浮选是矿物加工的核心,其效能直接影响精矿品位､回收率与成本｡针对大型浮选机集群协同难､能效低等问题,本研究提出一种融合物联网数据与先进控制算法的协同控制与能效优化一体化框架｡通过智能传感网络实时采集充气量､液位､浓度､泡沫图像等多源数据,在协同层采用模型预测控制(MPC)动态生成各槽设定值;在执行层应用自适应模糊PID控制器精准调节关键参数｡创新性地将空压机与搅拌电机能耗嵌入MPC目标函数,并设计工况识别驱动的负荷分配策略,实现工艺稳定与节能降耗双重目标｡仿真与案例表明,该策略可提升回收率稳定性0.5–1.5个百分点,降低集群综合能耗8%–15%,为浮选智能化提供系统解决方案｡
