摘要：随着自动化控制技术的推广，大部分选矿企业已能实现基本的磨矿设备自动运行，对各个磨矿环节的管理控制仍局限在车间内部。目前中小企业尚处于互联网与传统行业融合的起步阶段，仅有少数矿企搭建起数据信息化模型，受限于厚重的硬件设备和对安全性能的考虑，系统仅能在矿厂内部取得稳定良好的运行效果。设计搭建基于轻便Linux系统的apache服务器，通过RS485接口采集现场状态信息保存到数据库，安卓客户端将读取的数据显示在友好的手机界面。在工业自动化领域引入物联网架构，能够为企业搭建崭新的平台，为管理者提供便捷的管理模式，同r对现场运行的信息数据做处理和分析，便于企业调整环节指标，找到长期有效的高产模式。
关键词：磨矿控制；信息化；物联网；安卓
中图分类号：TP273.5 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）26-0196-03
目前国内选矿厂的生产工艺流程已基本形成了选矿过程自动化，中小型选矿企业也基本配备控制技术和检测仪表设备，随着互联网技术的发展，信息化已成为企业为进一步提高生产效率准备采取的技术手段。据资料统计，选矿厂采用自动控制技术一般可使磨矿机台时处理量提高10-15%，生产成本降低3-5%，劳动强度大大减轻，同时能显著提高选矿回收率等生产指标[1]。因此利用数据挖掘技术对磨矿工艺的状态信息做进一步分析处理，有助于企业摆脱传统生产模式的思想禁锢，从直观的数据表达中优化磨矿系统的控制策略。然而磨矿过程具有大惯性滞后、多变量耦合、边界条件波动等特性，模型需要经过长期的训练与纠正，才能总结出具备针对性、适用性的企业控制参数，这对发展我国国民经济，提高工业生产技术水平具有重要意义。
磨矿控制系统采用物联网架构搭建，由感知层、网络层和应用层构成，每一层可有多种技术方案实现平台连接。如今部分选矿厂引用了.NET技术开发的windows服务器，实现矿厂内部控制及远程B/S监视，厚重的设备结构运行稳定安全，取得良好的效果。本研究设计采用开源Linux网关Raspberry Pi搭建网络服务器，在Android客户端监视运行，搭建成本低且界面更为友好，为磨矿系统联动控制打下了坚实基础。
1 磨矿控制系统的总体设计
磨矿控制系统的总体结构如图1所示，按照物联网架构分为感知层、网络层和应用层：感知层监控计算机与网关服务器通过RS485接口相连，实现物理设备控制的同时将数据信息上传。搭载服务器和数据库的网络层Raspberry Pi通过wifi信号接入Internet网络，应用层手机终端接入系统获取数据并解析显示。
2 系统感知层
2.1 自动化监控运行
感知层磨矿车间设备如图2所示，由监控计算机对磨矿现场设备进行操作管理，磨矿控制柜与监控计算机RS485通讯，完成磨机控制仪的安装、操作按键的输入和运行指示功能。磨机控制仪的核心为STM32F103ZET6，11个光隔开关量输入，4个用于指示的晶体管开关量输出接口，3个继电器输出接口，检测量包括皮带秤重量和速度、水流量、磨机电流、磨音等，模拟输出量包括4路给料机、2路电动水阀门控制量。控制仪采用C语言编程，设计函数实现键盘输入、数据显示、数据采集、控制运算、输出控制、串行通讯等多任务功能。
磨机运行采用自动高产工作模式：自动高产模式时保持磨音不变，当磨音低于设定值时，系统会减小给料量和给水量，当磨音高于设定值时，系统会加大给料量和给水量，使磨音恢复到设定值，即为最佳磨音[2]。如图3所示，将磨音设定在最佳磨音点时，若某种干扰使磨音增高，同时负荷较大，此时磨机的处理能力随之降低，当系统降低的给料量不足于抵消磨机降低的处理量时，磨机负荷会进一步加大，最后造成饱磨。低于最佳磨音点的区域是系统不稳定区，应尽量工作在高于最佳磨音点区域以保证系统稳定。因此，运行在略高于最佳磨音点附近，实现高产稳产[3]。
2.2 信息化数据上传
开源的网关具有灵活扩展的接口，可实现与物理层多协议设备即时编程连接。现场计算机实现对设备运行的监视控制，并通过RS485接口与网关进行数据通信，图4所示监控界面具有工况图显示、数据输入、数据显示、运行曲线等人机界面，为现场操作人员提供了直观便捷的监控环境。
3 系统网络层
利用Raspberry Pi的网关功能，通过Shield V3扩展板引出RS485接线，与监控计算机通信连接[4]。由于Pi3内部集成蓝牙模块，cpu的串口0资源默认分配到蓝牙上，需关闭内部分配后更改为外部串口使用。
一个动态网站服务器平台至少要包括：操作系统+Web服务器+应用程序服务+数据库。现在主流的Web平台有ASP.NET、JavaEE和LAMP，三者各有所长与不足之处，满足于不同的用户需要[5]。项目网关采用Raspberry Pi，在官方Linux操作系统Raspbian上搭建tomcat服务器，Java语言以get请求的方式访问服务器web应用的servlet，获取指令来操作存储有磨矿现场数据的MySQL数据库。
3.1 数据库
网关通过多协议接口与感知层连接，Python语言编程采集系统运行数据并保存到数据库，供应用层调用和企业做数据分析。具体任务为采集串口数据，为数据增添标签后把数据存入数据库。首先通过/dev/ttyAMA0节点，以9600波特率进行数据读写。
3.2 服务器
服务器项目主要程序以Java代码分成五个包存放在src文件夹下，其中模型代码在model层，其他4层的功能及调用关系如下：
（1）Utils层中存放连接数据库的代码和利用PreparedStatement执行sql语句的代码；
（2） dao层中存放增删改查等sql语句，通过调用utils包中的代码执行；
（3） service层中写有服务器向客户端传送的json数据的组成方法，调用dao层中的增删改查来实现；
（4） servlet中写的是服务器和客户端连接的核心代码，HttpServlet方法，其调用的是service方法连接网络。
4 系统应用层
4.1 客户端程序开发
Android平台手机可以通过GSM、CDMA、3G 网络和 WiFi 等无线网络接入 Internet。Android 平台手机主要是通过 HTTP 请求和发送数据到服务器端，具体实现有两种方法：Get 是从服务器上获得数据，传输过程的数据请求放在请求的 URL 中；Post方法是向服务器传递数据，其所有操作对用户来说不可见，因此安全性较高，而且可传输数据量更大[6]。
Android应用程序开发内容包括新建项目、在src文件夹中添加Java类文件、活动类构建layout布局、绑定布局文件、实现控件业务逻辑、在AndroidManifest.xml文件中添加涉及的活动服务、调试和打包成APK文件。
应用层的核心工作是通过ip找到开启的服务器上的servlet，调用里面的HttpPost方法现和服务器的交互，项目采用Post方法通过Apache接口与网络服务器对接，Android 提供的Apache HttpClient是一个开源项目，弥补了标准 Java 接口灵活性不足的缺点，功能更加完善，为客户端的HTTP编程提供了高效、最新、功能丰富的工具包支持。使用这部分接口的基本操作与Java接口基本类似，主要包括：创建HttpClien以及 GetMethod/PostMethod，HttpRequest 等对象，设置连接参数，执行HTTP操作，处理服务器返回结果。核心代码为：
4.2 客户端管理界面
应用管理层不同于现场监控层，以防误操作引起的安全事故，工作环境不允许外部指令直接对系统设备进行操作。设计图5应用界面需要从数据库读取的工矿数据包括料流量、水流量、负荷、磨机电流、浓度、料累计、班累计、水累计等，同时将四组反映工作状态的料、水、磨机负荷和电流数据信息以折线的形式直观展示在工况图中，供管理层把握系统的运行趋势。界面还设有照明灯开关按钮和警报显示子界面，便于远程监视门窗了解车间安防状态。
4.3 磨矿成本分析计算
管理计算机客户端上传的工矿数据包括料流量、水流量、负荷、磨机电流、浓度、料累计、班累计、水累计等。工况图如图4中所示，四条曲线分别记录物料、水、磨机负荷和电流。影响企业效益的指标有劳动生产率、选矿回收率、精矿品位、劳动条件、电能消耗、钢球损耗、金属回收率、磨机处理量，根据模型计算综合指标，分析企业收益。 通过数据计算吨产能够实时分析生产成本，但产量不同会造成人工等各项成本随之变化，无法直接按吨产计算成本。因此首先按天或按小时计算，然后根据产量计算吨产成本。
磨矿日产成本包括电耗成本、水耗成本、铁耗成本、设备损耗成本、工资、管理费，磨矿吨产成本由磨矿日产成本除以日产产量得到，而吨产铁精粉成本包括原料成本、破碎成本、磨矿成本、选别成本和管理成本。当前吨产铁精粉利润为铁精粉售价减去吨产铁精粉成本，因此计算日产利润由当前吨产铁精粉利润与精粉每日产量乘积得到。
5 结论
（1） 开发手机应用客户端供由管理层实时查看磨矿现场工作状态，界面直观操作便捷，同时可设置警报系统和权限避免误操作产生的事故。
（2） 网关Raspberry Pi具备多协议接口与感知层设备通信，针对RS485成熟工业仪表可即时扩展，并保存到MySQL数据库供提取，引入物联网架构实现了多平台灵活对接能力。
（3） 管理层通过产量指标评价磨矿效果，收集每个工程环节的历史数据进而建立模型，计算其对磨机效率系统的贡献值，进而判断磨机的产量和效率，便于评价各班的工作效果，实现按产计效，提升管理水平。
参考文献：
[1] 杨树亮， 范凌霄， 严凡涛， 等. 磨矿自动化控制系统在赤峰某钼矿的应用[J]. 有色金属（选矿部分）， 2012（4）：67-70.
[2] 王美燕， 王建民. 基于智能仪表的磨矿自动化与信息化研究与开发[J]. 河北联合大学学报：自然科学版， 2015， 10（37）：59-64.
[3] 杨志刚， 张杰， 李艳姣. 磨音影响因素分析与磨机负荷检测方法综述[J]. 金属矿山， 2015（2）：139-144.
[4] 邢波. 基于Raspberry Pi、Zigbee技术的无线智能家居系统设计[J]. 通信技术， 2014（6）：59-60.
[5] Jin J， Gubbi J， Marusic S， et al. An Information Framework for Creating a Smart City Through Internet of Things[J]. IEEE Internet of Things Journal， 2016， 1（2）：112-121.
[6] 蚀海 王棵， 朱成龙， 等. 基于物联网的移动输液系统的设计与实现[J]. 软件工程， 2016，19（3）：51-54.
