具体描述
本书共分七章，可划分为两部分。前三章为基础部分，主要介绍水泥设备巡检时应具备的基础知识。在这一部分中主要介绍了水泥设备巡检的工艺路线、水泥机械设备的动力控制及新型干法水泥设备的润滑，通过这三章的介绍使学习者了解和明确新型干法水泥生产过程中主要生产工艺路线有哪几条，每一条巡检路线上使用的机械、电气、液压、鼓风送气设备有哪些，这些设备在水泥生产中各起什么作用，它们又是采用哪种润滑装置和润滑剂进行润滑的等。后四章为设备的巡检部分，主要是根据水泥生产工艺流程划分的巡检路线讲述设备的使用要求、运行中的检查及设备常见故障的原因分析和排除方法，目的：一是使学习者首先要了解水泥生产过程中各主要设备的巡检位置和润滑点；二是明确主要设备的巡检内容和方法；三是在巡检过程中能简单的判别设备运行中常见故障和排除方法。
本书是根据新型干法水泥企业岗位的变化（由固定岗位演变成巡检岗位）编写的，内容涉及面广，接近企业实际、贴近岗位，既有工艺流程方面的知识、电气设备和变频调速及PLC控制的基本知识、液压、气动和风机等通用设备的基本知识，又较详细地介绍了水泥生产过程中使用的主要设备的巡检位置、润滑点及各巡检位置的巡检内容和方法。
本书可作为高职、中职学校硅酸盐专业的补充教材，也可作为水泥企业巡检岗位培训参考教材。
矿物加工过程中的高效能自动化控制系统设计与优化 本书聚焦于现代矿物加工领域，深入探讨了从矿石破碎、磨矿到浮选、脱水等关键环节中，如何构建和实施高效能、高可靠性的自动化控制系统。本书旨在为冶金、矿业工程、自动化技术等领域的工程师、技术人员及研究人员提供一套全面、实用的理论基础与工程实践指导。 第一部分：矿物加工过程的工艺基础与数字化转型 第一章：现代矿物加工流程概述与控制目标 本章首先界定了现代矿物加工厂的基本流程结构，包括原料接收、准备、选矿三个主要阶段。详细阐述了不同矿石（如铜、金、铁、煤炭）加工路线的差异性及其对控制系统的特殊要求。核心内容在于明确自动化控制系统的三大基本目标：提高金属回收率（Recovery Rate）、保证精矿质量（Product Grade）以及降低单位能耗与运行成本（Operational Cost）。深入分析了传统人工控制与现代自动化控制在实现这些目标上的本质区别，强调了实时数据采集与闭环反馈机制的重要性。 第二章：工业过程控制基础理论在矿业中的应用 系统回顾了过程控制的核心理论，包括经典PID控制算法的原理、参数整定方法（如Ziegler-Nichols法、IMC法）及其在矿浆密度、液位、流量控制中的应用。特别引入了先进过程控制（APC）的概念，讨论了模型预测控制（MPC）在处理多变量耦合系统（如磨机级的物料平衡与能耗优化）时的优势与实施挑战。此外，本章还涵盖了软测量技术（Soft Sensing），用于实时估算难以直接测量的关键变量（如磨机内的矿石浓度、浮选槽内的矿物覆盖度）。 第三章：矿物加工的数字化基础架构——SCADA与DCS系统 详细介绍了支撑现代矿业自动化的两大核心系统：数据采集与监视控制系统（SCADA）和集散控制系统（DCS）。对比了两者在系统架构、数据处理能力、安全等级和实时性方面的异同，并探讨了当前矿山企业选择混合系统或集成系统的趋势。重点阐述了如何设计高可靠性的通信网络（如冗余以太网、工业现场总线Profibus/Foundation Fieldbus）以确保数据在传输过程中的完整性和低延迟性，这对高频次调整的浮选过程至关重要。 第二部分：关键单元操作的智能控制策略 第四章：破碎与磨矿的能效优化控制 破碎与磨矿是选矿流程中能耗最高的环节。本章着重探讨如何通过优化控制，实现“恒定能耗运行”或“目标粒度控制”。内容包括： 破碎机控制： 基于给矿量、电机电流和破碎腔内压力反馈的变给矿量控制策略，以避免设备超载和空载运行。 球磨机/SAG磨机控制： 深入分析了基于磨机负载（电流）、振动分析和排矿粒度作为控制变量的策略。重点讲解了如何利用磨机内部物料的声学监测（Acoustic Monitoring）数据，实时推断筒体内填充率和冲击能，从而精准调整给矿量和衬板磨损补偿。 第五章：浮选过程的多变量优化控制 浮选是决定最终回收率的关键。本章是全书的重点之一，详细剖析了影响浮选效果的三个核心变量（药剂加入量、充气量、精煤/中煤/尾煤排出量）之间的复杂耦合关系。 试剂添加的智能控制： 探讨了如何结合在线化学分析仪（如ORP、pH、离子选择性电极）和人工智能算法，实现对捕收剂和调整剂的动态、按需添加，取代传统的定时定量策略。 多槽串联控制模型： 建立了描述多级浮选槽之间物料传递和回收率级联的数学模型，并应用模型预测控制（MPC）实现对多组控制阀的协调优化，确保流程整体的回收率最大化。 第六章：固液分离（浓缩与过滤）的稳定运行控制 浓缩和过滤过程主要关注浆料的沉降性能和最终的滤饼质量。本章讨论了如何通过控制系统确保设备的稳定运行和产品质量： 浓密机控制： 基于沉降池液位、溢流浊度及底流浓度反馈，优化刮泥机扭矩和底流泵转速。引入了基于模糊逻辑的防沉积控制，以应对矿石性质波动。 过滤机控制： 重点在于控制滤饼的厚度和湿度。探讨了如何利用真空度变化和滤饼剥离力反馈，优化过滤速度，从而在保证滤饼合格率的同时，最大化过滤机的循环周期。 第三部分：系统集成、诊断与未来趋势 第七章：过程数据采集、存储与工业物联网（IIoT）集成 本章探讨了如何将传统的DCS/SCADA系统与现代数据平台进行高效集成。详细介绍了时间序列数据库（TSDB）在存储海量传感器数据中的应用，以及如何利用MQTT、OPC UA等工业通信协议实现数据在云端或边缘计算节点的安全、可靠传输。强调了数据清洗、时间戳同步和数据完整性验证在后续分析中的基础作用。 第八章：基于状态监测的设备预测性维护（PdM） 本章关注如何利用控制系统采集的电流、振动、温度等运行数据，实现对关键设备的预测性维护，从被动维修转向主动管理。 振动分析在磨机轴承中的应用： 如何设置振动报警阈值，并结合频谱分析技术，提前预警轴承疲劳和不平衡问题。 电机健康指数（MHI）的建立： 利用电机的运行曲线（如负载率、温度、绝缘电阻）建立健康指数模型，对泵和搅拌器的潜在故障进行早期诊断，显著减少非计划停机时间。 第九章：人工智能与机器学习在选矿优化中的展望 本章展望了未来矿物加工控制的发展方向。讨论了深度学习模型（如LSTM、CNN）在处理高维、非线性选矿过程数据中的潜力，尤其是在建立更精确的物料平衡模型和矿物学预测模型方面的应用。探讨了强化学习（Reinforcement Learning）在寻找全局最优控制策略，超越传统PID和MPC局限性的前沿研究进展。同时，也指出了在矿业环境中部署AI模型所面临的数据标注、模型可解释性与现场验证的挑战。 附录：常用传感器选型与校准指南 提供了针对矿浆密度计、粒度分析仪、流量计和在线化学分析仪在恶劣矿浆环境下的选型标准、安装注意事项和周期性校准流程。 本书的特色在于，它不仅仅停留在理论介绍，而是紧密结合了矿物加工现场的实际复杂性，强调了数据可靠性、系统冗余设计以及跨学科知识（化工、机械、控制理论）的集成应用，是构建新一代智能化、低能耗矿物加工厂的必备参考书。
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