一、基于PROFIBUS总线的PLC-SCADA系统在磨矿控制中的应用（论文文献综述）
赵长春[1]（2020）在《水泥磨机负荷预测算法研究》文中进行了进一步梳理水泥作为生产混凝土和砂浆的基本材料,广泛应用于建筑、水利、交通等工程领域,中国改革开放后能源工业快速发展,伴随而来的是环境污染问题加重,水泥生产过程中消耗不可再生能源以及排放大量有害气体,任何一种工艺或者设备上的改进,都会对整个生产过程起到推动作用,实现节能减排,促进水泥工业的可持续发展。本文以陕西省安康市某4000t/d水泥厂为对象,在全面分析新型干法水泥工艺的基础上,针对水泥产线范围广、跨度大、关联设备多等特点,选用浙大中控WebField ECS-700控制系统进行设计,并根据磨机粉磨过程中负荷难以检测的问题,提出不同的磨机负荷预测模型,本文的研究内容主要如下:（1）根据控制要求和生产工艺完成了包括系统整体设计、硬件配置、软件配置的总体控制架构。将新型干法水泥工艺分为生料制备粉磨、预热器加热分解、熟料煅烧和水泥制成四个工段,每工段设置一个现场控制站,操作节点间的通讯网络采用基于TCP/IP的工业以太网,控制网络采用冗余光纤环网,解决了产线稳定运行的远距离通讯问题。采用VFExplorer控制平台进行硬件配置,根据变送器信号接入和产线设备控制要求计算控制点位并留出适当余量,确定控制器、I/O模件的数量、型号及相关配置。硬件配置完成后使用VFFBDBuilder编程软件按照设备控制要求搭建连锁程序,最后利用VFHMICfg软件依据工艺流程组态上位机画面并链接位点数据。（2）水泥生产过程的大多数能耗用于水泥原料粉磨,而磨机负荷是评价粉磨机运行状态的重要指标,因此能准确判断磨机负荷状态显得尤为重要。为了响应国家可持续发展号召,降低生产能耗,针对磨机粉磨过程中负荷难以检测的问题,本文提出一种基于改进型粒子群算法优化RBF神经网络的磨机负荷预测模型。以RBF预测模型为基础,利用PSO算法优化RBF网络的中心向量、基宽参数和隐层至输出层的连接权,通过改进惯性权重因子提出一种非线性变化的惯性权重递减策略,平衡局部与全局粒子搜索能力之间的矛盾使其能快速准确的找到最优解。仿真结果表明RBF模型预测值与实际值偏差较大,PSO-RBF以及IPSO-RBF模型的预测精度均远高于RBF,PSO-RBF模型预测值与实际值相接近,IPSO-RBF模型的预测值与实际值的变化曲线几乎一致,误差最小,相较于PSO-RBF,IPSO-RBF模型的决定系数R2提高了0.0795,均方根误差RMSE、平均绝对误差MAE和均方误差MSE分别降低了50.1%、48.1%和75.1%,充分证实改进后算法的有效性。本文根据生产线的功能要求设计了水泥厂DCS系统,针对磨机负荷难以检测问题,综合考虑磨机负荷的影响因素,建立磨机负荷的相关预测模型,在理论研究基础上结合工程背景,为后续相关研究提供技术支撑。
赵蓬扬[2]（2020）在《有机污水转变生物基醇过程的控制系统设计与开发》文中研究指明污水处理并实现能源再生利用,对保护环境、可持续发展意义重大,而其控制系统设计对稳定工艺、安全生产、节能减排具有重要作用。论文以一种新型微生物污水处理及碳捕获工艺为背景,研发了一套基于可编程逻辑控制器的监督控制与数据采集（PLC-SCADA）系统,用于有机污水转变生物基醇过程的自动控制。首先,论文介绍了有机污水转变生物基醇工艺机理,并根据过程工艺对控制的需求,设计了控制系统总体方案。完成了控制系统总体架构设计,控制器与现场总线选型,以及控制回路原则设计。其次,论文介绍了基于PLC-SCADA的有机污水转变生物基醇控制系统硬件设计。根据系统需求,进行了控制系统硬件选型,完成了中央控制室及各控制站点控制器和I/O模块选型设计,并对主要传感器和执行器进行了选型。接下来,论文介绍了基于PLC-SCADA的有机污水转变生物基醇控制系统软件设计。完成了控制系统上位机组态软件设计,PLC控制程序设计,以及控制算法软件设计等。最后,论文介绍了有机污水转变生物基醇控制系统若干关键控制回路的设计。根据工艺的具体特点,完成了若干复杂过程控制系统的设计,主要包括反应罐温度前馈复合控制系统、反应罐温度液位超驰控制系统、储罐液位流量均匀控制系统,以及菌液流量分程控制系统等。本课题所设计的过程控制系统经现场联调和测试,目前已在实际工程项目中成功投入试运行。从目前运转情况来看,控制系统的软硬件运行稳定、性能可靠,完全能够满足工艺控制需求,达到了稳定生产,保障安全,节能减排的预期设计目标。
贾布衣[3]（2019）在《选矿过程DCS系统的设计与应用》文中研究说明针对选矿生产过程中存在的问题和需求,以某选矿厂为例阐述了基于西门子PCS7搭建选矿过程DCS系统的全过程。介绍了DCS系统的网络结构与硬件配置,分析了系统集成和连锁控制方法,展示了人机界面的应用。结果表明,该系统运行稳定可靠,实现了生产过程工艺参数和设备状态的监视和控制,达到了降低劳动强度、稳定和优化生产指标、提升选矿厂生产效率的目标。
王鹏[4]（2019）在《湿式球磨机控制系统的研究》文中提出球磨机磨矿控制系统具有多个控制变量,且各变量之间具有较强的耦合作用。本论文主要目的是提升球磨机磨矿过程中的给矿量控制与分级控制的控制效果和系统稳定性。其中球磨机给矿量控制是在对常规PID控制算法与BP神经网络算法以及粒子群优化算法研究分析的基础上采用粒子群优化后的BP-PID控制算法来实现的,而水力旋流器分级控制则采用预测控制中的动态矩阵控制算法来进行。首先,本论文对湿式球磨机磨矿控制系统的基本工作原理、具体工艺流程以及控制系统的组成进行了介绍。并针对当前球磨机磨矿分级过程存在的系统稳定性较差等问题来选择具体的控制策略,并给出总体设计方案。然后,本论文针对球磨机磨矿控制系统中常规PID控制效果与系统稳定性较差的问题,把常规PID控制与BP神经网络算法相结合,对PID参数自整定。虽然BP-PID控制算法比常规PID算法实现了一定的优化,但是依然无法满足磨矿控制系统的稳定性要求。于是针对BP-PID控制算法的控制稳定性不足以及控制精度较差的问题,本论文引入经过粒子群优化算法优化的BP-PID控制算法,并在Matlab环境中完成仿真实验,验证最优的控制算法。同时针对旋流器分级过程中较难解决的变量间耦合作用较强的问题,本文采用动态矩阵控制算法来协调各个变量之间的关系,并在Matlab中对系统进行仿真。仿真结果表明,分级控制中所采用的DMC控制策略对解决耦合问题有一定的效果,同时也提升了分级过程的工艺指标。最后,本论文结合球磨机给矿控制算法与分级控制算法对控制系统进行软硬件设计。硬件设计主要由上位机、控制对象、控制现场检测仪器的选择等组成。软件设计主要包括球磨机给矿设备控制、球磨机与其辅助设备控制、Wincc flexible监控界面组态以及通信等。在完成控制系统软硬件设计之后,现场调试控制系统,并检测控制系统的实际运行效果。通过对湿式球磨机控制系统进行研究与设计,可以对选矿作业控制系统的设计工作提供一定的指导意义。
谢伟[5]（2019）在《磨选过程中集散控制系统的研究与应用》文中研究指明选矿厂过程自动控制是选矿厂矿山自动化控制的一项主要工作内容,它是实现数字化矿山的基本条件,矿石的破碎和磨矿分级过程是一个具有多变量、强干扰、大滞后、非线性强和参数时变等特性的工业过程。磨机的处理对象矿石的性质很难定量分析,同时磨机的工作状态也很难判断,我们只能定性地判断磨机工作状态和矿石性质的变化趋势。对于磨机磨矿这种有大量的过程参数频繁变化的生产过程,常规控制是无法实现磨机的精确控制的,但是有经验的球磨工可以取得很好地控制效果。模糊系统的功能非常强大,因为它将与环境中的过程相关的人的经验知识转换成了具体的操作。这些知识（特别是关于过程和设备的静态和动态行为的知识）通过使用模糊系统被用于实现过程自动化。本论文是以某矿业公司选矿球磨自动化系统的工程项目为背景,对球磨机自动控制方案进行研究与应用。此矿业公司选矿厂设计规模为每年处理磁铁矿1500万吨,生产铁精矿300万吨。此公司是某集团公司重要原料基地之一,因此公司必须完成生产任务,同时也要使成本达到最低。这就促使选矿全流程自动化系统的水平达到最高。论文介绍了该矿业公司选矿工艺,论述了国内磨矿技术的现状和发展趋势;分析了磨矿系统工艺流程和运行特点;确定了自动控制系统检测和控制目标,提出控制方案。文中对卸料小车的自动控制进行了设计,实现了卸料小车的无人值守,同时对球磨机给矿量模糊控制系统进行了深入研究,在设定给矿量时,分别设计磨音频谱、磨机功率、分级机电流和给矿量设定四个模糊控制器的设计,并对于原矿性质改变与磨音频谱、磨机功率、分级机电流三参数的关系作了探讨。在实施过程中,通过对现场人工操作规律的深入细致的摸索总结,并经过精心调整,设计出了稳定有效的模糊控制器,获得了较好的控制效果。该设计已成功应用于该矿业公司的磨矿分级自动控制系统,其在改善破碎作业环境,稳定铁精矿品位、提高球磨机产量等方面起到了重要作用,并取得了显着的经济效益。
朱益江[6]（2019）在《基于IPC-PLC的球团链篦机-回转窑自动控制》文中指出本文针对基于IPC-PLC的球团链篦机-回转窑自动控制系统设计,对目前钢铁行业烧结技术现状进行了分析与研究,着重阐述了自动配料控制设计以及整个控制系统基于施耐德平台的软硬件设计等,同时对目前工业控制网络进行了介绍,以工业以太网为主流的多网络融合发展技术应用。本文以秦皇岛某大型钢企球团设备改造为项目背景,从精准配料设计、控制系统硬件组态设计、软件组态设计及网络通讯几个方面一一展开,对基于链篦机-回转窑球团控制控制系统进行了详细设计。控制系统主要是结合链篦机-回转窑生产线的工艺特点及技术要求,在原有就旧的控制系统基础上,通过施耐德昆腾系列PLC控制系统的三层结构,对系统进行集成。重点是较为系统地介绍了基于西门子Profibus-DP现场总线和工业以太网技术融合的球团烧结过程综合自动化的硬件组态、软件组态、网络配置及网络组态,实现了球团生产的集中管理与分散控制。该论文具体工作介绍如下:首先介绍我国目前球团烧结的工艺流程,着重分析链篦机-回转窑设备自动控制的发展现状和控制水平。重点对球团厂现有设备需要提升改造的控制需求进行了分析,明确了目标任务。其次是精准配料改造设计、PLC软硬件组态及详细的网络通讯设计。配料控制的重点是基于PI调节的双闭环控制,同时根据下料量调节电子皮带秤和圆盘给料机的转速,实现稳定配料,主要体现在对变频器的控制,包括参数调试和通讯组态。改造前后效果非常明显。其余系统改造同样是引入PLC控制,涉及到软硬件组态。下位机PLC采用施耐德Unity Pro进行编程,负责现场数据采集、滤波和反馈控制;上位机采用施耐德组态软件Citect SCADA7.10进行系统集成,用于提供直观友好的人机界面。关于网络架构提出了以工业以太网为主要架构多种网络并存的架构模式。总之该控制系统运行以来,从硬件到软件均有很好的稳定性,为整个球团工艺安全稳定运行奠定了很好的基础。
张美义[7]（2019）在《基于神经网络的磨矿分级自动控制系统研究》文中认为磨矿分级是选矿企业生产工艺流程中的重要一环,磨矿分级产品的质量水平直接影响着选矿产品质量指标,对后续生产环节以及选矿企业的经济技术指标有重大影响。因此,如何对磨矿分级作业进行准确分析以及优化控制,在实际生产中具有十分重要的意义。论文以广西华锡集团下属某选矿厂磨矿分级自动控制系统为研究对象,根据该厂实际情况,对原有的控制方案进行优化,主要内容包括:（1）对国内外磨矿分级作业的研究现状进行概述,再对磨矿分级的工艺流程、工作原理以及磨矿分级过程中的影响因素进行了系统分析,在此基础上提出了基于神经网络的磨矿分级自动控制方案;（2）采用极限学习机神经网络的方法进行磨矿分级控制方法设计,建立控制模型;（3）对极限学习机神经网络控制模型采用遗传算法进行优化,取得了良好的效果;（4）针对控制系统硬件配置要求及工程应用实际,系统控制器选用研华工控机,下位机选用西门子S7系列PLC,监控组态软件选用西门子wincc,在此基础上编写了 PLC控制程序,用组态软件编写了工艺流程图、操作界面、报警等控制界面,实现了系统的控制和管理功能。以上设计的控制系统在某选矿厂已实际投入生产使用,结果表明,该自动控制系统的使用效果显着,控制系统各项性能指标得到提高,实现了磨矿分级过程优化控制,满足该厂生产需求,运行稳定可靠,经济实用,具有较好的应用和推广价值。
赵文轩[8]（2017）在《选矿过程球磨自动控制系统设计探讨》文中指出在实际的矿产处理过程中,最初的处理阶段就是选矿,一般都是通过球磨系统来实现相关的操作的,但是在传统的系统建设上存在着一定的不足,所以文章探讨了基于PROFIBUS总线构成的PLC-SCADA系统,这种系统能够完全满足相关的活动对于自动化水平的要求,并且能够实现生产处理效率的大幅度提升,由于它的优越特性,目前已经应用于很多的相关产业,并且取得了很好的实际效益。
苏雄[9]（2015）在《基于FCS的钼矿选矿浮选自动加药系统的设计》文中研究指明加药是钼矿选矿浮选过程中非常重要的环节之一,直接影响着有色金属钼的浮选效率。钼作为一种比较希少的有色金属,其工业应用非常广泛,它是一种不可再生资源,出于对环境保护的需要也不允许我们浪费资源,所以提高有色金属钼的浮选效率有着非常重要的社会效益和经济效益。先进的自动化控制系统在浮选过程中的有效应用,是提高钼矿选矿浮选水平的途径之一,FCS（现场总线控制系统）作为现在最先进的自动化控制解决方案之一,有着非常强的优势,FCS结构简单、理念先进、开放性强、可维护性高,同时FCS其理念涵盖企业管理层、中间控制层和现场执行层,使生产和管理有机结合提高了整个浮选工厂的管理和信息化水平。自动加药系统其主要任务就是精确地控制加药速度,其控制对象是各个加药点的加药电磁阀,控制原理是利用出口流原理控制加药电磁阀在加药周期内的开关时间,其前题是必须保证加药电磁阀所在药剂箱的液面恒定在一个液位高度,同时在此液面高度下获得单位时间内本加药电磁阀的最大加药速度,然后通过比值关系计算出加药电磁阀在加药周期内的开关时间,从而获得目标加药速度。本文介绍FCS现场总线控制系统在金堆城百花岭钼矿选矿浮选自动加药系统中的应用,从应用提出、需要分析、系统选型、设计、实施、调试、测试到最后项目完成,是一个有机统一的完整过程。具体设计内容是根据需求分析确定任务与目标,对比分析现阶段主流控制系统体系结构,根据任务与目标的特点确定与选择FCS作为本加药系统的控制结构,然后分别从硬件系统、软件系统、网络系统三方面出发对自动加药系统的实现进行详细说明和设计,然后对设计完成的自动加药系统进行了整机调试和全面测试,该系统硬件设备工作稳定、可靠,软件界面友好、易于操作和升级,各项技术指标达到了设计要求。
曾志,王毅芳[10]（2014）在《PLC在磨矿分级自动化系统中的应用》文中认为磨矿分级作业是选矿厂重要的生产工艺之一。磨矿分级作业的主要任务是通过磨机将上游料仓送来的物料研磨至有价矿物单体的合理粒度,并将分级设备分离出的合格粒度的矿物输送至下游选矿作业。磨矿分级作业的好坏直接影响到后续选矿作业的生产技术指标。传统的磨矿分级作业由人工监测生产数据,不能实时准确地反映工艺参数的变化。柿竹园有色金属有限责任公司与长沙易控工业自动化有限公司合作,引进先进的自动控制系统,提高了磨矿分级作业质量和效率,稳定了工艺参数,确
二、基于PROFIBUS总线的PLC-SCADA系统在磨矿控制中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于PROFIBUS总线的PLC-SCADA系统在磨矿控制中的应用（论文提纲范文）
（1）水泥磨机负荷预测算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 水泥工业及DCS控制系统 |
| 1.2.2 磨机负荷相关预测方法 |
| 1.3 本文研究内容与章节安排 |
| 2 水泥生产工艺与系统方案设计 |
| 2.1 水泥生产工艺设备 |
| 2.1.1 新型干法水泥工艺技术 |
| 2.1.2 球磨机系统 |
| 2.2 水泥厂DCS系统方案设计 |
| 2.2.1 总体设计及电气自动化要求分析 |
| 2.2.2 水泥生产控制系统选型 |
| 2.2.3 系统网络设计 |
| 2.2.4 控制站点设计 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 水泥厂的DCS实现 |
| 3.1 控制系统实现 |
| 3.1.1 控制器配置 |
| 3.1.2 I/0口配置 |
| 3.1.3 控制站硬件配置 |
| 3.1.4 设备连锁控制及重要程序设计 |
| 3.2 实时监控界面及曲线 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 基于RBF神经网络的磨机负荷预测 |
| 4.1 人工神经网络相关理论 |
| 4.2 RBF神经网络 |
| 4.2.1 RBF神经网络模型 |
| 4.2.2 径向基函数 |
| 4.2.3 RBF神经网络学习算法 |
| 4.3 基于RBF神经网络的磨机负荷预测 |
| 4.3.1 磨机负荷影响因素选择 |
| 4.3.2 样本数据的采集及预处理 |
| 4.3.3 磨机负荷预测模型建立 |
| 4.4 RBF神经网络预测仿真结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于改进粒子群算法优化RBF神经网络参数的磨机负荷预测 |
| 5.1 粒子群优化算法 |
| 5.1.1 粒子群优化算法原理 |
| 5.1.2 粒子群优化算法流程 |
| 5.1.3 粒子群优化算法参数分析 |
| 5.2 基于粒子群算法优化RBF神经网络的磨机负荷预测 |
| 5.2.1 预测模型建立 |
| 5.2.2 仿真实验结果分析 |
| 5.3 基于改进粒子群算法优化RBF神经网络的磨机负荷预测 |
| 5.3.1 粒子群优化算法的改进策略 |
| 5.3.2 预测模型建立 |
| 5.3.3 多模型预测结果对比分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 未来展望与不足 |
| 参考文献 |
| 作者在读硕士期间研究成果及获奖情况 |
| 附录 |
| 致谢 |
（2）有机污水转变生物基醇过程的控制系统设计与开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 污水处理发展现状 |
| 1.3 污水处理控制现状 |
| 1.4 本文主要研究内容及章节安排 |
| 第二章 有机污水转变生物基醇过程控制系统总体方案设计 |
| 2.1 污水转变生物基醇工艺过程 |
| 2.2 控制系统总体架构设计 |
| 2.3 控制器及现场总线选型 |
| 2.4 控制回路原则设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 有机污水转变生物基醇过程控制系统硬件设计 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 中央控制室站点设计 |
| 3.3 工艺过程控制站点设计 |
| 3.4 传感器与执行器选型 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 有机污水转变生物基醇过程控制系统软件设计 |
| 4.1 上位机组态软件设计 |
| 4.2 PLC控制程序设计 |
| 4.3 控制算法软件设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 有机污水转变生物基醇关键控制回路设计 |
| 5.1 反应罐温度前馈控制系统设计 |
| 5.2 反应罐温度液位超驰控制系统设计 |
| 5.3 储罐液位流量均匀控制系统设计 |
| 5.4 菌液流量分程控制系统设计 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 控制系统现场调试与投运 |
| 6.1 信号滤波问题 |
| 6.2 控制器正反作用确定问题 |
| 6.3 电磁兼容问题 |
| 6.4 性质参数软测量问题 |
| 6.5 软件稳定性问题 |
| 6.6 系统现场投运 |
| 6.7 控制器参数整定 |
| 6.8 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（3）选矿过程DCS系统的设计与应用（论文提纲范文）
| 1 功能设计 |
| 2 系统结构 |
| 3 系统设计 |
| 3.1 硬件配置 |
| 3.2 系统集成 |
| 3.3 控制功能 |
| 3.3.1 破碎连锁控制 |
| 3.3.2 磨矿过程控制 |
| 3.4 人机界面 |
| 4 结语 |
（4）湿式球磨机控制系统的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题与课题来源 |
| 1.2 磨矿分级概念简介 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.3.1 本论文的研究内容 |
| 1.3.2 论文结构 |
| 1.4 课题研究背景与意义 |
| 1.5 选矿过程自动化技术的发展与现状 |
| 1.5.1 国外选矿自动化领域研究现状 |
| 1.5.2 国内选矿过程自动化技术的研究发展现状 |
| 1.6 选矿自动化未来的发展方向 |
| 1.7 本章小结 |
| 第二章 球磨机磨矿控制系统方案设计 |
| 2.1 球磨机磨矿设备介绍 |
| 2.1.1 球磨机工作原理简介 |
| 2.1.2 球磨机组成简介 |
| 2.1.3 水力旋流器介绍 |
| 2.2 湿式球磨机磨矿工艺流程 |
| 2.3 球磨机磨矿过程运行特征分析 |
| 2.4 分级过程运行特征分析 |
| 2.5 湿式球磨机磨矿控制方案 |
| 2.5.1 球磨机磨矿工艺流程 |
| 2.5.2 磨矿过程控制方案 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 球磨机磨矿控制系统控制算法研究 |
| 3.1 球磨机磨矿控制方案 |
| 3.1.1 球磨机磨矿分级过程简析 |
| 3.1.2 球磨机给矿控制方案 |
| 3.2 球磨机磨矿控制系统的PID控制算法 |
| 3.3 球磨机磨矿控制系统的BP-PID控制算法 |
| 3.3.1 神经网络基本概念 |
| 3.3.2 生物神经元模型 |
| 3.3.3 人工神经元模型 |
| 3.3.4 BP神经网络 |
| 3.3.5 球磨机磨矿控制系统的BP-PID控制器设计 |
| 3.4 基于粒子群算法优化的BP-PID控制算法 |
| 3.4.1 粒子群算法 |
| 3.4.2 系统基于PSO优化的BP神经网络策略 |
| 3.5 球磨机磨矿控制系统仿真实验 |
| 3.5.1 球磨机磨矿控制系统仿真模块的建立 |
| 3.5.2 球磨机系统仿真结果分析 |
| 3.6 水力旋流器分级控制方案 |
| 3.6.1 分级过程控制算法的选择 |
| 3.6.2 预测控制简介 |
| 3.6.3 动态矩阵控制算法 |
| 3.6.4 设计动态矩阵控制系统 |
| 3.6.5 参数选取原则 |
| 3.6.6 系统仿真与分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 球磨机磨矿控制系统的硬件设计 |
| 4.1 球磨机磨矿控制系统总体方案 |
| 4.2 球磨机磨矿控制系统控制对象与检测设备的介绍 |
| 4.3 可编程控制器硬件设计 |
| 4.4 上位机硬件配置 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 球磨机磨矿过程控制系统的软件设计 |
| 5.1 PLC控制系统控制程序设计 |
| 5.2 球磨机磨矿控制系统的硬件组态 |
| 5.2.1 上位机与PLC之间的通信检测 |
| 5.2.2 球磨机磨矿控制系统的硬件组态 |
| 5.3 球磨机磨矿控制系统的PLC程序设计 |
| 5.3.1 STEP7 软件的模块功能 |
| 5.3.2 PLC程序模块与模块功能 |
| 5.3.3 神经网络PID算法控制器的实现 |
| 5.3.4 水力旋流器入口浓度DMC控制 |
| 5.3.5 PLC、变频器与上位机之间的通信 |
| 5.3.6 S7-300PLC程序仿真 |
| 5.4 系统监控界面的组态设计 |
| 5.4.1 Win CC flexible组态软件的介绍 |
| 5.4.2 WinCC flexible与 Step7 的集成 |
| 5.4.3 磨矿控制系统的监控界面组态 |
| 5.5 球磨机监控系统可靠性设计 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 球磨机磨矿分级控制系统的调试 |
| 6.1 湿式球磨机磨矿分级控制系统的模拟调试 |
| 6.2 湿式球磨机磨矿分级控制系统的现场调试 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A 攻读硕士期间发表的成果 |
| 附录B |
（5）磨选过程中集散控制系统的研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 课题意义 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 选矿系统现状及问题 |
| 1.4.1 国外选矿过程控制技术的发展 |
| 1.4.2 国内选矿过程控制技术的发展 |
| 1.4.3 系统功能概述 |
| 1.4.4 过程控制技术的新发展 |
| 1.5 系统设计目标 |
| 1.6 论文结构安排 |
| 2 选矿工艺流程概况 |
| 2.1 破碎系统 |
| 2.2 磨选系统 |
| 2.3 尾矿系统 |
| 2.4 选矿集散控制系统研究 |
| 2.5 组态与编程工具 |
| 2.6 控制系统总体设计 |
| 2.6.1 系统硬件配置 |
| 2.6.2 变量建立 |
| 2.6.3 组态画面编辑 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 破碎控制系统设计 |
| 3.1 破碎机控制系统设计 |
| 3.1.1 破碎机组成及工作原理 |
| 3.1.2 破碎机给矿控制分析 |
| 3.1.3 给矿控制实现 |
| 3.1.4 数据采集过程 |
| 3.2 卸料小车自动控制设计 |
| 3.2.1 布料系统概述 |
| 3.2.2 控制系统分析 |
| 3.2.3 矿仓料位检测 |
| 3.2.4 小车定位检测控制 |
| 3.2.5 布料小车控制实现 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 磨机控制系统设计 |
| 4.1 磨机系统组成及工作原理 |
| 4.1.1 球磨机组成结构 |
| 4.1.2 磨机磨矿过程连锁控制 |
| 4.2 影响磨机磨矿效率因素 |
| 4.2.1 磨矿浓度对磨机效率的影响 |
| 4.2.2 磨机电流反馈对磨机运行效率的影响 |
| 4.2.3 其他因素的影响 |
| 4.3 磨矿分级系统控制方案 |
| 4.3.1 一段磨矿分级控制系统 |
| 4.3.2 二段磨矿分级控制系统 |
| 4.3.3 三段磨矿分级控制系统 |
| 4.4 磨矿设备参数与计算 |
| 4.5 磨矿系统模糊控制设计 |
| 4.5.1 模糊控制设计背景 |
| 4.5.2 模糊控制原理 |
| 4.5.3 模糊控制PID结构 |
| 4.6 模糊控制在磨矿系统中的应用 |
| 4.6.1 磨机磨音、功率模糊控制 |
| 4.6.2 磨机给矿量模糊控制设计 |
| 4.6.3 磨机磨矿浓度控制 |
| 4.7 磨机控制系统的实现 |
| 4.7.1 磨机控制系统的设计 |
| 4.7.2 磨机控制系统的实现 |
| 4.8 运行效果、存在问题及展望 |
| 4.9 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附件[调用功能块代码] |
| 在学研究成果 |
| 致谢 |
（6）基于IPC-PLC的球团链篦机-回转窑自动控制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 链篦机-回转窑焙烧工艺过程概述 |
| 1.2.1 链篦机-回转窑焙烧工艺流程 |
| 1.2.2 球团工艺过程检测和自动控制 |
| 1.3 烧结系统工业控制发展现状 |
| 1.4 球团厂设备自动化控制需要解决的问题 |
| 1.5 课题来源和论文主要研究内容及意义 |
| 第2章 圆盘给料控制设计 |
| 2.1 圆盘给料控制设计需求分析 |
| 2.2 电子皮带秤的标定 |
| 2.2.1 西门子G120 变频器调试 |
| 2.2.2 PID双闭环调节设计 |
| 2.3 PID参数整定 |
| 2.4 改造前后效果对比 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 球团过程控制系统硬件组态设计 |
| 3.1 施耐德PLC控制系统三层架构介绍 |
| 3.1.1 管理层 |
| 3.1.2 控制层 |
| 3.1.3 设备层 |
| 3.2 控制系统PLC硬件组态设计 |
| 3.2.1 配混系统PLC硬件组态设计 |
| 3.2.2 造球系统PLC硬件组态设计 |
| 3.2.3 焙烧系统PLC硬件组态设计 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 球团过程控制系统软件组态设计及网络通讯 |
| 4.1 施耐德Unity Pro编程软件介绍 |
| 4.1.1 PLC控制系统实现的功能 |
| 4.1.2 PLC编程 |
| 4.2 上位机监控设计 |
| 4.2.1 计算机监控系统 |
| 4.2.2 监控组态软件 |
| 4.2.3 Vijeo Citect组态软件 |
| 4.2.4 利用Vijeo Citect实现监测控制 |
| 4.3 控制系统网络通讯 |
| 4.3.1 现场总线通讯技术 |
| 4.3.2 PROFIBUS通讯技术 |
| 4.3.3 工业以太网通讯技术 |
| 4.3.4 MODBUS通讯技术 |
| 4.3.5 Modbus Plus通讯技术 |
| 4.3.6 现场总线与以太网的融合 |
| 4.3.7 球团厂网络架构 |
| 4.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录1 双环PID调速程序图 |
| 附录2 变频器控制字功能块图 |
| 附录3 PID调节功能块图 |
| 附录4 控制系统总体框架图 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（7）基于神经网络的磨矿分级自动控制系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 项目研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文研究的主要内容 |
| 第二章 磨矿分级控制系统总体方案 |
| 2.1 磨矿分级工艺流程 |
| 2.2 磨矿分级的工作原理 |
| 2.3 影响磨矿分级控制的因素 |
| 2.4 磨矿分级控制系统设计方案 |
| 2.5 网络系统设计 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于神经网络的磨矿分级控制方法 |
| 3.1 磨矿分级系统的基本控制方法 |
| 3.2 磨矿分级自动控制系统的各参量检测和控制 |
| 3.3 基于神经网络磨矿分级控制模型建立 |
| 3.4 优化控制策略 |
| 3.5 优化结果与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 磨矿分级控制系统的硬件设计 |
| 4.1 系统的硬件配置 |
| 4.2 系统硬件选型说明 |
| 4.3 系统抗干扰设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 磨矿分级控制系统的工程应用 |
| 5.1 磨机均衡给矿自动控制系统 |
| 5.2 自动给水系统 |
| 5.3 旋流器自动控制系统 |
| 5.4 矿浆浓度计量取样系统 |
| 5.5 自动配药加药系统 |
| 5.6 数据监管系统 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 论文总结与展望 |
| 6.1 本文总结 |
| 6.2 本文展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间取得学术成果 |
（8）选矿过程球磨自动控制系统设计探讨（论文提纲范文）
| 1 现状及问题 |
| 2 方案 |
| 2.1 给矿控制设计 |
| 2.2 浓度控制设计 |
| 3 系统实现 |
| 3.1 网络结构系统 |
| 3.2 软硬件配置 |
| 4 结束语 |
（9）基于FCS的钼矿选矿浮选自动加药系统的设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 钼矿选矿浮选加药及控制方式的发展阶段 |
| 1.3 国内外应用现状与发展趋势 |
| 1.3.1 国内外应用现状 |
| 1.3.2 钼矿浮选自动加药系统控制过程的发展趋势 |
| 1.4 钼矿浮选自动加药系统现存的主要问题 |
| 1.5 本文的主要工作及章节安排 |
| 2 钼矿选矿及浮选加药过程 |
| 2.1 钼矿选矿 |
| 2.2 钼矿选矿浮选过程 |
| 2.3 钼矿选矿浮选加药 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 系统关键技术及总体方案设计 |
| 3.1 系统关键技术 |
| 3.1.1 FCS相关技术 |
| 3.1.2 Profibus |
| 3.1.3 出口流原理 |
| 3.1.4 MPI |
| 3.2 系统需求分析 |
| 3.2.1 系统总体需求 |
| 3.2.2 系统具体要求 |
| 3.2.3 百花岭钼矿选矿浮选自动加药工艺过程 |
| 3.2.4 测控对像及技术参数 |
| 3.3 系统方案的论证及选取 |
| 3.3.1 PLC现场控制系统 |
| 3.3.2 DCS集散控制系统 |
| 3.3.3 FCS控制系统 |
| 3.3.4 不同方案的比较 |
| 3.4 系统总体设计 |
| 3.4.1 系统总体设计内容 |
| 3.4.2 系统总体设计方法 |
| 3.4.3 系统的总体组成 |
| 3.4.4 系统硬件组成 |
| 3.4.5 系统软件组成 |
| 3.4.6 系统网络组成 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 系统硬件设计 |
| 4.1 FCS系统产品选择与设计 |
| 4.1.1 现场总线的选择 |
| 4.1.2 FCS主站CPU的选择与设计 |
| 4.1.3 FCS远程IO从站选择与设计 |
| 4.1.4 FCS系统IO模块选择与设计 |
| 4.2 各工作站选择与设计 |
| 4.2.1 工程师站（ES） |
| 4.2.2 操作员站（OS1） |
| 4.2.3 历史数据服务器（HDS） |
| 4.2.4 现场操作触摸屏（TP） |
| 4.3 加药电磁阀的选择与设计 |
| 4.4 液位恒压箱的恒压设计 |
| 4.5 网络硬件设备的选择 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 系统软件设计 |
| 5.1 软件的组成 |
| 5.1.1 系统软件的组成 |
| 5.1.2 应用与控制软件的组成 |
| 5.2 自动加药下位主控制应用程序的设计 |
| 5.2.1 设计说明 |
| 5.2.2 功能块的组织与调用 |
| 5.2.3 功能块设计 |
| 5.3 上位HMI人机界面软件开发与设计 |
| 5.3.1 界面设计内容及界面组织 |
| 5.3.2 WINCC功能界面设计 |
| 5.3.3 现场操作触摸屏软件的设计 |
| 5.4 系统通讯软件 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 系统调试及测试 |
| 6.1 系统调试 |
| 6.1.1 调试方案的设计与组织 |
| 6.1.2 不加药空载调试 |
| 6.1.3 加药实际运行调试 |
| 6.2 系统验收测试及结果分析 |
| 6.2.1 测试内容 |
| 6.2.2 测试结果 |
| 6.3 调试测试遇到的问题及解决方法 |
| 6.4 结果及分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（10）PLC在磨矿分级自动化系统中的应用（论文提纲范文）
| 1 磨矿分级系统主要工艺流程 |
| 2 磨矿分级PLC控制系统结构 |
| 3 调试中遇到的问题及解决 |
| 4 结语 |
四、基于PROFIBUS总线的PLC-SCADA系统在磨矿控制中的应用（论文参考文献）
- [1]水泥磨机负荷预测算法研究[D]. 赵长春. 西安建筑科技大学, 2020(01)
- [2]有机污水转变生物基醇过程的控制系统设计与开发[D]. 赵蓬扬. 东南大学, 2020(01)
- [3]选矿过程DCS系统的设计与应用[J]. 贾布衣. 中国矿业, 2019(S2)
- [4]湿式球磨机控制系统的研究[D]. 王鹏. 昆明理工大学, 2019(06)
- [5]磨选过程中集散控制系统的研究与应用[D]. 谢伟. 内蒙古科技大学, 2019(03)
- [6]基于IPC-PLC的球团链篦机-回转窑自动控制[D]. 朱益江. 燕山大学, 2019(03)
- [7]基于神经网络的磨矿分级自动控制系统研究[D]. 张美义. 广西大学, 2019(06)
- [8]选矿过程球磨自动控制系统设计探讨[J]. 赵文轩. 科技创新与应用, 2017(27)
- [9]基于FCS的钼矿选矿浮选自动加药系统的设计[D]. 苏雄. 西安科技大学, 2015(02)
- [10]PLC在磨矿分级自动化系统中的应用[J]. 曾志,王毅芳. 电世界, 2014(07)