摘要
本发明涉及立环脉动高梯度磁选机液位控制领域,尤其涉及一种磁选机液位PID控制系统及方法,具体方法包括:通过超声波液位传感器采集磁选机中的实时矿浆液位数据;提取磁选机的上位机设定的第一动态目标液位值,计算第一液位偏差值;建立BP神经网络模型,并对BP神经网络模型进行训练;通过所述BP神经网络模型输出液位动态调节参数,并根据所述液位动态调节参数调节脉动斗阀门开关量;通过反馈判断策略持续监测矿浆液位;本发明解决了现有技术中,当液位低于最优分选液位时,分选环不能完全浸没在矿浆中,其脉动冲程机制不能充分发挥作用,磁性颗粒不能充分被分选环中的磁介质所捕获,物料无法有效分选的问题。
技术关键词
磁选机
超声波液位传感器
BP神经网络模型
阀门电动执行
阀门开关
偏差
动态
粒子群算法
策略
液位控制器
控制系统
数据
模块
参数
闭环控制
系统为您推荐了相关专利信息
项目评价系统
关键词
项目特征
人工智能模型训练
列表
原料输送系统
智能除尘系统
烟尘传感器
引风机
控制器
乳酸片球菌
引物
机器学习模型
建模方法
贝莱斯芽孢杆菌
研磨盘
研磨物品
研磨机
三维点云数据
人工智能模型训练