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目前，选矿破碎过程料位控制还没有较好的自动控制范例，大多是对破碎工艺过程进行简单的参数检测与工艺的连锁集散控制等。如针对矿山破碎工艺综合自动化控制所设计的基于PLC控制技术控制系统、变频器控制技术等技术，将PLC、上位机以及传感器等组合起来，实现集散控制自动化系统的设计。
破碎机腔的料位控制是整个破碎选矿过程系统控制中最重要的一环，料位的过高或过低都将影响破碎系统的生产质量。而破碎机料位控制最首当其冲的属于对料位的实时检测，检测到的料位值的准确性、实时性会直接影响对破碎控制系统料位控制系统的控制效果。因此，需要选择适合于破碎过程控制系统中破碎机机腔料位检测的检测方法，以确保破碎机的出料矿物粒度达到要求，并且使选矿破碎过程控制系统的生产效率得到提高。
料位的过高或过低都会影响出矿产品的质量和产量。在此之前，基本都采用手动探尺来进行料位测量，人工方式测得的料位易产生较大误差，耗费较大的人力物力，而且不容易达到越来越严格的工艺指标。自动检测料仓的料位的方法能够及时并准确地反映出料位情况，减少了人工劳动强度，而且便于人们对料位进行调节。下面将介绍、分析几种常见的料仓料位检测方法。
①重锤料位计：重锤料位计属于机械类接触式检测仪表，常用于料仓较远距离的料位测量，其优点在于粉尘、水汽、温度等外界环境不易对重锤料位计产生干扰。然而因为较为复杂的机械结构，使得该仪表使用较长一段时间后，容易出现问题而失效，准确率受到影响。
②电容式（射频导纳式）料位计：它的测量原理是将电极插入矿料中，其与料仓壁就相当于一个电容的两极，仓内料位的高度与电容量息息相关，从而可以通过电容量计算得到料位高度。此料位计结构简单、成本不高，但是在测量距离较长的料仓料位时，极杆容易受到损坏、断裂，而且其精度容易受到外界环境影响，不易进行设备维护。
③超声波物位变送器：其原理是通过一个超声波脉冲在发生器和物体之间的往返所需的时间来算出物料高度。超声波料位计虽然有着容易安装，能够长时间稳定工作且价格便宜的优点，但是物料堆积角的变化会产生测量误差，影响测量的稳定性。另外，超声波信号遇到料仓中的粉尘干扰会产生衰减使得仪表接收返回信号不稳定，使得在远距离以及颗粒物污染较大的地方不适合采用超声波料位计。
④雷达料位计：其原理是基于电磁波的特性来测量料位。其速度接近于光速，其频率为300MHz～3000GHz。是一种非接触式测量计，能连续监控料位，应用范围广，仓内的温度、压力对测量都没有影响。
但是其对低介电常数物料的测量比较困难，发射天线容易黏附灰尘、结料、挂料，导致误报。雷达料位计由于内部堆料面的不平不容易准确测量其真正的料面，而且挂料容易干扰电磁信号，造成料位测量值出现偏差。
导波雷达物位计则能够很好地解决常规雷达料位计遇到的问题，与常规雷达料位计不同的是，其工作过程不是通过空间传导的，其电磁波都是由波导体来发射和接收的。导波雷达物位计不受工况条件限制，可以用来测量介电常数非常低的介电物位，测量性能对介质的介电常数的变化不敏感，而且粘在波导体上的污染物几乎不影响测量结果，因此有着较高的性价比。
综上所述，料位检测方式总体上分为接触式和非接触式。其中接触式的稳定性不高、寿命短、设备损耗大、现场维护繁重，而非接触式的稳定性能不错、性价比高，且与被测对象分离，对于被测环境的适用性强。导波雷达物位计法能够发挥非接触式测料位优点，由于其与被测对象分离，受到的破碎过程受环境因素影响不大，且稳定性和精确性都不错，因此在选矿破碎过程控制系统中采用导波雷达物位计法对破碎过程的料位进行测量。
在整个选矿生产过程中，破碎生产流程是整个选矿工艺的首要环节，也是较为重要的环节，承担将采集到的原始矿料进行初次破碎加工分离的工作，以使矿石达到后续选矿过程其他工序所需要的粒度要求。而在破碎生产过程中，要想使破碎机的破碎效率获得最高，控制好破碎机中矿料的料位是整个破碎过程控制系统中最为重要的控制点，也是破碎生产过程正常进行的重要保障。过高或过低的破碎机机腔料位都会影响破碎机矿料的产出，进而影响整个破碎生产过程，乃至整个后续选矿生产。料位过高，容易造成矿料堆积，也会容易堵塞破碎机，不易达到破碎矿石的粒度要求；而料位过低则会造成破碎产量下降，而影响生产产量。所以，采用合适的策略进行破碎机机腔料位控制对选矿破碎过程控制是十分重要的。
传统的PID控制方法理论易理解、控制效果好，而且结果没有误差，常常被选择使用于各种生产过程中。但是选矿破碎生产过程中有一些参数是会随着时间的推移发生改变的，另外，整个选矿破碎阶段不是线性变化的，而且不会及时对调节量作出反应，会延时一定时间。因为自整定参数时常变化，选矿破碎过程不宜用传统PID控制方法进行控制。所以，一方面，选矿破碎过程的滞后性通过应用Smith预估控制来解决；另一方面，控制模型与实际过程对象的偏差的减少则通过模型参考自适应策略来应对，从而能够较好地控制选矿破碎过程。
一般的控制方法不易于有效控制类似于选矿破碎过程这种具有滞后特性的控制对象，滞后越大，也就越不容易控制。目前，人们经常使用PID控制、模糊控制以及神经网络等策略来对各种不同的生产工序进行控制。然而，这些控制策略常被各种不同因素所限制，能够使用的场合以及实际效果都有所区别。所以，需要针对选矿破碎过程的特点，对控制策略进行适应性分析。
（1）破碎过程料位的PID控制
图3-7为基于PID控制器的选矿破碎过程控制原理框图。
图3-7 选矿破碎过程料位控制系统的PID控制原理框图
图3-7中 sv （ t ）是选矿破碎过程破碎机料位的输入量； pv （ t ）为通过传感器转换送回的实际测得的破碎机机腔料位，其送回后需要与设定值进行对比； y （ t ）为实际机腔料位； mv （ t ）则为PID控制器的控制输出。则能够得到数字PID控制器的输入输出关系式：
式中， K P 、 K I 、 K D 分别为比例、积分和微分常数； e （ t ）为误差信号：
在选矿破碎过程控制中使用标准PID算法对矿仓给料量进行调节，以控制破碎机料位，但由于矿石密度不同造成矿仓给料量会经常发生变化，系统的反应会出现时延，并且破碎过程中系统并不是完全线性的，实际测得的破碎机料位不容易时刻都与料位输入量的目标值保持一致，甚至与料位输入量目标值偏离较大，则会使控制系统失控。另外，PID控制方法不能够适应选矿破碎过程系统模型变化的情况，控制效果不佳。
针对选矿破碎过程不易控制的特点，通过设计结合神经网络等智能控制方法来应对PID算法的缺点。类似的智能PID算法可以在一定程度上把系统控制性能调整到更好的状态，但是控制器输出仍然还是采用误差信号调节得到，使料位逼近设定值，仍无法弥补已经造成的误差。因此，智能PID控制算法在选矿破碎过程控制系统中还是不易满足控制系统的精度要求。
（2）破碎过程料位的专家系统控制
若可以得到较多选矿破碎过程经验知识，通过设计较为准确的知识库和专家规则，使刷新知识库的能力以及智能在线学习能力相匹配，可以通过专家系统来控制选矿破碎过程。
专家控制系统含有其他控制策略所不具备的优点是其主要通过模拟人的思维规律来完成自我推理以对各种变化做出响应。专家控制系统主要由料位控制知识库、数据库、推理机以及信息预处理等几部分组成。通过对选矿破碎过程控制进行分析，要想实现控制系统的稳定和高效，需要通过缩小知识库和规则集来简化专家系统。图3-8为选矿破碎过程料位专家系统结构图。
图3-8 选矿破碎过程料位专家系统控制结构图
相关控制经验通常储存在选矿破碎过程控制的料位知识库中，而系统数据则通常储存在数据库中来对系统的实时状态进行展现。推理机构从知识库中选择知识数据并与系统实际数据进行比对分析，从而得到相应的控制结果。
与传统控制相比，采用专家系统来实现选矿破碎过程控制能够对不确定性的问题做出解决。因此，专家系统控制不需精确的过程模型就能对系统很好地进行控制，而且通过先验信息和在线信息，其可以进行实时推理决策。不过因为经验规则并不充分，在定量分析前还需定性分析，导致计算时间大大增加使得控制实时性不好。另外，由于影响破碎机料位的因素较多，控制指令仅依靠经验估算配比值来获取会使得指令出现浮动。
（3）自适应Smith预估控制
选矿破碎过程具有滞后特性，不宜采用一般控制方法。Smith预估器常在各种含有时滞特性的工业系统中被广泛采用，而选矿破碎过程控制系统也含有时滞特性，因此，选矿破碎过程的系统动态特性在Smith预估器的预判前提下，再用预估模型来补偿系统的时滞特性，从而使控制器先一步进行工作，从而减少超调量，减少调节时间。
当Smith预估模型与选矿破碎过程实际模型相匹配时，Smith控制器能够把破碎料位调节的时滞影响基本消除。不过，选矿破碎过程会出现一些意想不到的因素，而且简化后的建模过程会使所建系统模型和实际系统不相匹配。当系统实际模型和预估模型不匹配时，Smith预估控制器不能起有效的控制效果。所以，考虑到常规Smith控制器的不足，可以设计结合模型参考自适应来实时调节参考模型，使其能够实时匹配被控对象的动态性。
由选矿破碎过程工艺分析能够了解到，矿仓给料速度、皮带传送速度以及入、出破碎机矿料质量、流量等都会对选矿破碎过程产生影响，而受到矿仓给料速度影响的送入破碎机的矿料质量以及破碎后送出破碎机的矿料质量对选矿破碎过程影响比较大。选矿破碎过程Smith预估控制系统如图3-9所示。
图3-9 选矿破碎过程Smith预估控制系统原理框图
其中， e 1 为选矿破碎过程破碎机期望料位和实际料位的差值； e 2 为 e 1 与选矿破碎过程Smith预估模型输出的偏差； u 为常规PID控制器的控制输出，从而通过执行器控制矿仓给料机的下料速度，进而对破碎机机腔料位进行控制。
由图3-9可以看出，选矿破碎过程控制系统主要由选矿破碎过程Smith预估模型和自适应机构两大部分组成。选矿破碎生产过程中容易受到矿仓给料高度、矿料密度和破碎机放料等因素的干扰，系统对选矿破碎过程的控制效果会产生时延，不会瞬间就做出反应，然而选矿破碎过程的动态特性能够使用Smith预估系统将其提前判定出来，从而补偿系统的时延特性。另外，在建模过程中，破碎机放料量进行了化简和线性化，而且各种不确定因素可能会对生产过程产生干扰，自适应机构可以对系统模型出现偏差的情况进行调节，从而使得在系统模型出现一定偏差的情况下仍能够满足工艺要求，实现选矿破碎过程破碎机机腔料位的有效控制。自适应机构所运用的是模型参考自适应方法，通过实时调整Smith预估模型，使得选矿破碎过程实际对象模型的动态性能与参考模型最大可能接近。所以，为了维持选矿破碎过程破碎机料位的稳定，需要把这两种算法综合起来，一方面系统时延特性可以得到弥补，另一方面系统参数仍可以在与实际参数不相符时得到及时调整，使两者保持一致。