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龍圖騰網(wǎng)獲悉太原理工大學(xué)申請(qǐng)的專利基于數(shù)字孿生技術(shù)的球磨機(jī)排礦粒度控制方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN117299335B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202311290160.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：B02C25/00；該發(fā)明授權(quán)基于數(shù)字孿生技術(shù)的球磨機(jī)排礦粒度控制方法及系統(tǒng)是由閻高偉;衛(wèi)玉佳;李榮;王芳;肖舒怡設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-10-08向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于數(shù)字孿生技術(shù)的球磨機(jī)排礦粒度控制方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明屬于磨礦過程智能控制領(lǐng)域，具體是一種基于數(shù)字孿生技術(shù)的球磨機(jī)排礦粒度控制方法及系統(tǒng)。包括：S1：采集工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)，S2：建立排礦粒度的機(jī)理模型；S3：根據(jù)歷史數(shù)據(jù)與機(jī)理模型，建立狀態(tài)與輸出的偏差補(bǔ)償模型，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)偏差補(bǔ)償模型與機(jī)理模型共同構(gòu)成磨礦系統(tǒng)數(shù)字孿生模型；S4：利用磨礦系統(tǒng)數(shù)字孿生模型訓(xùn)練強(qiáng)化學(xué)習(xí)控制器參數(shù)；S5：將訓(xùn)練好的控制器參數(shù)傳至現(xiàn)場(chǎng)控制器，現(xiàn)場(chǎng)控制器根據(jù)預(yù)測(cè)的粒度分布給出控制指令；S6：當(dāng)控制系統(tǒng)性能惡化或者工藝指標(biāo)發(fā)生變化，對(duì)控制器參數(shù)的再訓(xùn)練以及數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型的在線更新。本發(fā)明通過輸出偏差補(bǔ)償模型，將排礦粒度分布作為反饋信息引入到控制系統(tǒng)。

本發(fā)明授權(quán)基于數(shù)字孿生技術(shù)的球磨機(jī)排礦粒度控制方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于數(shù)字孿生技術(shù)的球磨機(jī)排礦粒度控制方法，其特征在于，包括： S1：采集工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)， S2：建立排礦粒度的機(jī)理模型； 機(jī)理模型為： 式中，為總給水體積，為給礦中固體體積，為給礦中細(xì)粉體積，為給礦中粗粒礦石體積，為研磨介質(zhì)鋼球體積，為模型輸入的總給水體積，為皮帶給礦重量，為皮帶給鋼球重量，為礦石密度，為鋼球密度，為礦石中粗粒占比，為礦石中細(xì)粉占比； 式中，為球磨機(jī)內(nèi)水的體積，為球磨機(jī)進(jìn)水體積，為球磨機(jī)出水體積，為球磨機(jī)內(nèi)固體體積，為進(jìn)入球磨機(jī)的固體體積，為球磨機(jī)排出的固體體積，為球磨機(jī)內(nèi)細(xì)粉體積，為進(jìn)入球磨機(jī)的細(xì)粉體積，為球磨機(jī)排出的細(xì)粉體積，為球磨機(jī)內(nèi)粗粒礦石體積，為進(jìn)入球磨機(jī)的粗粒礦石體積，為球磨機(jī)內(nèi)鋼球體積，為進(jìn)入球磨機(jī)的鋼球體積，為破碎消耗粗粒礦石體積，為破碎產(chǎn)生細(xì)粉體積，為破碎消耗鋼球體積； 式中，為礦漿池內(nèi)水的體積，為球磨機(jī)排到礦漿池的水體積，為礦漿池出水體積，為礦漿池給水體積，為礦漿池內(nèi)固體體積，為球磨機(jī)排到礦漿池的固體體積，為礦漿池排出的固體體積，為礦漿池內(nèi)細(xì)粉體積，為球磨機(jī)排到礦漿池的細(xì)粉體積，為礦漿池排出的細(xì)粉體積； 式中，為返砂中水的體積，為返砂中細(xì)粉的體積，為分級(jí)機(jī)進(jìn)水體積，為進(jìn)入分級(jí)機(jī)的細(xì)粉體積，為返砂中除細(xì)粉外的固體體積，為返砂中固體的體積含量，為溢流粗粒體積，為溢流細(xì)粉體積，為累積產(chǎn)率； 式中，為返砂中某一粒級(jí)的固體體積，為返砂中固體體積； S3：根據(jù)歷史數(shù)據(jù)與機(jī)理模型，建立狀態(tài)與輸出的偏差補(bǔ)償模型，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)偏差補(bǔ)償模型與機(jī)理模型共同構(gòu)成磨礦系統(tǒng)數(shù)字孿生模型； 步驟S3包括： 建立狀態(tài)與輸出的偏差補(bǔ)償模型，磨礦系統(tǒng)數(shù)字孿生模型由下表示： 其中，f表示狀態(tài)的機(jī)理模型，即球磨機(jī)模型與礦漿池模型；g表示輸出的機(jī)理模型，即上述與排礦粒度分布，、分別表示二者的偏差補(bǔ)償模型； 偏差補(bǔ)償模型的構(gòu)建過程如下： 根據(jù)過程信息x、過程輸入u與狀態(tài)機(jī)理模型f，可以得到過程信息的預(yù)測(cè)值，將其與實(shí)際測(cè)量得到的過程信息做差，得到狀態(tài)誤差； 根據(jù)過程信息x、過程輸入u與輸出機(jī)理模型g，可以得到過程輸出的預(yù)測(cè)值，將其與實(shí)際測(cè)量得到的過程輸出做差，得到輸出誤差； 狀態(tài)偏差補(bǔ)償模型為極限學(xué)習(xí)機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由三層線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成，權(quán)重和偏置采用均勻分布的方式初始化，輸入數(shù)據(jù)為過程信息x、過程輸入u，隱藏層輸出記為，輸出為狀態(tài)誤差的預(yù)測(cè)值，則的訓(xùn)練目標(biāo)函數(shù)為：，其中： 采用最小二乘法對(duì)其求解，得到； 輸出偏差補(bǔ)償模型為極限學(xué)習(xí)機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由三層線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成，權(quán)重和偏置采用均勻分布的方式初始化，輸入數(shù)據(jù)為過程信息x、過程輸入u，隱藏層輸出記為，輸出為輸出誤差的預(yù)測(cè)值，則的訓(xùn)練目標(biāo)函數(shù)為：，其中： 采用最小二乘法對(duì)其求解，得到； S4：利用磨礦系統(tǒng)數(shù)字孿生模型訓(xùn)練強(qiáng)化學(xué)習(xí)控制器參數(shù)； S5：將訓(xùn)練好的控制器參數(shù)傳至現(xiàn)場(chǎng)控制器，現(xiàn)場(chǎng)控制器根據(jù)預(yù)測(cè)的粒度分布給出控制指令； S6：當(dāng)控制系統(tǒng)性能惡化或者工藝指標(biāo)發(fā)生變化，對(duì)控制器參數(shù)的再訓(xùn)練以及數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型的在線更新。

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