Автоматизовані системи оптимального керування процесами крупного дроблення та самоздрібнювання руд

Ці оптимальні значення є завданнями для підсистеми локального регулювання, яка на основі адаптованих моделей формує регулюючі впливи ,,, що відпрацьовуються відповідно виконавчим механізмом 15, пов'язаним з живильником 2; виконавчим механізмом 16, пов'язаним з вентилем 4 і виконавчим механізмом 17, пов'язаним з вентилем 5. 

Технічна реалізація способу контролю крупності і міцності вхідної руди КД здійснюється на основі цифрового сигнального процесору TMS320C55x, при цьому цифрові фільтри мають секційну структуру побудови, що забезпечує їх стійкість та інструментальну похибку на рівні 1-2 % при обмеженій розрядності процесора.

Технічна реалізація способу контролю гранулометричного складу руди в потоці здійснюється або на базі системи відеомоніторингу (за допомогою апаратури Advantech VBOX із розміром кадру зображення 320х240, інструментальною похибкою 3 % та часом обробки не більше 15 с), або у вигляді автономної системи технічного зору (за допомогою цифрового сигнального процесору TMS320C55x та матриці CMOS LM9648 із розміром кадру зображення 1312х1032, інструментальною похибкою 0,2 % та часом обробки не більше 1 с).

Результати моделювання та випробувань підтвердили ефективність технічної реалізації запропонованих способів контролю крупності і міцності вхідної руди КД та контролю гранулометричного складу руди в потоці.

Розроблені способи контролю, методики ідентифікації, алгоритми керування та комп'ютерні програми використані при виконанні держбюджетних науково-дослідних робіт, розробці комплексу програмних засобів проектування і проектів реконструкції розробки ВАТ ППКІ «Металургавтоматика» та ДАТ КБ «Дніпровське», а також при розробці науково-методичного забезпечення підготовки бакалаврів та магістрів спеціальності 8(7).092401.

Застосування запропонованих методик, способів та систем дозволяє підвищити продуктивність процесів переробки руди (більше, ніж на 3 %) при зниженні питомого енергоспоживання шляхом підвищення точності контролю та якості керування процесами крупного дроблення та самоздрібнювання руд. Запропонований комплекс програмних засобів моделювання забезпечує скорочення термінів проектування розроблюваних АСК ТП. Розрахунковий річний економічний ефект складає 788 тис. грн. із окупністю капітальних витрат 0,61 року.

ВИСНОВКИ

Дисертаційна робота є завершеним науковим дослідженням, в якій вирішена актуальна наукова проблема підвищення ефективності автоматизованого керування процесами крупного дроблення і самоздрібнювання руд в умовах зміни їх параметрів і динамічних режимів роботи та збуреного середовища шляхом синтезу і реалізації оптимального керування в процесі функціонування автоматизованих систем керування на основі ідентифікації та прогнозування стану керованих процесів з контролем основних збурень.

Встановлено, що:

1. Оптимальне керування процесами крупного дроблення і самоздрібнювання руд формується в процесі функціонування системи керування за принципом мінімуму узагальненої роботи та за синергетичним принципом із поточним оцінюванням стану керованого процесу і його майбутнього стану за прогнозуючими моделями з контролем основних збурень, що забезпечує, на відміну від відомого, підвищення ефективності процесів шляхом формування керування, інваріантного до збуреного середовища та нелінійності процесів.

2. Ідентифікація процесів крупного дроблення та самоздрібнювання руд здійснюється шляхом визначення режиму роботи керованого процесу та розмірності його стану, на основі чого за допомогою композиції методів глобальної і локальної оптимізації визначається структура та параметри моделі процесу, що дозволяє, на відміну від відомого, отримати інтелектуальні прогнозуючі моделі підвищеної точності зі здатністю адаптуватися під змінювані властивості керованих процесів.

3. Оптимальне керування багатозв'язним процесом самоздрібнювання руди формується шляхом поточної оцінки стану керованого процесу, його структурно-параметричної ідентифікації, прогнозування за інтелектуальною моделлю вільного руху процесу та вироблення сигналів оптимального керування, які відпрацьовуються локальними адаптивними системами автоматичного регулювання з інтелектуальним прогнозуванням, що забезпечує, на відміну від відомого, підвищення якості керування в умовах зміни режимів роботи і параметрів керованого процесу та збуреного середовища.

Основні наукові та практичні результати полягають у наступному:

1. Встановлено, що автоматизовані системи керування нелінійними процесами крупного дроблення та самоздрібнювання руд в умовах варіації їх динамічних режимів та збурень мають низьку ефективність. Підвищення якості керування цими процесами може бути досягнуто шляхом створення систем оптимального керування, які використовують прогнозуючі моделі керованих процесів з поточним контролем основних збурень.

2. Вперше для керування процесами крупного дроблення та самоздрібнювання руд обгрунтовано використання принципу мінімуму узагальненої роботи та синергетичного принципу і за ними запропоновані розв'язання задач синтезу оптимального керування цими процесами в ході функціонування систем керування на основі прогнозування стану керованого процесу та контролю основних збурень. Це дозволяє спростити розв'язання задач синтезу для нелінійних керованих процесів і компенсувати вплив основних збурень і, таким чином, підвищити ефективність керування цими процесами.

3. За допомогою аналітичних досліджень визначені залежності точності реалізації оптимального керування від похибок виконання етапів алгоритму його синтезу. Встановлено, що для забезпечення близькості реального керування до теоретично досяжного, перш за все, необхідно підвищувати точність оцінювання поточного стану керованого процесу та прогнозування його вільного руху.

4. На основі дослідження та систематизації похибок дискретизації і відновлення сигналів у відповідності із теоремами Котельникова-Шеннона розроблено методику вибору параметрів дискретизації й алгоритмів відновлення сигналів, що забезпечує їх припустиму похибку апроксимації при розв'язанні задач спостереження й ідентифікації неперервних технологічних процесів.

5. Розроблено спосіб контролю крупності та міцності вхідної руди конусної дробарки, який реалізує демодуляцію сигналів за допомогою комплексного зсуву його спектру, що дозволяє підвищити точність контролю за рахунок покращення вибірковості (на -1,34 дБ на порядок фільтра) та зниження інструментальної похибки до 1-2 %.

6. Розроблено оптичний спосіб автоматичного контролю гранулометричного складу кускової руди в потоці, який забезпечує підвищення точності контролю за рахунок підвищення його завадостійкості шляхом реалізації відповідної фільтрації на етапі формування та відновлення зображень, а також логічної фільтрації бінарних зображень (інструментальна похибка менше 1 %).

7. Вперше запропоновано адаптивний фільтр-апроксиматор з вейвлет перетворенням, що заснований на визначенні коефіцієнтів дискретного вейвлет перетворення за допомогою нейронних мереж та їх граничного обмеження для придушення шуму. Він забезпечує підвищення точності прогнозування та ідентифікації сигналів і ОК процесів крупного дроблення та самоздрібнювання руд (глибина прогнозу складає 6-10 тактів при припустимій похибці 10 % і відношенні сигнал-шум 20 дБ) та зниження часу на його навчання.

8. Вперше розроблено метод ідентифікації режимів роботи нелінійних процесів крупного дроблення та самоздрібнювання руд за часовими реалізаціями, що полягає у визначенні режиму функціонування та розмірності керованих процесів, а також реконструкції моделі його режиму. Це дозволяє ідентифікувати режими функціонування керованих процесів (від рівноваги до хаосу) з позицій нелінійної динаміки без суттєвих витрат на експериментальні дослідження у порівнянні з традиційними методами. Визначено, що похибка прогнозування часових реалізацій складає менше 10 % при глибині прогнозу до 10 тактів (менше 3 % для їх інтервалів точної передбачуваності).

9. Розроблено метод структурно-параметричної ідентифікації нелінійних процесів крупного дроблення та самоздрібнювання руд, що полягає в ідентифікації структури моделі ОК за допомогою композиції методів глобальної і локальної оптимізації та селекції моделей за критеріями структурної оптимізації, а також параметричної ідентифікації моделі оптимальної структури за критерієм регулярності на всій вибірці даних. Це дозволяє ідентифікувати ОК у класі прогнозуючих чітких і нечітких нейромережних моделей, які здатні адаптуватися під змінювані режими їх функціонування і мають підвищену точність (менше 3,7 %). Час пошуку оптимальних рішень при цьому складає 5-8 хвилин, а час обчислень за отриманими моделями - менше 1 мс на інтервал прогнозу, що не вносить часових обмежень на їх застосування в системах керування цими процесами.

10. Розроблено САР, що реалізують безпошукове непряме адаптивне регулювання з інтелектуальною прогнозуючою моделлю, яка навчається. Визначено, що для нелінійних керованих процесів із запізнюванням пропоновані САР мають похибки регулювання 1,9-4,6 % (при нестаціонарності параметрів ОК 20 %), що в 3-5 разів менше похибок при використанні САР без інтелектуального прогнозування. При цьому час синтезу керування складає 0,7-2,2 с, що не вносить часових обмежень на застосування цих САР в контурах регулювання процесами крупного дроблення та самоздрібнювання руд.

11. Розроблено адаптивну систему оптимального керування процесом крупного дроблення, що реалізовує керування за принципом мінімуму узагальненої роботи на ковзному інтервалі із використанням інтелектуального прогнозування стану процесу і забезпечує зниження в 2 рази похибки керування та підвищення на 3,3 % продуктивності наступного (у технологічній лінії) процесу самоздрібнювання у порівнянні з відомими системами.

12. Розроблено ієрархічну адаптивну систему оптимального керування, яка забезпечує ефективне керування складними багатозв'язними ОК зі збуреним середовищем функціонування шляхом синтезу керування за синергетичним принципом на ковзному інтервалі із використанням інтелектуальних прогнозуючих моделей ОК. Формоване оптимальне керування являє собою завдання, що відпрацьовується на ОК локальними системами регулюванням. Визначено, що ієрархічне керування процесом мокрого самоздрібнювання дозволяє знизити в рази середньоквадратичне відхилення продуктивності по готовому класу, а це дозволяє підвищити продуктивність млинів першої стадії самоздрібнювання на 3-15 % зі зниженням питомих витрат електроенергії у порівнянні з існуючими системами керування.

13. Запропоновані структурні схеми автоматизованих систем керування процесами крупного дроблення та самоздрібнювання руд, а також технічна реалізація на базі цифрових сигнальних процесорів способів контролю крупності і міцності вхідної руди конусної дробарки та гранулометричного складу руди у потоці.

14. Розроблені способи контролю, методики ідентифікації, алгоритми керування та комп'ютерні програми використані при виконанні держбюджетних науково-дослідних робіт, розробці комплексу програмних засобів проектування і проектів реконструкції розробки ВАТ ППКІ «Металургавтоматика» та ДАТ КБ «Дніпровське», а також при розробці науково-методичного забезпечення підготовки бакалаврів та магістрів спеціальності 8(7).092401.

СПИСОК ПУБЛІКАЦІЙ ПО ТЕМІ ДИСЕРТАЦІЇ

1. Корнієнко В.І. Ієрархічне адаптивне керування процесами рудопідготовки за синергетичним принципом з інтелектуальним прогнозуванням / В.І. Корнієнко // Науковий вісник Національного гірничого університету. - 2009. - № 11. - С. 61-66.

2. Корнієнко В.І. Адаптивне керування процесами рудопідготовки за мінімумом узагальненої роботи з інтелектуальним прогнозуванням / В.І. Корнієнко // Гірнича електромеханіка та автоматика. - 2009. - Вип. 83. - С. 79-88. - ISSN 0201-7814.

3. Корнієнко В.І. Методика ідентифікації нелінійних процесів рудопідготовки / В.І. Корнієнко, О.В. Герасіна // Гірнича електромеханіка та автоматика: Наук.-техн. зб. - 2009. - Вип. 82. - С. 77-85. - ISSN 0201-7814.

4. Бубнова Т.О. Адаптивне вейвлет-нейронне прогнозування нелінійних процесів рудопідготовки / Т.О. Бубнова, В.І. Корнієнко // Науковий вісник Національного гірничого університету. - 2009. - № 9. - С. 80-83.

5. Корнієнко В.І. Обробка зображень при автоматичному контролі гранулометричного складу кускового матеріалу / В.І. Корнієнко, Кручинін О.В. // Всеукр. межвед. науч.-техн. сборник ХНУРЭ. - Радиотехника. - Вып. 156. - 2009. - С. 141-149. - ISSN 0485-8972.

6. Корнієнко В.І. Підвищення точності спектральних пристроїв контролю технологічних процесів рудопідготовки / В.І. Корнієнко, Гусєв О.Ю. // Збірник наукових праць НАУ. - Проблеми інформатизації та управління. - Вип. 1 (25). - 2009. - С. 75-81. - ISSN 2073-4751.

7. Корнієнко В.І. Ідентифікація нелінійних процесів по часових реалізаціях / В.І. Корнієнко, Скриль Д.Ю. // Науковий вісник Національного гірничого університету. - 2009. - № 3. - С. 85-89.

8. Кузнецов Г.В. Композиційна структурно-параметрична ідентифікація нелінійних динамічних об'єктів керування / Г.В. Кузнецов, В.І. Корнієнко, О.В. Герасіна // Наукові вісті НТУУ КПІ. - 2009. - № 5. - С. 69-75. - ISSN 1810-0546.

9. Корнієнко В.І. Нейронне вейвлет прогнозування та ідентифікація складних сигналів та об'єктів керування / В.І. Корнієнко, Кузнецов Г.В., Гарнак І.В. // Міжнар. наук.-техн. журнал «Інформаційні технології та комп'ютерна інженерія». - ВінНТУ. - 2009. - № 2 (15). - С. 38-44. - ISSN 1999-9941.

10. Корнієнко В.І. Дискретизація сигналів у задачах спостереження й ідентифікації безперервних технологічних процесів / В.І. Корнієнко, Кузнецов Г.В. // Міжнар. наук.-техн. журнал «Інформаційні технології та комп'ютерна інженерія», ВінНТУ. - 2008. - № 3 (13). - С. 18-25. - ISSN 1999-9941.

11. Корниенко В.И. Интеллектуальные методы структурно-параметрической идентификации технологических процессов рудоподготовки / В.И. Корниенко, А.В. Пивоварова // Гірнича електромеханіка та автоматика. - 2008. - Вип. 80. - С. 71-77. - ISSN 0201-7814.

12. Корнієнко В.І. Дослідження точності реалізації оптимального керування безперервними технологічними процесами / В.І. Корнієнко // Науковий вісник Національного гірничого університету. - 2008. - № 5. - С. 40-46.

13. Корнієнко В.І. Обґрунтування принципів оптимального керування нелінійними процесами рудопідготовки з інтелектуальним прогнозуванням / В.І. Корнієнко // Збірник наукових праць Національного гірничого університету. - 2008. - № 31. - С. 87-93.

14. Корнієнко В.І. Синергетичний підхід до синтезу оптимального керування рудопідготовкою з інтелектуальним прогнозуванням / В.І. Корнієнко // Науковий вісник Національного гірничого університету. - 2008. - № 4. - С. 38-42.

15. Корнієнко В.І. Проблеми синтезу і реалізації оптимального керування технологічними процесами рудопідготовки / В.І. Корнієнко // Науковий вісник Національного гірничого університету. - 2008. - № 1. - С. 73-76.

16. Кузнецов Г.В. Інтелектуальні інформаційні технології в АСУ гірничорудним підприємством / Г.В. Кузнецов, В.І. Корнієнко, О.В. Корнієнко // Науковий вісник Національного гірничого університету. - 2007. - № 12. - С. 83-87.

17. Видникевич Т.А. Интеллектуальная фильтрация и адаптивное регулирование процессов рудоподготовки / Т.А. Видникевич, В.И. Корниенко // Гірнича електромеханіка та автоматика: Наук.-техн. зб. - 2007. - Вип. 79. - С. 52-58. - ISSN 0201-7814.

18. Корнієнко В.І. Інтелектуальні прогнозуючі фільтри технологічних параметрів гірничорудного виробництва / В.І. Корнієнко // Науковий вісник Національного гірничого університету. - 2006. - № 9. - С. 81-83.

19. Корнієнко В.І. Принципи побудови оптимальних систем автоматичного керування гірничорудним виробництвом з інтелектуальним прогнозуванням / В.І. Корнієнко // Науковий вісник Національного гірничого університету. - 2006. - № 10. - С. 85-89.

20. Корнієнко В.І. Логічні алгоритми обробки бінарних зображень в оптичному гранулометрі дроблених матеріалів / В.І. Корнієнко // Науковий вісник Національного гірничого університету. - 2006. - № 11. - С. 89-90.

21. Корнієнко В.І. Адаптація в інтелектуальних прогнозуючих системах оптимального керування гірничорудним виробництвом / В.І. Корнієнко // Науковий вісник Національного гірничого університету. - 2006. - № 12. - С. 70-74.

22. Корниенко В.И. Фильтрация изображений в оптическом гранулометре дробленых материалов / В.И. Корниенко, В.В. Глухов // Металлургическая и горнорудная промышленность. - 1992. - № 2. - С. - 66-67. - ISSN 0543-5749.

23. Корниенко В.И. Имитационная модель процесса седиментации минеральных частиц в пульпе / В.И. Корниенко, В.В. Глухов // Металлургическая и горнорудная промышленность. - 1992. - № 1. - С. - 68-70. - ISSN 0543-5749.

24. Корниенко В.И. Проблемы разработки математического обеспечения для оптического гранулометра дробленых материалов / В.И. Корниенко, В.В. Глухов // Металлургическая и горнорудная промышленность. - 1990. - № 2. - С. 68-71. - ISSN 0543-5749.

25. Корнієнко В.І. Адаптивне регулювання нелінійними процесами рудопідготовки з інтелектуальним прогнозуванням / В.І. Корнієнко // Матеріали міжнародної конференції «Форум гірників - 2009», т. 4, 30.09-03.10.2009. - Д.: НГУ, 2009. - С. 255-262. - ISBN 978-966-350-155-0.

26. Засоби інтелектуальної ідентифікації і прогнозування нелінійних динамічних об'єктів керування / Г.В. Кузнецов, В.І. Корнієнко, Т.О. Бубнова, О.В. Герасіна // Системний аналіз та інформаційні технології - 2009: XI міжнародна науково-технічна конференція, 26-30 травня 2009, НТУУ «КПІ». - К.: 2009. - C. 332.

27. Корниенко В.И. Интеллектуальное время-частотное прогнозирование нелинейных стохастических процессов / В.И. Корниенко, Т.А. Бубнова // Сборник научных трудов по материалам международной научно-практической конференции «Современные направления теоретических и прикладных исследований `2009», т. 3 «Технические науки», 16-27 марта 2009. - Одесса: Черноморье, 2009 - С. 45-46. - ISBN 966-555-192-2.

28. Корнієнко В.І. Відновлення та сегментація зображень при контролі гранулометричного складу кускового матеріалу / В.І. Корнієнко, Т.А. Тищенко // Materialy V mezinarodni vedecko-prakticka konference “Veda a technologie - krok do budoucnosti - 2009”, Dil 14 “Matematika”, 27 unora-05 brezen 2009. - Praha: Publishing Hause “Education and Science” c.r.o., 2009. - S. 29-31. - ISBN 978-966-8736-05-6.

29. Корнієнко В.І. Дослідження ефективності спектрального пристрою контролю процесів рудопідготовки / В.І. Корнієнко, Н.А. Гуркало // Материали за V международна научна-практична конференция «Найновите научни постижения - 2009», т.25 «Технологии», 17-25 март 2009. - София: «БялГРАД-БГ», 2009. - С 12-14. - ISBN 978-966-8736-05-6.

30. Корниенко В.И. Обработка изображений в телекоммуникационной системе мониторинга горнорудного производства / В.И. Корниенко, А,А. Бондаренко // Материали за IV международна научна практична конференция «Научно пространство на Европа - 2008», т.29 «Съвременни технологии на информации», 15-30 април 2008. - София: «БялГРАД-БГ», 2008. - С. 3-5. - ISBN 978-966-8736-05-6.

31. Корниенко В.И. Исследование нейронного прогнозирующего вейвлет-фильтра сложных сигналов / В.И. Корниенко, И.В. Гарнак // Materialy IV miedzynarodowej naukowi-praktycznej konferencji “Strategiczne pytania swiatowej nauki - 2008”, t. 10, 15-28 lutego 2008. - Przemysl: “Nauka i studia”, 2008. - S. 31-33. - ISBN 978-966-8736-05-6.

32. У роботах, опублікованих у співавторстві здобувачеві належить: [3, 7, 8, 10, 11, 26] - теоретичне обгрунтування та розробка методик та алгоритмів ідентифікації керованих процесів; [4, 9, 16, 17, 27, 31] - постановка задач, теоретичне обгрунтування та розробка алгоритмів (фільтрів) інтелектуального прогнозування стану керованих процесів; [5, 22-24, 28, 30] - обгрунтування та розробка оптичного способу контролю гранулометричного складу руди в потоці; [6, 29] - розробка спектрального способу контролю крупності і міцності вхідної руди конусної дробарки.

АНОТАЦІЯ

Корнієнко В.І. Автоматизовані системи оптимального керування процесами крупного дроблення та самоздрібнювання руд. - Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора технічних наук за спеціальністю 05.13.07 - автоматизація процесів керування. - Національний гірничий університет, Дніпропетровськ, 2010.

У дисертації вирішена актуальна наукова проблема підвищення ефективності автоматизованого керування процесами крупного дроблення і самоздрібнювання руд в умовах зміни їх динамічних режимів роботи та збуреного середовища.

Розв'язання полягає у визначенні закономірностей підвищення ефективності керування технологічними процесами шляхом синтезу і реалізації оптимального керування в ході функціонування систем керування на основі ідентифікації та прогнозування стану керованих процесів з контролем основних збурень.

Запропоновано способи контролю основних збурень (якості руди) та методи ідентифікації нелінійних керованих процесів. Розроблено адаптивні системи оптимального керування, що забезпечують підвищення якості керування.

Ключові слова: крупне дроблення, самоздрібнювання, контроль збурень, інтелектуальне прогнозування, ідентифікація, оптимальне керування, адаптивні системи.

АННОТАЦИЯ

Корниенко В.И. Автоматизированные системы оптимального управления процессами крупного дробления и самоизмельчения руд. - Рукопись.

Диссертация на соискание научной степени доктора технических наук по специальности 05.13.07 - автоматизация процессов управления. - Национальный горный университет, Днепропетровск, 2010.

В диссертационной работе решена актуальная научная проблема повышения эффективности автоматизированного управления процессами крупного дробления и самоизмельчения руд в условиях изменения их параметров, динамических режимов работы и возмущающей среды.

Идея работы состоит в повышения качества управления этими технологическими процессами путем синтеза и реализации оптимального управления в ходе функционирования системы управления на основе идентификации и прогнозирования состояния управляемых процессов с контролем основных возмущений.

Впервые предложены решения задач синтеза оптимального управления процессами крупного дробления и самоизмельчения руд в ходе функционирования систем управления по принципу минимума обобщенной работы и синергическому принципу с контролем основных возмущений и прогнозированием состояния процессов, что позволяет упростить решение задач синтеза для нелинейных управляемых процессов и компенсировать влияния основных возмущений.

Впервые предложен метод идентификации режимов работы нелинейных процессов крупного дробления и самоизмельчения руд по временным реализациям путем определения их режима функционирования и его размерности (порядка), а также реконструкции модели путем настройки параметров его интеллектуальной модели по избранному критерию. Это позволяет идентифицировать режимы функционирования управляемых процессов (от равновесия до хаоса) с позиций нелинейной динамики со снижением расходов на экспериментальные исследования по сравнению с традиционными методами.

Предложено повысить точность моделей нелинейных процессов крупного дробления и самоизмельчения руд путем их структурно-параметрической идентификации с использованием, в отличие от известных подходов, композиции методов глобальной и локальной оптимизации интеллектуальных моделей, что позволяет получить прогнозирующие четкие и нечеткие нейросетевые модели управляемых процессов со способностью адаптироваться под их изменяющиеся режимы без ограничений на их использование в реальном времени.

Определено, что повышение качества регулирования каналов с запаздыванием нелинейных управляемых процессов достигается, в отличие от известного, путем беспоискового непрямого адаптивного регулирования с обучающейся интеллектуальной прогнозирующей моделью.

Впервые разработаны адаптивные системы оптимального управления процессами крупного дробления и самоизмельчения руд, которые отличаются формированием оптимального управления на основе текущей оценки состояния управляемого процесса, его структурно-параметрической идентификации и интеллектуального прогнозирования будущего состояния, что позволяет, в сравнении с известными подходами, повысить качество управления этими процессами при изменении их параметров, режимов работы, возмущающей среды и целей управления.

Разработаны способы автоматического контроля крупности и крепости входной руды конусной дробилки и гранулометрического состава руды в потоке, которые обеспечивают повышение точности контроля путем соответствующей обработки информации и снижения инструментальной погрешности их технической реализации.

Разработан комплекс алгоритмов адаптивного оптимального управления процессами крупного дробления и самоизмельчения руд, который содержит алгоритмы текущего оценивания и прогнозирования состояния управляемых процессов, их идентификации, а также адаптивного регулирования и оптимального управления ними, что позволяет реализовать системы, инвариантные к изменению режимов работы и возмущающей среды, и, таким образом, повысить эффективность управления этими процессами.

Создан комплекс программ моделирования и разработки средств автоматического контроля и систем оптимального управления процессами крупного дробления и самоизмельчения руд, что позволяет сократить сроки и расходы на их проектирование.

Уровень внедрения полученных результатов определяется использованием разработанных способов контроля, методик идентификации, алгоритмов управления и компьютерных программ моделирования при выполнении госбюджетных научно-исследовательских работ, разработке комплекса программных средств проектирования и проектов реконструкции разработки ОАО ППКИ «Металургавтоматика» и ДАТ КБ «Днепровское», а также при разработке научно-методического обеспечения подготовки бакалавров и магистров специальности 8.092401.

Ключевые слова: крупное дробление, самоизмельчение, контроль крупности и крепости руды, интеллектуальное прогнозирование, идентификация, оптимальное управление, адаптивные системы.

ANNOTATION

Korniyenko V.I. Automated systems of optimal control of processes of ores large crushing and autogenous grinding. - Manuscript.

Dissertation for the acquiring of scientific degree of Doctor of Technical Sciences on the speciality 05.13.07 - automatization of control processes. - National Mining University, Dnipropetrovsk, 2010.

In dissertation it is decided the actual issue of effectiveness increase of the automated control of processes of ores large crushing and autogenous grinding.

The solving consists in determination of regularity of effectiveness increase control of processes by means of synthesis and realization of optimal control in the process of control system operating on basis of identification and prediction of the state of guided processes with the basic disturbances control.

It is offered the methods of control of basic indignations (qualities of ore) and methods of identification of nonlinear guided processes. It is developed the adaptive systems of optimal control that provide upgrading of control.

Keywords: large crushing, autogenous grinding, monitoring of disturbance, intellectual prediction, identification, optimal control, adaptive systems.

Размещено на Allbest.ru