尼尔森选矿机(Knelson Concentrator)是一种在离心状态下矿物分选的重选设备,由于尼尔森重选技术具有选矿富集比高、处理固体矿量大等优势,使得Knelson选矿机受到选矿界的广泛采用。但是以往的重选设备主要是靠经验进行控制,不同的操作参数对精矿富集比和回收率产生不同影响,Knelson选矿机分选理论也不够完善。因此通过建立离心选矿机数学模型,利用先进控制策略设计控制器对提高选矿机的自动化控制水平具有较好的研究价值和实际意义。论文采用理论研究、实验分析和数值模拟相结合的方法完成以下工作:在流态化理论的基础上,对Knelson选矿机流膜运动规律进行理论分析;通过搭建选矿实验平台,为找出最佳的操作参数组合进行相关的实验研究;根据分选运动规律和物料平衡,建立Knelson选矿机非线性随机状态空间模型及进行参数估计;将选矿系统给矿环节引入内模控制策略,并通过数值模拟验证该控制方法实现控制量定值控制的快速性和稳定性。论文的主要研究成果:(1)在流态化理论的基础上,探讨了基于离心流态化运动分选的Knelson选矿机分选过程和颗粒的受力情况,描述了颗粒分选特性及矿浆流膜的运动分层,并掌握了影响分选过程的主要操作参数,同时根据颗粒的运动方程推导出颗粒径向上的干涉沉降速度。(2)根据单因素试验探讨了各主要操作参数对富集比和精矿回收率的影响,并确定了合适的操作条件,进一步利用响应曲面优化方法建立选矿指标预测模型,找出了各操作参数的匹配关系,并通过实验验证了选矿指标的响应面预测模型的可靠性;同时发现,各操作参数之间匹配的合理性,直接影响回收精矿的选矿指标。(3)建立了Knelson选矿机非线性随机状态空间模型,利用扩展卡尔曼滤波算法对Knelson选矿机状态及参数进行估计;根据Knelson选矿机模型EKF估计输出与实际输出的对比结果,证明了所建立Knelson选矿机数学模型的正确性;根据Knelson选矿机模型状态的估计结果能较好地反映矿物分选过程的动态变化规律。(4)设计出IMC-PID串联解耦的控制方法对选矿系统给矿环节进行定值控制,仿真结果表明,IMC-PID串联解耦控制方法能可靠地实现控制量按设定值跟踪输出,选矿系统的稳定性和抗干扰性能明显得到提高。通过以上表明,本课题的研究将对尼尔森重选理论应用具有现实指导意义,为提高选矿机的自动化水平提供了有效途径。