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   球磨機磨礦分級作業是選礦生產過程中至關重要的環節，磨礦的目的是將大顆粒礦石破碎到一定程度，使有用礦物和脈石礦物分離，呈單體解離狀態，以利于有用礦物的選別。磨礦產品粒度分布情況不但是磨礦作業重要的生產指標，也是影響后續選別作業的精礦品位和回收率的關鍵因素。實際生產中磨礦產品粒度的分析是通過人工采樣后化驗得到，檢測滯后大，不能滿足實時控制要求。采用流程仿真系統可對整個流程進行模擬，實現各種操作條件下的磨礦產品粒度在線預測，為操作參數優化提供指導。而流程仿真是以數學模型為基礎的，球磨機是磨礦分級作業中能耗較大的設備，因此對球磨機數學模型的研究是建立磨礦分級作業流程仿真系統的基礎。
    目前，球磨機模型的研究，廣泛采用磨礦動力學與物料平衡相結合的方法引，即首先假定系統符合某種形式的數學方程，結合實驗室分批磨礦數據，利用模型參數辨識方法，確定該模型的有關參數，最后將辨識所得模型通過比例放大應用到工業現場。該方法求解方便，但在應用比例放大時，難以估計現場實際的運行參數。特別是對內部機理復雜、擾動頻繁，很多重要過程參數不能實時連續檢測的復雜磨礦過程，更難估計其實際運行參數。球磨機內部各參數的變化直接影響球磨機的磨礦效率，而磨礦效率主要體現在磨機功耗上，磨機的功耗與磨礦介質、濃度、礦漿充填率、礦漿流量、給礦物料的粒級分布等因素有關。而基于徑向基神經網絡和磨機功耗機理模型組成的灰箱神經功耗預測模型在形式上為一種復合人工神經網絡，從而保證了模型具有十分理想的仿真精度。論文深入分析現場實際運行參數與功耗的關系，引入選擇函數，建立球磨機的動態數學模型。通過Matlab的Simulink組件建立了仿真模型，分析驗證了所建模型的有效性。
    磨礦回路工藝流程
    磨礦作業是在磨機簡體內進行的，筒體內裝有磨礦介質(鋼球)。鋼球和礦石在離心力和摩擦力的作用下，隨著簡體的旋轉而被帶到一定的高度后，自由下落或滾下，簡體內的礦石受到鋼球的沖擊力；另一方面，由于鋼球在筒體內沿簡體軸心的公轉和自轉，在鋼球之間及其在簡體接觸區又產生對礦石的擠壓和磨剝力，從而將礦石磨碎。某選礦廠磨礦分級過程工藝簡圖，經球磨機研磨后的礦漿排入分級機，分級機和球磨機形成回路，其返砂與一定比例的水和從給礦機的皮帶上的原礦共同給人球磨機。通過調節給礦量，能夠克服礦石硬度、給礦粒度等因素的擾動，保持磨礦穩定、優化運行，使處理量保持在較高的水平。調節一級返砂的加水量以保持磨礦濃度穩定，提高磨礦效率。對于球磨機而言，球磨機的排礦粒度分布情況為衡量球磨機一次磨礦運行效率的關鍵工藝指標，影響球磨機排礦粒度的參數主要包括給礦流量、礦漿濃度、給礦粒度分帶隋況以及磨機功耗。