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龙图腾网获悉太原理工大学申请的专利基于数字孪生技术的球磨机排矿粒度控制方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117299335B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311290160.X，技术领域涉及：B02C25/00；该发明授权基于数字孪生技术的球磨机排矿粒度控制方法及系统是由阎高伟;卫玉佳;李荣;王芳;肖舒怡设计研发完成，并于2023-10-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数字孪生技术的球磨机排矿粒度控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于磨矿过程智能控制领域，具体是一种基于数字孪生技术的球磨机排矿粒度控制方法及系统。包括：S1：采集工业现场数据，S2：建立排矿粒度的机理模型；S3：根据历史数据与机理模型，建立状态与输出的偏差补偿模型，数据驱动偏差补偿模型与机理模型共同构成磨矿系统数字孪生模型；S4：利用磨矿系统数字孪生模型训练强化学习控制器参数；S5：将训练好的控制器参数传至现场控制器，现场控制器根据预测的粒度分布给出控制指令；S6：当控制系统性能恶化或者工艺指标发生变化，对控制器参数的再训练以及数据驱动模型的在线更新。本发明通过输出偏差补偿模型，将排矿粒度分布作为反馈信息引入到控制系统。

本发明授权基于数字孪生技术的球磨机排矿粒度控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数字孪生技术的球磨机排矿粒度控制方法，其特征在于，包括： S1：采集工业现场数据， S2：建立排矿粒度的机理模型； 机理模型为： 式中，为总给水体积，为给矿中固体体积，为给矿中细粉体积，为给矿中粗粒矿石体积，为研磨介质钢球体积，为模型输入的总给水体积，为皮带给矿重量，为皮带给钢球重量，为矿石密度，为钢球密度，为矿石中粗粒占比，为矿石中细粉占比； 式中，为球磨机内水的体积，为球磨机进水体积，为球磨机出水体积，为球磨机内固体体积，为进入球磨机的固体体积，为球磨机排出的固体体积，为球磨机内细粉体积，为进入球磨机的细粉体积，为球磨机排出的细粉体积，为球磨机内粗粒矿石体积，为进入球磨机的粗粒矿石体积，为球磨机内钢球体积，为进入球磨机的钢球体积，为破碎消耗粗粒矿石体积，为破碎产生细粉体积，为破碎消耗钢球体积； 式中，为矿浆池内水的体积，为球磨机排到矿浆池的水体积，为矿浆池出水体积，为矿浆池给水体积，为矿浆池内固体体积，为球磨机排到矿浆池的固体体积，为矿浆池排出的固体体积，为矿浆池内细粉体积，为球磨机排到矿浆池的细粉体积，为矿浆池排出的细粉体积； 式中，为返砂中水的体积，为返砂中细粉的体积，为分级机进水体积，为进入分级机的细粉体积，为返砂中除细粉外的固体体积，为返砂中固体的体积含量，为溢流粗粒体积，为溢流细粉体积，为累积产率； 式中，为返砂中某一粒级的固体体积，为返砂中固体体积； S3：根据历史数据与机理模型，建立状态与输出的偏差补偿模型，数据驱动偏差补偿模型与机理模型共同构成磨矿系统数字孪生模型； 步骤S3包括： 建立状态与输出的偏差补偿模型，磨矿系统数字孪生模型由下表示： 其中，f表示状态的机理模型，即球磨机模型与矿浆池模型；g表示输出的机理模型，即上述与排矿粒度分布，、分别表示二者的偏差补偿模型； 偏差补偿模型的构建过程如下： 根据过程信息x、过程输入u与状态机理模型f，可以得到过程信息的预测值，将其与实际测量得到的过程信息做差，得到状态误差； 根据过程信息x、过程输入u与输出机理模型g，可以得到过程输出的预测值，将其与实际测量得到的过程输出做差，得到输出误差； 状态偏差补偿模型为极限学习机神经网络，由三层线性神经网络构成，权重和偏置采用均匀分布的方式初始化，输入数据为过程信息x、过程输入u，隐藏层输出记为，输出为状态误差的预测值，则的训练目标函数为：，其中： 采用最小二乘法对其求解，得到； 输出偏差补偿模型为极限学习机神经网络，由三层线性神经网络构成，权重和偏置采用均匀分布的方式初始化，输入数据为过程信息x、过程输入u，隐藏层输出记为，输出为输出误差的预测值，则的训练目标函数为：，其中： 采用最小二乘法对其求解，得到； S4：利用磨矿系统数字孪生模型训练强化学习控制器参数； S5：将训练好的控制器参数传至现场控制器，现场控制器根据预测的粒度分布给出控制指令； S6：当控制系统性能恶化或者工艺指标发生变化，对控制器参数的再训练以及数据驱动模型的在线更新。

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