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由于DCS的低層控制是以傳統的閉環負反饋PID控制系統為基礎，仍然不能很好的解決整個控制系統的適應性和穩定性。為此，選用模糊控制和PID控制相結合的方式，引入對動態的隨機因數適應性更強的模糊控制器，進行復合控制，使PID控制器的參數進行自校正。這樣既可保護PID控制的無靜差、穩定性好的特點，又具有模糊控制對參數的適應性和調節速度快的特點。利用恩奎斯特逆矩陣法，解決多控制環節相互耦合問題；研制多變量控制器；通過對磨礦工藝流程微觀和宏觀變量分析，建立動態模型；并對磨礦回路進行優化控制是近幾年磨礦分級自動控制的發展方向。

選礦廠自動化的發展方向是利用DCS作為骨架，將選礦廠生產經營全部活動以及各專業的綜合控制體系集成在一起，構成選礦廠數字化管理信息系統。弓選廠磨礦分級自動控制是建立在原礦無配礦設施、人選礦石粒度和可磨性變化較大、磨礦分級工序中沒有檢測儀表的基礎上。這就給穩定磨礦粒度、提高球磨機處理能力、實現球磨機自動控制帶來一定的難度。在磨礦分級過程中，影響球磨機臺時處理能力、分級機溢流濃度和粒度的因素有：給礦量、礦石性質(粒度及硬度)、球磨機排礦量、分級機返砂量、返砂水量、排礦水量、攪拌桶轉速、襯板狀況及球荷球比等因素。上述因素的多變性及隨機性，增加了磨礦分級過程自動控制的難度。經分析，選取球磨機音量、球磨機功率、給礦量、排礦水量、返砂水量作為檢測數據；以給礦量、返砂水量、排礦水量作為控制變量，而球磨機裝載量、磨礦濃度、分級機溢流濃度(均為模擬計算)作為被控制變量，將其它變量作為系統的隨機干擾因素。