Система управления технологическим процессом измельчения сырья в субкритических режимах с применением интеллектуальных алгоритмов на базе нечеткой логики : На примере АСУ технологическим процессом измельчения сырья на ОФ СП "Эрдэнэт", Монголия

• Автор: Дорждамба Дамба-Очир
• Шифр специальности: 05.13.06
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2004
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 144 с. : ил.

1. Состояние автоматизации технологического процесса измельчения (ТПИ)

1.1. Характеристика ТПИ

1.2. Анализ технических решений по автоматизации ТПИ

1.3. Актуальность совершенствования систем автоматического управления ТПИ

2. Основные положения построения интеллектуальных систем автоматического управления в нечеткой среде
2.1. Концепция исследования явлений с элементами моделирования искусственного интеллекта

2.2. Аспекты построения моделей управления в нечеткой среде

2.3. Процедура построения управляющей модели в виде полиномов

2.4. Способы проверки адекватности модели управления технологическим процессом в нечеткой среде
2.5. Обобщенная структура подсистемы управления на базе интеллектуальных алгоритмов и нечеткой логики

2.6. Выводы по главе

3. Разработка основных элементов управления ТПИ наОФСП "Эрдэнэт" на основе интеллектуальных алгоритмов
3.1. Общая постановка задачи управления, факторы управления и их характеристики
3.2. Разработка подсистемы защиты оборудования комплекса ТПИ от аварийных режимов (перегрузок)
3.3. Критерий эффективного ведения процесса измельчения и его ограничения в условиях ОФ СП "Эрдэнэт"
3.4. Разработка подсистемы стабилизации основных технологических параметров в установившихся режимах
3.5. Разработка подсистемы выбора эффективных режимов управления комплексом мельница - гидроциклон на базе интеллектуальных алгоритмов
3.6. Проверка адекватности управляющего интеллектуального алгоритма ТПИ
3.7. Выводы по главе
4. Система управления ТПИ рудных материалов на ОФ СП "Эрдэнэт" в субкритических режимах на базе интеллектуальных алгоритмов
4.1. Рабочие подобласти управления для комплекса ТПИ
4.2. Разработка структурной логической схемы АСУ на базе интеллектуальных алгоритмов для процесса измельчения
4.3. Аппаратно- программный комплекс анализа уровня загрузки мельницы ВАЗМ
4.4. Промышленные испытания интеллектуальной АСУ ТПИ при различных режимах измельчения
4.5. Эффективность интеллектуальной подсистемы АСУ ТПИ комплекса мельница - гидроциклон
4.6. Выводы по главе
5. Заключение и выводы по работе
6. ЛИТЕРАТУРА
7. ПРИЛОЖЕНИЯ

Технологический процесс измельчения (ТПИ) рудных материалов в условиях обогатительной фабрики совместного предприятия (ОФ СП) "Эрдэнэт" (Монголия) является одной из основных технологических операций в цепочке обогащения металлосодержащих продуктов.
Эффективное управление процессом измельчения, определяемое как поддержание оптимального сочетания загрузки расходных материалов, максимальной среднесменной производительности технологического агрегата и заданного качества выходного продукта, оказывает существенное влияние на экономические показатели обогатительного передела в целом.
Обеспечение работы измельчительного передела в эффективных областях факторного пространства, позволяющих решить основную
• задачу процесса измельчения — подготовки пульпы к обогащению (крупность, раскрытие минералов и т. д.) с минимальными ресурсо- и энергозатратами - цель всех операторов- технологов и АСУ ТП. В частности, АСУ ТП предполагает наличие управляющего алгоритма или модели, адекватной данному процессу. При этом цель управления по выбранному алгоритму должна быть увязана с тем или иным критерием эффективности ведения ТПИ, а степень адекватности при идентификации текущей ситуации должна быть достаточно высокой. Уровень развития существовавшего до настоящего времени технического, алгоритмического и информационного обеспечения ТПИ представлял очень ограниченные возможности по реализации высокоэффективных способов управления,
* учитывающих в реальном масштабе времени все основные и доступные для изменения технологические факторы.
Процесс ТПИ с частичным рециклом относится к многофакторным и с трудноформализуемыми возмущениями по физико- механическим

ЬД - идентификаторы левого и правого коэффициентов нечеткости соответственно.
Таким образом, нечеткое число можно представить в виде тройки # параметров А=(а,а,р) (Рис. 2.2).
При построении управляющих моделей на основе нечеткой информации используют лингвистические переменные (ЛП) как наиболее соответствующие мышлению человека [32].
Под ЛП будем понимать кортеж [14,23]: <Х,и,Б,0,М>, где X -название лингвистической переменной; V - множество ее значений, представляющих собой наименования нечетких переменных, областью определения каждой из которых является множество действительных чисел Рис. 2.2. Общее представление НЧ ЬЫ
Я - множество нечетких чисел, каждому из которых поставлено в соответствие наименование нечеткой переменной из множества и; (? -синтаксическая процедура, описывающая процесс образования из множества и новых значений ЛП; М - семантическая процедура, позволяющая приписать каждому значению, образуемому процедурой g,