концентраті та частотні характеристики, що отримані на основі даних промислової експлуатації, дозволили визначити ряд індикативних подій, які характеризують стан процесу збагачення по вказаному каналу керування.
Наукова новизна. Уперше показано, що системи автоматичного керування секцією збагачення та збагачувальною фабрикою в цілому по вищевказаному каналу повинні будуватися по реакції на відхилення характеристик товарного концентрату від заданих. Уперше виконано аналіз параметрів спектрів дисперсій вмісту загального заліза у вихідній руді й концентраті та амплітудно-частотних характеристик по каналу керування, отриманих у процесі промислової експлуатації рудо-збагачувальної фабрики.
Практична значимість. Отримані результати можуть бути використані для побудови автоматичної системи ситуаційного керування процесом збагачення руд чорних і кольорових металів як на окремих секціях з кульовим подрібненням, так і на фабриках, до складу яких ці секції входять.
References
1. Driga, V. V., 2011. A research and classification of the magnetite ore accuracy reducing factors of the continuous quality control. In: Quality of mineral raw materials: Col. Sc. Pap. Acad. of Mining Sciences of Ukraine, Kryvyi Rih: SAC Ukrrud-prom. – Kryvyi Rih. pp. 168–179.
2. Morozov, V. V., Shek, V. M. and Morozov, Yu. P., 2016. Enhancement of intellectual methods of management of enrichment processes on the basis of the viziometrik analysis of ore. Mountain sciences and technologies, 2, pp. 31–42.
3. Kondratets, V. O. and Matsui, A. M., 2016. Researches of pulp stream formation condition at sand chute an one spiral classifier. Visnik of National Technical University “KhPІ”, 6(1178), pp. 24–30.
4. Mishchenko, V. O., Olevskyi, V. I. and Olevska, Yu. B., 2015. Mathematical models of enrichment for automated control systems for quality of magnetite declamation. Bulletin of National Technical University “HPI”: Mechanic-technology systems and complexes, 52(1161), pp. 36–40.
5. Kondratets, V. O. and Serbul, O. M., 2010. The precision decrease of stochastic SAR pulp rarefaction in the mill with circular loading by signal filtering. Technics in agricultural production, mechanical engineering, automation: Col. Sci. Pap. Kirovohradskyi National Technical University, 23, pp. 78–84.
6. Azarian, A. V., 2012. The guaranteed production control of ore enrichment on the basis of Fuzzy-system. Radio-electronic and computer system, 6, pp. 109–113.
7. Kupin, A. I., 2009. Program-technical realization of intellectual automatic control system of technology complex. Naukovy Visnyk Chernivetskogo Universitetu: Zbirnyk Naukovyh Prats. Computer systems and components, 446, pp. 84–93.
8. Horolskyi, V. P., Horolskyi, D. V. and Titorenko, K. G., 2015. Multilevel intellectual optimization system of mining and processing plan power consumption. Herald of Khmelnytskyi national university. Engineering, 2, pp. 192–198.
9. Mladetskyi, I. K., Kuvaiev, Ya. H. and Priadko, N. S., 2017. Control regularities of the useful mineral extraction from ore feed stream with ball grinding. Correlation analysis. Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu, 4, рр. 91‒98.
10. Kuvaiev, I. A., Mladetskyi, I. and Oriol, M., 2016. Promising approach to the identification and classification of steady-state operation of an iron-ore dressing section. In: Power Engineering and Information Technologies in Technical Objects Control, Annual publication. Leiden: CRC Press/Balkema. pp. 67–73.
Наступні статті з поточного розділу:
- Оцінка ефективності контрейлерних перевезень в умовах створення транспортно-логістичних кластерів - 11/01/2018 14:22
- Аналітична модель рівня додатків у NGN підприємств гірничої промисловості - 11/01/2018 14:20
- Аналітичний розв’язок узагальненої крайової задачі Діріхле теплообміну двоскладового скінченного циліндра - 11/01/2018 14:17