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废弃电路板破碎分级系统优化与控制

作　者: 杨德明
导　师: 许振明
学　校: 上海交通大学
专　业: 环境工程
关键词: 废弃电路板冲击粉碎粒度分布分级矩阵
分类号: X76
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

废弃电路板是废旧电子电气产品的重要组成部分,因其含有大量金属,如铜、铝、铁、镍、铅、锡、锌、金、银、钯、铑等,具有重要的回收价值。同时,还含有重金属、有机物等有毒有害物质,处理过程中存在环境风险。因此,废弃电路板的回收和处置从资源和环境的角度来说有着重要的意义。废弃电路板物理法资源化工业生产线包括四个部分:多级破碎、物料分级、静电分选、除尘设备,尽管工艺工业化的过程中已经解决了很多问题,但是在不同工艺之间的配合上面还是存在一些问题。如果粉碎和分级系统不能得到很好的控制,整个生产线将会面临几个问题:效率过低、金属非金属未有效解离、颗粒过破碎、破碎不充分、堵料和设备过热等。为此,本文研究了废弃电路板冲击粉碎动力学特性,实验分析了物料参数对粉碎效果的影响,并根据生产线实际状况建立了破碎分级循环过程模型以及神经网络粒度预测模型,为废弃电路板破碎分级生产线的工业化应用提供了优化和控制新方法。对粉碎后的电路板颗粒应用不同的分布模型进行粉碎分布特性的分析,发现罗辛-拉姆勒(R-R)分布能更精确地描述废弃电路板冲击破碎的分布规律,说明此模型可应用于预测废弃电路板冲击破碎的分布特性。根据粉碎过程及粒度分布状况建立了精度高,适用性强的一级粉碎动力学模型,对电路板冲击粉碎的生产过程有一定的指导意义。对影响电路板冲击粉碎性能的影响因素进行了分析,得出主要的影响因素。对进料颗粒粒径与进料质量对电路板冲击粉碎特性的影响作了实验分析,得出在描述废弃电路板颗粒冲击粉碎粒度分布的R-R模型中c、m值的变化规律。采用将粉碎颗粒粒级矩阵化的方法,为废弃电路板资源化生产线建立了破碎分级矩阵模型,并与实际生产线对比,确认了模型的有效性。运用MATLAB软件,将建立的模型应用于生产线的稳定状态分析。结果表明,3次循环即可让生产线达到稳定状态,生产线有着很好的应变性和很小的波动性。将建立的模型应用于不同系统总进料量分析,发现各部分物料量与进料量有着非常好的线性关系,该模型为生产线过程控制自动化奠定了基础。针对废弃电路板破碎分级粒度控制进行神经网络原理的理论分析,选用BP神经网络作为建模类型,使用MATLAB设计并训练了BP神经网络,并证明网络的收敛性。对仿真结果进行误差分析,表明这一神经网络模型能较好地模拟实际生产过程,为控制器的设计奠定了基础。

全文目录

摘要  5-7
ABSTRACT  7-12
第一章绪论  12-26
  1.1 引言  12-13
  1.2 电子废弃物现状特点  13-16
  1.4 破碎法在电子废弃物资源化中的应用  16-17
    1.4.1 机械破碎法必要性  16
    1.4.2 破碎方法主要分类  16-17
  1.5 废弃电子线路板的破碎解离  17-21
    1.5.1 电路板破碎工艺特征  18
    1.5.2 干法破碎  18-20
    1.5.3 湿法破碎  20-21
    1.5.4 低温破碎  21
  1.6 废旧电器的破碎解离  21-23
    1.6.1 材料组成及组合方式  21-22
    1.6.2 废旧电器的机械破碎技术  22-23
  1.7 破碎过程中的环境问题  23-24
  1.8 本课题研究目的和内容  24-26
    1.8.1 研究目的  24-25
    1.8.2 研究内容  25-26
第二章原料、设备和技术路线  26-32
  2.1 引言  26
  2.2 原料和设备  26-29
    2.2.1 原料  26
    2.2.2 主要设备  26-29
  2.3 废弃电路板资源化生产线  29
  2.4 研究方法  29-30
    2.4.1 废弃电路板的破碎  29-30
    2.4.2 废弃电路板颗粒的分级  30
    2.4.3 MATLAB 软件的应用  30
  2.5 技术路线  30-32
第三章颗粒冲击粉碎动力学模型  32-43
  3.1 冲击式粉碎原理  32-33
  3.2 废弃电路板冲击粉碎粒度分布及动力学模型  33-34
    3.2.1 粒度分布模型  33-34
    3.2.2 动力学模型  34
  3.3 实验部分  34-36
    3.3.1 设备和物料  34-35
    3.3.2 研究方法  35-36
  3.4 实验结果分析  36-41
    3.4.1 粒度分布实验结果  36-37
    3.4.2 粒度分布模型的比较  37-38
    3.4.3 R-R 分布模型方程  38-39
    3.4.4 一级破碎动力学方程  39-41
  3.5 小结  41-43
第四章废弃电路板颗粒冲击粉碎特性研究  43-57
  4.1 影响冲击粉碎性能的因素  43-49
    4.1.1 被粉碎物料颗粒的影响  43-44
    4.1.2 冲击粉碎机结构参数影响  44-46
    4.1.3 破碎机配套设施和参数  46-49
  4.2 进料粒径对粉碎效果影响  49-51
  4.3 不同进料量对粉碎效果影响  51-56
  4.4 小结  56-57
第五章破碎分级循环过程矩阵仿真模型  57-70
  5.1 引言  57
  5.2 循环系统结构和理论基础  57-64
    5.2.1 冲击破碎机及破碎模型  58-59
    5.2.2 旋风分离和过程模型  59-60
    5.2.3 振动筛分和过程模型  60-61
    5.2.4 物料平衡方程  61-62
    5.2.5 静态情况下的计算公式  62-64
    5.2.6 静态平衡点的仿真  64
  5.3 实验材料和方法  64-65
  5.4 实验结果和讨论  65-69
    5.4.1 模型仿真结果和工业生产线的比较  65-66
    5.4.2 模型应用于动态平衡的分析  66-68
    5.4.3 比率变量分析  68-69
  5.5 小结  69-70
第六章基于BP 神经网络的预测模型  70-83
  6.1 引言  70
  6.2 人工神经网络简介  70-73
    6.2.1 人工神经网络的特点  71
    6.2.2 人工神经网络的模型  71-72
    6.2.3 BP 网络结构  72-73
  6.3 神经网络预测模型设计  73-77
    6.3.1 输入、输出层神经元数的确定  73
    6.3.2 隐层数目的确定  73
    6.3.3 隐层神经元数的确定  73-74
    6.3.4 模型结构的确定  74-75
    6.3.5 神经网络预测模型初始参数设计  75-77
    6.3.6 应用神经网络预测的一般步骤  77
  6.4 MATLAB 程序设计  77-82
    6.4.1 样本采集  77-79
    6.4.2 神经网络设计  79-81
    6.4.3 预测与结果分析  81-82
  6.5 小结  82-83
第七章结论与展望  83-85
  7.1 结论  83-84
  7.2 展望  84-85
参考文献  85-91
致谢  91-92
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文  92

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