автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Совершенствование управления процессом измельчения рудных материалов с применением правил нечеткой логики

На правах рукописи

ПОЛЬКО Павел Геннадьевич

СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ ИЗМЕЛЬЧЕНИЯ РУДНЫХ МАТЕРИАЛОВ С ПРИМЕНЕНИЕМ ПРАВИЛ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ

05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (промышленность)

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

4850785

Оренбург-2011

4850785

Работа выполнена в государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова»

Научный руководитель - доктор технических наук, доцент

Логунова Оксана Сергеевна

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Рапопорт Эдгар Яковлевич;

кандидат технических наук, доцент Тугов Виталий Валерьевич

Ведущая организация -

ГОУ ВПО «Уральский государственный горный университет» (г. Екатеринбург)

Защита диссертации состоится 1 июля 2011 г., в 10:00 на заседании диссертационного совета Д 212.181.02 при ГОУ ВПО «Оренбургский государственный университет» по адресу: 460018, г. Оренбург, пр. Победы, 13, ауд. 6205.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУ ВПО «Оренбургский государственный университет».

Автореферат разослан 30 мая 2011 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета

В.И. Рассоха

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Автоматизация управления энергоемкими процессами измельчения исходных рудных и шихтовых материалов в промышленном производстве является важнейшим условием обеспечения максимальной производительности технологических измельчительных агрегатов, работающих в замкнутом цикле.

Доля эксплуатационных расходов, приходящихся на операцию измельчения, составляет от 40 до 70 % от общих расходов подготовки шихтовых материалов для последующих металлургических технологических операций. Удельные расходы дорогостоящей (4-6 руб/кВт ч) электрической энергии в зависимости от физических свойств исходных материалов и применяемых технологических измельчительных агрегатов составляют от 20 до 60 кВтч/т.

При существующих объемах измельчаемых рудных и шихтовых материалов это составляет внушительную статью энергопотребления промышленного производства. Поэтому снижение энергопотребления за счет разработки и внедрения системы автоматического управления (САУ) процессом измельчения, позволяющей повысить производительность процесса, является актуальной задачей в условиях современной рыночной экономики.

В области теории и практики построения САУ процессами дробления накоплен значительный положительный опыт. Вопросы автоматизации и оптимизации процессов дробления отражены в трудах Марюты А. Н., Тихонова О. Н., Олейникова В. А., Козина В. 3., Улитенко К. Я., Андреева Е. Е., Андреева С. Е., Линча А. Д., Хорста В.Е., Тропа А. А., Васильева А. М., Топчаева, В. Г1. и др. В области построения экстремальных систем поисковой оптимизации можно отметить труды Казакевича В.В., Арефьева Б.А., Либерзона Л.М., Парсункина Б.Н. и др.

Однако, несмотря на наличие большого числа публикаций по созданию САУ, остаются нерешенными следующие задачи:

- в теории и практике синтеза систем управления процессом мокрого измельчения отсутствует описание САУ, позволяющих в условиях неполной информации об объекте управления производить непрерывный поиск и поддержание максимальной производительности агрегата измельчения, работающего в замкнутом цикле;

- известные САУ процессом мокрого измельчения характеризуются низкой эффективностью работы: значительной инерционностью, запаздыванием и влиянием на процесс измельчения неконтролируемых возмущений.

Наиболее приемлемым и эффективным способом оптимизации управления стохастическим процессом измельчения с целью достижения максимальной производительности является применение интеллектуальных САУ, основанных на использовании опыта экспертов-технологов и функционирующих в условиях неполного и недостаточного математического описания оптимизируемого процесса. Это определяет актуальность выполненного исследования.

Цель работы - повышение производительности агрегатов мокрого измельчения рудных материалов, работающих в замкнутом цикле, за счет создания автоматической системы оптимизации управления процессом с использованием принципов нечеткой логики и поисковых динамических принципов экстремального регулирования.

Задачи исследования:

- теоретико-информационный анализ технологических особенностей процесса мокрого измельчения рудных материалов в агрегатах с замкнутым циклом и определение концепции синтеза поисковой системы автоматической оптимизации для достижения максимальной производительности цикла;

- анализ результатов экспериментальных исследований динамических параметров многостадийного цикла мокрого измельчения и выбор основного управляющего параметра для цикла измельчения медно-цинковой руды при автоматизированном управлении;

- синтез замкнутого контура стабилизации с использованием принципов нечеткой логики, включающий разработку структурной схемы и базы нечетких правил;

- синтез двухконтурной системы автоматической оптимизации, включающей быстрый поисковый регулятор и экстремальный регулятор, функционирующий на принципах нечеткого управления.

Объект исследования - система автоматической оптимизации процесса мокрого измельчения медно-цинковой руды в шаровой мельнице, работающей в условиях обогатительной фабрики Сибайского филиала ОАО «Учалинский горнообогатительный комбинат».

Предмет исследования - информационное, математическое и программное обеспечения автоматизированной системы оптимизации управления процессом мокрого измельчения, включающие математические модели процесса измельчения рудного материала в шаровых мельницах, метод формализации задачи оптимального управления с целью повышения производительности в замкнутых многостадийных циклах, комплекс технических и программных средств, реализующих поисковый режим оптимизации управления процессом измельчения.

Научной новизной обладают:

1) система автоматической стабилизации технологических параметров стохастического процесса измельчения рудных материалов, отличающаяся от ранее известных тем, что для формирования управляющего воздействия использованы правила нечеткой логики;

2) двухконтурная система автоматического управления технологическим процессом измельчения рудных материалов, основанная на совместном использовании правил нечеткой логики и поискового динамического экстремального управления, способная эффективно функционировать в условиях неполной и недостаточной информации о параметрах оптимизируемого процесса;

3) поисковый алгоритм системы автоматической оптимизации, содержащий два переключаемых поисковых блока и способный определять и поддерживать максимально возможную производительность измельчительных агрегатов мокрого измельчения, работающих в замкнутом режиме.

Практическую значимость имеют:

- разработанная система автоматической оптимизации управления технологическим процессом измельчения рудных материалов, что позволяет реализовать ресурсосберегающие режимы работы технологических агрегатов;

- предлагаемое техническое решение задачи оптимизации в управлении процессом измельчения, что позволяет обеспечить высокопроизводительный режим работы технологических агрегатов путем поддержания их максимально возможной текущей производительности;

- программная реализация предлагаемой системы автоматической оптимизации управления технологическим процессом измельчения, способная эффективно функционировать в условиях неполной и недостаточной информации о параметрах оптимизируемого процесса;

- рекомендации по использованию результатов настоящей работы в учебном процессе, выполнении курсовых и дипломных проектов и при проведении научно-исследовательских работ на кафедрах «Вычислительная техника и прикладная математика» и «Промышленная-кибернетика и системы управления» ГОУ ВПО «Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова».

Работа выполнена в рамках Федеральной целевой программы «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009 - 2012 гг. по государственным контрактам П2402 от 18.11.2009 г. и 14.740.11.0498 от 01.10.2010 г.

На защиту выносятся:

1) математические модели функционирования системы контура стабилизации параметров технологического процесса и системы автоматической оптимизации управления технологическим процессом измельчения, основанные на принципах нечеткой логики;

2) структуры систем автоматической стабилизации параметров и оптимизации управления технологическим процессом измельчения рудных материалов с целью достижения максимально возможной производительности цикла и стадий измельчения, построенные с использованием методов поисковой оптимизации и правил нечеткой логики;

3) алгоритмы автоматической стабилизации технологических параметров процесса и поисковой оптимизации, выполняющие функции определения и поддержания максимально возможной производительности измельчительных агрегатов мокрого измельчения, работающих в замкнутом цикле, и их программная реализация.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертации докладывались, обсуждались и были одобрены на международных научных конференциях «Проблеми шформатики 1 моделювання», (Харьков, 2010); «Инженерная поддержка инноваций и модернизации», (Екатеринбург, 2010); «Высокие технологии, исследования, промышленность», (Санкт-Петербург, 2010); «Математическое и программное обеспечение в промышленной и социальной сферах», (Магнитогорск, 2011).

Публикации по теме диссертации. По материалам диссертации опубликованы 2 статьи в изданиях из «Перечня ...» ВАК, б статей в материалах международных и всероссийской научных конференций, 2 свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав с описанием теоретических и экспериментальных исследований, общих выводов, списка использованных источников из 71 наименования, а также 5 приложений. Диссертация изложена на 148 страницах и включает 40 рисунков, 4 таблицы.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы, определены цель работы, объект и предмет исследования, сформулированы научные результаты, выносимые на защиту, определены их научная новизна и практическая значимость, приведены сведения о внедрении результатов работы, дан краткий обзор структуры и содержания диссертационной работы.

В первой главе рассмотрены основные технологические схемы мокрого измельчения рудных материалов на примере технологии переработки медно-цинковых руд в агрегатах барабанного типа. Анализ схем показал, что, вследствие неполных знаний о внутреннем энергетическом балансе барабанных мельниц, невозможно определил, долю энергии, затрачиваемой на разрушение частиц. Следовательно, невозможно разработать и точную детерминированную модель процесса измельчения рудных материалов. Количественно достоверной оценки требуют соотношения мезвду: расходами исходного и конечного продуктов; минералогическим составом измельчаемого материала и производительностью процесса измельчения; геометрическими размерами измельчигельного агрегата барабанного типа и скоростью его вращения.

Рассмотрены матричные и кинетические модели процесса измельчения, которые основаны на изменении соотношения между энергией и уменьшением размеров 1ранул в виде эмпирических многофакторных зависимостей, а также современные разновидности адаптивных статистических моделей технологических процессов, среди которых представлены нейросетевые модели, не имеющие формализованного выражения и существующие только в программной реализации.

Анализ математических моделей процессов мелкого дробления и измельчения рудных материалов показал, что основное внимание в этих моделях уделено оценке влияния технологических и энергетических факторов, а также конструктивных особенностей агрегатов на изменение гранулометрического состава выходного продукта. При этом практически не рассматриваются критерии и показатели эффективности управления процессом.

Анализ существующих систем управления процессом измельчения материалов в агрегатах барабанного типа позволил выделить классы систем автоматического управления, реализованные на основе различных методов:

- статистические системы, использующие для формирования задания стабилизации параметров регрессионные зависимости;

- адаптивные системы на основе структурных моделей объекта управления с параметрической идентификацией в процессе управления;

- системы управления с контуром регулирования степени внутримель-ничного заполнения;

- экстремальные системы управления по средней мощности двигателя или шуму мельниц.

В результате проведенного анализа, рассмотрения достоинств и недостатков существующих систем управления в работе предлагается: а) при синтезе системы автоматической оптимизации управления технологическим процессом измельчения использовать сочетание правил нечеткого логики и поискового экстремального регулирования; б) в качестве основного принципа работы разрабатываемой системы автоматической оптимизации управления процессом измельчения использовать непрерывный поиск такого оптимального значения расхода питания, при котором обеспечивается достижение максимально возможной

производительности процесса для каждого текущего минералогического и гранулометрического состава исходного материала.

Во второй главе диссертационной работы выполнено обоснование целесообразности разработки поисковой динамической системы автоматической оптимизации управления процессом измельчения с целью достижения максимальной производительности комплекса «мельница-гидроциклон», рассмотрены вопросы реализации основных функций, необходимое информационное обеспечение и основные возмущающие факторы при автоматическом управлении процессом мокрого измельчения в системе мельница-гидроциклон при многостадийном измельчении. Рассмотрен опыт отечественных и зарубежных предприятий по использованию автоматических систем управления процессом измельчения рудных материалов.

Рассматриваемый цикл измельчения рудного материала имеет типовую структуру и содержит стержневую мельницу предварительной стадии измельчения с центральной разгрузкой, работающую в открытом режиме, и трех шаровых мельниц с центральной разгрузкой, работающих в замкнутом режиме с гидроциклоном и обеспечивающих двухстадийное измельчение.

При разработке и последующем математическом моделировании системы автоматической оптимизации управления процессом измельчения рудных материалов решающее значение для получения заданного качества переходных характеристик имеет достоверная оценка динамических параметров оптимизируемого процесса. Динамические параметры технологических операций в комплексе «мельница - гидроциклон» при функционировании в открытом и замкнутом цикле при наличии и отсутствии гидроциклонов определены по реакции технологического участка на однократное скачкообразное входное возмущение путем анализа кривых разгона, полученных Дж. Линчем на мельницах барабанного типа. В качестве возмущающего входного воздействия рассматривались изменения по рудной нагрузке или расходу воды стадий процесса измельчения. Некоторые динамические характеристики для 1-ой и П-ой стадии комплекса полного цикла измельчения рудных материалов на обогатительной фабрике при ступенчатом изменении расхода питания с 142 т/ч до 123,8 т/ч с результатами оценки коэффициента передачи К0б, времени запаздывания т3 и постоянной времени То приведены на рисунке 1.

Анализ динамических характеристик процесса измельчения рудных материалов, полученных на типовых ахрегатах измельчения Дж. Линчем, позволил сделать следующие основные выводы:

- основными переменными, влияющими на работу технологического цикла измельчения рудных материалов, являются контролируемые переменные (расходы исходного продукта и воды) и неконтролируемые технологические возмущения (твердость и гранулометрический состав);

- значительное влияние на процесс измельчения в мельницах, работающих в замкнутом режиме, оказывает изменение параметров пульпы (плотности и расхода) в циркулирующем контуре;

- для реализации принятой концепции оптимизации управления процессом измельчения в качестве оптимизируемого параметра целесообразно использовать текущую производительность цикла путем непрерывного контроля объемного расхода и плотности пульпы на сливе гидроциклона второй стадии измельчения.

Вран.миа Врш.шш

Рисунок 1 - Динамические характеристики комплекса полного цикла измельчения рудных материалов при изменении расхода питания: а - плотность пульпы после 1-ой стадии измельчения; б - плотность пульпы после Н-ой стадии измельчения; в - объемный расход питания гидроциклонов 1-ой стадии; г - объемный расход питания гидроциклонов во П-ой стадии

В третьей главе диссертационной работы представлены результаты синтеза системы автоматической стабилизации параметров питания агрегатов рудным материалом цикла мокрого измельчения.

Структурная схема замкнутого контура стабилизации расхода рудного материала в агрегате предварительного измельчения представлена на рисунке 2.

На вход замкнутого контура поступает сигнал задания 2ЗАД(т), представляющий собой алгебраическую сумму двух сигналов

(1)

где 2Т0{х) - заданное значение питания аппарата предварительного измельчения, формируемое технологом-оператором, т/ч; 2кор(т) - величина корректирующего воздействия заданного значения, формируемое САУ, т/ч; т - текущее время.

Сигнал 2здд(т) сравнивается на элементе сравнения ЭС с сигналом, пропорциональным текущему расходу исходного минерального продукта 2(г). Полученный сигнал рассогласования е(х)= 2здд(х) - Дт) поступает одновременно на вход дифференцирующего элемента Д и, после масштабирования в блоке Я/, на вход нечеткого регулятора НР в виде нормированного сигнала Х\(х). С выхода дифференцирующего звена Д значение сигнала рассогласования с1е(Ч)/с1т масштабируется в блоке К2 и поступает на вход нечеткого регулятора НР в виде сигнала Х2(т). На выходе нечеткого регулятора НР формируется нормированный управляющий сигнал Y, который поступает на вход логического элемента - сигнум - ре-

ле (СР), где сравнивается с заданной величиной зоны нечувствительности контура управления

х,

э с

Z3AJ Ë'Xl

К,

Kl

Xi

HP

TJ

СР ТР

X2

K2

|az„

ds ¿fcj

ИМ

Д

Объект управления

ToP-H

F(XBX).

Хвх

(2)

Рисунок 2 - Структурная схема синтезированного замкнутого контура стабилизации для управления технологическим параметром питания

На выходе СР в виде короткого во времени сигнала формируется управляющая функция !7(т), определяющая условия формирования переключающей функции cr(t), определяющей направление изменения управляющего воздействия для исполнительного механизма (ИМ) с использованием триггера реверса в соответствии с условиями:

С+1, при Y к AZH /2; U (г) = • 0, при -AZH/2<Y < àZH/2; -1, при Y <, ~àZH/2,

где U(t) определяет, с использованием триггера реверса (ТР) формирующего с(т), направление изменения расхода питания в соответствии с условиями.

Управляющее воздействие ХВх(г), определяющее текущее значение питания исходным продуктом, вычисляется в соответствии с выражением

Хвх(т) = Хн + с(т)Кш-т. (3)

где Хц = Х(т=0) - начальное значение величины расхода питания при т = О, т/ч; а(т)е(+1, 0, -1) - текущее значение переключающей функции; Ким - средняя скорость перемещения исполнительного механизма, воздействующего на устройство подачи рудного материала, %/с.

Для функционирования нечеткого регулятора введены следующие лингвистические переменные: Хх - «Рассогласование»; Хг - «Скорость рассогласования»; Y- «Нормированный управляющий сигнал».

В области определения нормированных сигналов лингвистических переменных для каждой переменной введены пять нечетких множеств функций принадлежности: «Положительное большое», «Положительное малое»; «Нулевое»;

«Отрицательное малое»; «Отрицательное большое», которые обозначаются А1 1,

А?1, Af', Af1, Л;Х>, А, А2 2, А*1, А%2, А*2 для каждой переменной соответственно.

При получении базы правил нечеткого управления использовано основное эвристическое правило: «Если наблюдается наличие рассогласования между текущим Z(x) и заданным 2ЗАД(т) значениями управляемого параметра, тогда необходимо сформировать управляющее воздействие, определяющее изменение управляемого параметра в направлении компенсации значения сигнала рассогласования е(т)». При б(т) = 0 процесс управления считается законченным.

Функционирование синтезируемой системы нечеткого регулирования с целью стабилизации величины питания поддерживается разработанной базой правил вида:

В, .-(у, )л(х2 =42 Äj :(х( =4 № )->Г=Д; Д,:(лГ, '2)->Y=BA;Ri:(xi=4i)*(x2=42)->Y=B2; (4)

•'(*> =4' )а(х2^: (xt )л (х2

Далее исследован переходный процесс в системе стабилизации питания при следующих параметрах: постоянная времени Г0б - Ti = 200 с; постоянная времени т3 = Т2 = 20 с; скорость исполнительного механизма (ИМ) 0,2 %/с; коэффициент передачи объекта К0б = 5,6 (кг/мин)/% хода ИМ; зона нечувствительности сигнум-реле А2Н = 0,01 кг/мин; уравнение статической характеристики объекта управления

F(Xm) = 0,nXlx +4,02ZBX +356,7 » (5)

где Хвх - управляющий сигнал, формируемый исполнительным механизмом, % хода ИМ.

При стабилизации питания было учтено требование о недопустимости перерегулирования питания для предотвращения «заваливания» агрегата, что увеличивает запаздывание процесса управления. Малая величина зоны нечувствительности, принятая в системе нечеткого управления, объясняет наличие незначительных колебаний Хвх(т) в конце процесса управления по возмущению.

В четвертой главе приводятся результаты синтеза системы автоматической оптимизации управления процессом измельчения, построенной на совместном использовании принципов нечеткого управления и поискового экстремального регулирования.

На объект управления и другие элементы системы действуют возмущающие воздействия типа: fm - изменение физических параметров исходного материала; Qm - изменение производительности агрегатов предыдущих стадий измельчения, т/ч; бщ- изменение массы твердого материала на входе в агрегаты стадий измельчения, т/ч; - изменение расхода воды в агрегаты каждой стадии измельчения, т/ч; дш - изменение плотности пульпы, т/м3; qa - изменение массы дробящих элементов (стержней и шаров) в барабанах агрегатов, т; (7ц - изменение расхода циркулирующей нагрузки в кошурах замкнутого цикла, т; г|п - изменение уровня пульпы в зумпфах стадий измельчения, м; Gz - изменение заданной величины производительности цикла измельчения за счет питания, т/ч; % - стохастические факторы, влияющие на величину питания цикла; tio6 - изменение скорости вращения барабанов, об/мин.

Рисунок 3 - Структурная схема взаимодействия подсистем блока «МПК»

Большинство из перечисленных возмущений на реальном объекте не поддаются контролю, поэтому корректировка алгоритма управления процессом с учетом действия этих возмущений затруднена.

Задача оптимизации управления режимом измельчения была решена с использованием совместной работы двух управляющих подсистем, составляющих структуру блока МПК (рисунок 3). Подчиненная подсистема стабилизирующего регулирования (СР) управляет подачей рудного материала на измельчение. Командная подсистема оптимизирующего регулирования (ОР) обеспечивает коррекцию заданного значения питания с целью достижения максимальной производительности. Применительно к рассматриваемому случаю в зависимости от физических свойств рудных материалов производительность цикла изменяется от 70 до 110 т/ч. Причем одновременно в питании могут быть использованы руды из нескольких месторождений, что приводит к смещению экстремума статической характеристики,

Для непрерывного отслеживания экстремума статической характеристики и поддержания максимальной производительности наиболее эффективным способом оптимизации управления измельчения в этих сложных производственных условиях является использование поисковой динамической системы автоматической оптимизации управления, реализованной в блоке ОР (рисунок 4).

Разработанная система автоматической оптимизации управления состоит из

двух подсистем: подсистемы экстремального регулирования (ЭР), обеспечивающей определение и поддержание режима максимальной производительности на заданном сырье, и подсистемы быстрого поискового регулятора (БПР), обеспечивающей оперативный перевод режима работы измельчитель-ного цикла в область,

Рисунок 4 - Структурная схема блока ОР, реализующего систему поисковой динамической оптимизации управления процессом многостадийного измельчения

близкую к оптимальной, при переходе цикла на другое сырьё, (например, на руду из другого месторождения).

В каждый текущий момент времени функционирует только одна подсистема в зависимости от положения ключа К, переключение которого осуществляет блок управления переключением (УП).

В основе принципа работы подсистемы БПР лежит обеспечение условия £(г )=£г£-сДт)-ия/и,

где (7^- - заданное содержание материала определенной крупности К; в сливе агрегата предварительной стадии измельчения, %; - текущее содержание рудного материала заданной крупности К, (например, 1,24 мм) на выходе агрегата предварительной стадии измельчения, %.

Поскольку процесс многостадийного измельчения руды характеризуется значительной инерционностью (от 5 до 12 мин), то использование подсистемы БПР позволяет своевременно обнаружить отклонение текущего режима от установившегося и принять целенаправленно меры для предотвращения существенного нарушения устойчивой рабрты цикла измельчения.

Подпрограмма ЭР обеспечивает поиск экстремума С^"^ в пределах локальной Д(?з,' «окрестности» максимума производительности цикла измельчения. В основу работы подсистемы ЭР положен поисковый принцип экстремального регулирования. Программная реализация подсистемы ЭР выполнена на основе использования правил нечеткой логики.

Входными сигналами подсистемы экстремального регулирования являются текущие значения средней производительности цикла измельчения Сгвых(г), средней величины питания Сгт(г), установленного задания в системе и стабилизируемого параметра Хс(т). В качестве Хс(х) могут быть различные параметры в зависимости от организации функционирования подсистемы стабилизирующего управления. Выходной сигнал подсистемы ЭР представляет собой корректирующий сигнал задания 2с(т+1) для подсистемы стабилизирующего управления на следующую итерацию формирования управляющего воздействия.

В схеме предусмотрены блоки единичной задержки и сумматоры для запоминания значений входных информационных сигналов на предыдущей итерации и вычисления приращений входных сигналов на каждой текущей итерации Д(?пих и ДСВЫХ. Вычисление сигнала г2(-с+1) осуществляется с учетом его текущего значения 2(т) и текущего значения корректирующего сигнала ZQ(x), формируемого модулем нечетких выводов. Также вычисляется сигнал рассогласования е(х) как разность между заданием 2{х) и текущим значением стабилизируемого параметра Хс(т). Коэффициенты К1, К2, К3, К4 используются для масштабирования параметров на предметной области нечетких множеств входных и выходных сигналов.

Для организации поискового режима работы ЭР использовано основное эвристическое правило: если приращение текущей производительности цикла измельчения или дробления положительно, тогда необходимо дать коррекцию заданного значения питания цикла на дальнейшее изменение режима в сторону текущего изменения величины питания; в противном случае корректировать изменение режима питания цикла в противоположном направлении.

Для случая, когда оптимизация управления осуществляется изменением питания агрегата предварительного измельчения, база правил имеет вид: Л, : (X, = Л," )л (х2 = А," )л (хз = А"' )-► У = В,', Л2: (X, = А? )л (У2 = А? )л (ЛГ3 = А? )-> У = В4;

.......Ла : = А"' )л.(лг2 = Л2"„)л = А" )->■ У = •

К примеру, правило ^ лингвистически и технологически расшифровывается следующим образом: если при выбранном случайно направлении изменения управляющего воздействия произошло изменение приращения массы выходного продукта измельчительного агрегата «отрицательное», и если начальное случайное изменение приращения массы питания мельницы исходным материалом «отрицательно», и если изменение отклонения от заданного значения массы на выходе мельницы тоже «отрицательно», то выбранное направление изменения задания следует считать ошибочным и следует принять меры к увеличению расхода питания мельницы на большую величину «положительное большое».

Сформулированная база правил представляет собой лингвистическую модель управления процессом измельчения. При необходимости, синтезированная база правил управления легко дополняется новыми правилами, более точно учитывающими индивидуальные особенности оптимизируемого технологического процесса и исключающими возникновение аварийных ситуаций.

Операция дефаззификации с целью получения четкого значения выходной переменной у выполнялась методом «центра тяжести».

Поскольку процесс измельчения характеризуется значительной инерционностью и большим запаздыванием, то для управления таким процессом целесообразно использовать шаговый режим формирования и реализации управляющего воздействия. На рисунке 5 приведены расчетные траектории изменения входного управляющего параметра питания и выходного оптимизируемого параметра выхода продукта при дрейфе статической характеристики и изменении положения максимума с 90 т/ч до 85 т/ч, произошедшего в момент времени, показанный точкой А.

Применение полученных расчетных зависимостей в производственных условиях показало, что разработанная система автоматической оптимизации управления процессом измельчения обеспечивает устойчивый поиск максимальной производительности и не допускает «заваливания» агрегата даже при переходе процесса на нисходящую ветвь статической характеристики оптимизируемого. процесса в случае повышения твердости исходного продукта и снижения производительности.

Согласно данным Сибайского филиала ОАО «Учалинский ГОК», годовой эффект от внедрения разработанной системы автоматического управления процессом мокрого измельчения в условиях предприятия составит 1 682 379 руб. Срок окупаемости разработанной САУ составит 2,67 года.

500 600 Время, мин

Рисунок 5 - Расчетные траектории изменения во времени основных параметров процесса при дрейфе статической характеристики: 1 - расход питания; 2 - измельченный продукт; А - момент времени дрейфа статической характеристики

1000

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

1. Известные математические модели стохастического процесса измельчения и классификации рудных материалов не обладают достаточной информативностью для синтеза систем автоматической оптимизации управления технологическим процессом мокрого измельчения, в связи с чем синтез системы автоматического управления технологическим процессом измельчения целесообразно производить с использованием правил нечеткой логики и поискового экстремального регулирования.

2. Экспериментально установлено, что в качестве оптимизируемого параметра целесообразно использовать текущую производительность цикла путем непрерывного контроля объемного расхода и плотности пульпы на сливе гидроциклона; изменение подачи воды вызывает значительное изменение объемного расхода и плотности питания гидроциклона, что следует учитывать при стабилизации режима управления процессом измельчения.

3. Синтезирован замкнутый контур стабилизации величины питания цикла многостадийного мокрого измельчения рудного материала на основе правил нечеткой логики, поддерлшвающий постоянные качественные параметры переходного процесса при воздействии неконтролируемых изменений характеристик и исключающий перерегулирование подачи рудного материала в агрегаты мокрого измельчения.

4. Разработан оптимизирующий регулятор, функционирующий на принципах нечеткого управления, содержащий блок быстрого поискового регулятора, обеспечивающий оперативный перевод режима работы измельчительного цикла в область, близкую к оптимальной, и блок экстремального регулирования, позволяющий определить и поддерживать режим максимальной производительности агрегата.

5. Разработана двухконтурная система автоматического управления технологическим процессом измельчения рудных материалов, состоящая из опти-

мизируюгцего ведущего регулятора и стабилизирующего ведомого регулятора, каскадная схема включения которых обеспечивает устойчивую работу агрегата мокрого измельчения рудных материалов в условиях действия интенсивных технологических возмущений.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК:

1. Полько, П.Г. Применение правил нечеткого управления при синтезе цифровых контуров автоматической стабилизации технологических процессов / П.Г. Полько, О.С. Логунова, С.М. Андреев [и др.] // Автоматизация в промышленности. - 2010. - № 11. - С. 32 - 37.

2. Полько, П.Г. Достижение максимальной производительности оптимизируемого процесса измельчения руды при использовании принципов нечеткого экстремального управления / П.Г. Полько, С.М. Андреев, О.С. Логунова [и др.] // Вестник Магнитогорского государственного технического университета им. Г.И. Носова, 2011. - № 2. - С. 45 - 49.

Публикации в других изданиях:

3. Полько, П.Г. Имитационная модель цифровых контуров автоматической стабилизации технологических параметров на основе правил нечеткого управления / П.Г. Полько, О.С. Логунова // Вюник Нащонального техшчного ушверситету «Харывский полп-ехшчний шетитут». 36ipranc наукових праць. Тематичный випуск: 1нформатика i моделювання. - Харюв: НТУ «ХПИ», 2010. -№31.-С. 133- 144.

4. Полько, П.Г. Оптимизация управления процессом мелкого дробления материалов в горно-обогатительном производстве / О.С. Логунова, П.Г. Полько // Инновационное развитие горно-металлургической отрасли: материалы всерос. конф. с элементами научной школы для молодежи [электронный ресурс]. -Иркутск: Изд-во ИрГТУ, 2009.

5. Полько, П.Г. Имитационная модель цифровых контуров автоматической стабилизации технологических параметров на основе правил нечеткого управления / О.С. Логунова, П.Г. Полько // Проблеми шформатики i моделювання: тезиси десято! мЬкнародно! науково-техшчшл конференцн. - X.: НТУ «ХПИ», 2010. - С. 11., роийською мовою.

6. Полько, П.Г. Реализация нечеткого цифрового управления инерционными с запаздывающими параметрами технологического процесса / П. Г. Полько, Е.С. Рябчикова, О.С. Логунова [и др.] / Инженерная поддержка инновации и модернизации: материалы междунар. заочной конф., посвященной 15-летию со дня создания РУО АИН. - Екатеринбург: УГТУ МПИ, 2010. - С. 254 -257.

7. Полько, П.Г. Автоматическая стабилизация технологических параметров измельчения руды на основе принципов нечеткого управления / П.Г. Полько, О.С. Логунова // Высокие технологии, исследования, промышленность: сб. тр. девятой междунар. научн.-пракг. конф. «Исследование, разработка и применение высоких технологий в промышленности». - С-Пб.: Из-во Политехи, у-та, 2010. -С. 306-309.

8. Полько, П.Г. Имитационная модель процесса измельчения рудных материалов с использованием Scada - системы WonderWare in Touch / П.Г. Полько

и

// Математическое и программное обеспечение в промышленной и социальной сферах: междунар. сб. научн. тр. - Магнитогорск : ГОУ ВПО МГТУ, 2011. - Ч. 2. -С, 135-139.

9. Полько, П.Г. Нечеткий регулятор V.l.01 / Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2011611994 от 04.03.011. / П.Г. Полько, С.М. Андреев, О.С. Логунова [и др.] - М.: Роспатент, 2011.

10. Полько, П.Г. Система экстремального регулирования на основе нечеткой логики / Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ ЭВМ № 2011611998 от 05.03.2011. / П. Г. Полько, С. М. Андреев, О, С. Логунова [и др.] - М.: Роспатент, 2011.

Подписано в печать 27.05.2011 г. Формат 60x84. Объем 1,3. Бумага офсетная. Гарнитура «Тайме». Заказ № 985. Тираж 120 экз.

Отпечатано ГУП РБ «Сибайская городская типография». 453833, РБ, г. Сибай, ул. З.Валиди, 22. Тел.: (34775) 3-47-20.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ОСОБЕННОСТИ И МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ПРОЦЕССА ИЗМЕЛЬЧЕНИЯ И КЛАССИФИКАЦИИ ПО КРУПНОСТИ МЕДНО-ЦИНКОВЫХ РУДНЫХ МАТЕРИАЛОВ.

1.1. Технологические особенности управления процессом мокрого измельчения.

1.2. Технологическая схема процесса мокрого измельчения медно-цинковой РУДЫ.

1.3. Описание конструкции технологического агрегата как объекта автоматической оптимизации управления процессом измельчения рудных материалов.

1.4. Математические модели процесса измельчения рудных материалов.

1.5. Системы автоматизации процесса измельчения рудных материалов.

1.6. Описание технологического процесса подготовки рудного сырья к обогащению в ОАО «Учалинский ГОК» (Сибайский филиал).

1.8. Выводы по главе 1.

ГЛАВА 2. АВТОМАТИЧЕСКОЕ УПРАВЛЕНИЕ ЦИКЛАМИ МОКРОГО ИЗМЕЛЬЧЕНИЯ РУДНЫХ МАТЕРИАЛОВ И ИССЛЕДОВАНИЕ ДИНАМИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК ПРОЦЕССА ИЗМЕЛЬЧЕНИЯ.

2.1. Обоснование цели автоматической оптимизации управления процессом мокрого измельчения рудных материалов.

2.2. Основные технологические и случайные возмущения при автоматическом управлении процессом мокрого измельчения.

2.3. Системы автоматизированного управления циклом измельчения рудных материалов «мельница - гидроциклон».

2.4. Динамические характеристики процесса измельчения рудных материалов в комплексах «барабанная мельница - гидроциклон».

2.5. Выводы по главе 2.

ГЛАВА 3. АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМ ПРОЦЕССОМ (АСУ ТП) ИЗМЕЛЬЧЕНИЯ РУДНЫХ

МАТЕРИАЛОВ.

3.1. Назначение, общие функции, структура АСУ процесса измельчения рудных материалов.

3.2. Режимы управления, контроль и визуализация процесса мокрого измельчения рудного материала на агрегатах барабанного типа.

3.3. Функциональная схема автоматического контроля и управления процессом мокрого многостадийного измельчения рудного материала.

3.4. Система автоматической стабилизации питания рудным материалом цикла мокрого измельчения с использованием принципа нечеткого управления.

3.5. Реализация системы визуализации процесса с использованием SCADA системы Wonderware InTouch.

3.6. Вывод по главе 3.

ГЛАВА 4. АВТОМАТИЧЕСКАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМ ПРОЦЕССОМ ИЗМЕЛЬЧЕНИЯ РУДНЫХ МАТЕРИАЛОВ.

4.1. Синтез функциональной и структурной схем системы оптимизации управления процессом измельчения рудных материалов.

4.2. Система автоматической поисковой оптимизации управления процессом измельчения рудных материалов с использованием принципа нечеткого управления.

4.2.1. Статическая характеристика процесса мокрого измельчения рудного материала в шаровой мельнице при замкнутом режиме.

4.2.2. Функционирование быстрого поискового регулятора (БПР).

4.3. Функционирование подсистемы экстремального регулирования, основанной на использовании принципа нечеткого управления.

4.4. Функционирование системы экстремального регулирования, синтезированной на принципах нечеткой логики и нечетких выводов.

4.5. Функционирование программного модуля «Устройство переключения управляющих программ».

4.6. Формирование управляющего воздействия в подсистеме экстремального нечеткого управления изменением рудного материала.

4.7. Выводы по главе 4.

ЗАКЛЮЧЕН!®.

Актуальность работы. Автоматизация управления энергоемкими процессами измельчения исходных рудных и шихтовых материалов в промышленном производстве является важнейшим условием обеспечения максимальной производительности технологических измельчительных агрегатов, работающих в замкнутом цикле.

Доля эксплуатационных расходов, приходящихся на операцию измельчения, составляет от 40 до 70 % от общих расходов подготовки шихтовых материалов для последующих металлургических технологических операций. Удельные расходы дорогостоящей (4 — 6 руб/кВт ч) электрической энергии в зависимости от физических свойств исходных материалов и применяемых технологических измельчительных агрегатов составляют от 20 до 60 кВтч/т.

При существующих объемах измельчаемых рудных и шихтовых материалов это составляет внушительную статью энергопотребления промышленного производства. Поэтому снижение энергопотребления за счет разработки и внедрения системы автоматического управления (САУ) процессом измельчения, позволяющей повысить производительность процесса, является актуальной задачей в условиях современной рыночной экономики.

В области теории и практики построения САУ процессами дробления накоплен значительный положительный опыт. Вопросы автоматизации и оптимизации процессов дробления отражены в трудах Марюты А. Н., Тихонова О. Н., Олейникова В. А., Козина В. 3., Улитенко К. Я., Андреева Е. Е., Андреева С. Е., Линча А. Д., Хорста В.Е., Тропа А. А., Васильева А. М., Топчаева, В. П. и др. В области построения экстремальных систем поисковой оптимизации можно отметить труды Казакевича В. В., Арефьева Б.А., Либерзона Л. М., Парсункина Б. Н. и др.

Однако, несмотря на наличие большого числа публикаций по созданию систем автоматического управления, остаются нерешенными следующие задачи:

- в теории и практике синтеза систем управления процессом мокрого измельчения отсутствует описание САУ, позволяющих в условиях неполной информации об объекте управления производить непрерывный поиск и поддержание максимальной производительности агрегата измельчения, работающего в замкнутом цикле;

- известные САУ процессом мокрого измельчения характеризуются низкой эффективностью работы: значительной инерционностью, запаздыванием и влиянием на процесс измельчения неконтролируемых возмущений.

Наиболее приемлемым и эффективным способом оптимизации управления стохастическим процессом измельчения с целью достижения максимальной производительности является применение интеллектуальных САУ, основанных на использовании опыта экспертов-технологов и функционирующих в условиях неполного и недостаточного математического описания оптимизируемого процесса.

Цель и задачи работы. Целью данной диссертационной работы является повышение производительности агрегатов мокрого измельчения рудных материалов, работающих в замкнутом цикле, за счет создания автоматической системы оптимизации управления процессом с использованием принципов нечеткой логики и поисковых динамических принципов экстремального регулирования.

Объектом исследования в работе является система автоматической оптимизации процесса мокрого измельчения медно-цинковых руды в шаровой мельнице, работающей в условиях обогатительной фабрики Сибайского филиала ОАО «Учалинский горно-обогатительный комбинат».

Предметом исследования информационное, математическое и программное обеспечения автоматизированной системы оптимизации управления процессом мокрого измельчения, включающие математические модели процесса измельчения рудного материала в шаровых мельницах, метод формализации задачи оптимального управления с целью повышения производительности в замкнутых многостадийных циклах, комплекс технических и программных средств, реализующих поисковый режим оптимизации управления процессом измельчения.

Задачи исследования. Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи:

- теоретико-информационный анализ технологических особенностей процесса мокрого измельчения рудных материалов в агрегатах с замкнутым циклом и определение концепции синтеза поисковой системы автоматической оптимизации для достижения максимальной производительности цикла;

- анализ результатов экспериментальных исследований динамических параметров многостадийного цикла мокрого измельчения и выбор основного управляющего параметра для цикла измельчения медно-цинковой руды при автоматизированном управлении;

- синтез замкнутого контура стабилизации с использованием принципов нечеткой логики, включающий'разработку структурной, схемы и базы нечетких правил;

- синтез двухконтурной системы автоматической оптимизации, включающей быстрый поисковый' регулятор и экстремальный регулятор, функционирующий на принципах нечеткого управления.

На защиту выносится:,

- математические модели функционирования системы контура стабилизации параметров технологического процесса и системы автоматической оптимизации управления технологическим процессом измельчения, основанные на принципах нечеткой логики;

- структуры систем автоматической стабилизации параметров и оптимизации управления технологическим процессом измельчения рудных материалов с целью достижения= максимально возможной производительности цикла и стадий измельчения, построенные с использованием методов поисковой оптимизации и правил нечеткой логики; алгоритмы автоматической стабилизации технологических параметров процесса и поисковой оптимизации, выполняющие функции определения и поддержания максимально возможной производительности измельчительных агрегатов мокрого измельчения, работающих в замкнутом цикле, и их программная реализация.

Научной новизной обладают: система автоматической стабилизации технологических параметров стохастического процесса измельчения рудных материалов, отличающаяся от ранее известных тем, что для формирования управляющего воздействия использованы правила нечеткой логики; двухконтурная система автоматического управления технологическим процессом измельчения рудных материалов, основанная на совместном использовании правил нечеткой логики и поискового динамического экстремального управления, способная эффективно функционировать в условиях неполной и недостаточной информации о параметрах оптимизируемого процесса; поисковый алгоритм системы автоматической оптимизации, содержащий два переключаемых поисковых блока и способный определять и поддерживать максимально возможную производительность измельчительных агрегатов мокрого измельчения, работающих в замкнутом режиме.

Практическое значение результатов. Практическую значимость имеют: разработанная система автоматической оптимизации управления технологическим процессом измельчения рудных материалов, что позволяет реализовать ресурсосберегающие режимы работы технологических агрегатов; предлагаемое техническое решение задачи оптимизации в управлении процессом измельчения, что позволяет обеспечить высокопроизводительный режим работы технологических агрегатов путем поддержания их максимально возможной текущей производительности;

- программная реализация предлагаемой системы автоматической оптимизации управления технологическим процессом измельчения, способная эффективно функционировать в условиях неполной и недостаточной информации о параметрах оптимизируемого процесса;

- рекомендации по использованию результатов настоящей работы в учебном процессе, выполнении курсовых и дипломных проектах и при проведении научно-исследовательских работ на кафедрах «Вычислительная техника и прикладная математика» и «Промышленная кибернетика и системы управления» ГОУ ВПО «Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И.Носова».

Работа выполнена в рамках Федеральной" целевой программы «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» 2009 - 2012 гг по государственным контрактам П2402 от 18.11.2009 г. и 14.740.11.0498 от 01.10.2010 г.

Положения, выносимые на защиту:

- результаты синтеза и программной реализации систем автоматической стабилизации параметров технологического процесса измельчения рудных материалов с использованием принципа нечетких множеств и нечеткой логики;

- результаты математического моделирования- переходных режимов при функционировании системы стабилизации параметров технологического процесса измельчения материалов, синтезированной на принципах нечеткой логики;

- результаты синтеза системы автоматической оптимизации управления технологическим процессом измельчения рудных материалов с использованием принципов поисковой оптимизации и нечеткой логики;

- результаты математического моделирования переходных поисковых режимов при функционировании САОУ технологическим процессом измельчения с целью достижения максимально возможной производительности цикла и стадий измельчения;

- результаты экспериментальной проверки эффективности поискового режима работы САОУ технологическим процессом измельчения;

- алгоритмы и программный продукт, обеспечивающие синтез принципов нечетких выводов и нечеткой логики и принципов поисковой динамической системы экстремального регулирования, что позволило создать систему, способную эффективно функционировать в условиях неопределенных и неточных количественных характеристик технологического процесса измельчения.

Апробация работы. Материалы по данной работе доложены на конференциях с тезисами докладов:

- Имитационная модель цифровых контуров автоматической стабилизации технологических параметров на основе правил нечеткого управления // Про-блеми шформатики 1 моделювання: Тезиси десято!' м!жнародно1 науково-техшчно1 конференщ1 - X.: НТУ «ХПИ», 2010. - С. 11., росшською мовою.

- Реализация нечеткого цифрового управления инерционными с запаздывающими параметрами технологического процесса // Инженерная поддержка инновации и модернизации: материалы Междунар, заочной конф., посвященной 15-летию со дня создания РУО АИН. - Екатеринбург: УГТУ МПИ, 2010.

- Исследование динамических характеристик процесса измельчения рудных материалов в комплексах «барабанная мельница - гидроциклон» // Актуальные проблемы современной науки, техники и образования: материалы 68-й межрегион, науч.-техн. конференции - Магнитогорск: ГОУ ВПО «МГТУ», 2010.-Т.2.-С. 158-161.

- Автоматическая стабилизация технологических параметров измельчения руды на основе принципов нечеткого управления // Высокие технологии, исследования, промышленность. Т.4: сб. тр. IX междунар. науч.-практ. конф. «Исследование, разработка и применение высоких технологий в промышленности». СПб., 2010.-С. 306-309.

Публикации по теме диссертации. По материалам диссертации опубликовано 6 статей в научно — технических журналах и сборниках, из них 2 опубликованы в журналах, рекомендованных ВАК, получены 2 свидетельства о государственной регистрации программ.

Объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, общих выводов, библиографического списка, включающего 71 наименование, а также 5 приложений. Диссертация изложена на 148 страницах и включает 40 рисунков, 4 таблицы.

4.7. Выводы по главе

1. Управление технологическим режимом измельчения рудным материалов предлагается организовать с использованием каскадного регулирования с помощью двух подсистем управления: подчиненной стабилизирующей системы и командной оптимизирующей системы.

2. Стабилизирующее управление процессом измельчения в качестве подчиненного контура целесообразно осуществлять по величине заданного значения подачи питания Опнх(т) в дробильное устройство каждой стадии измельчения.

3. Оптимизирующее управление для ускорения поиска и поддержания режима максимальной производительности цикла измельчения предлагается также реализовать по двухконтурной схеме, включающей модуль быстрого поиска (по выполнению условия 8(т)-»тт) и модуль экстремального регулирования, синтезированного на использовании принципов нечеткого управления.

4. Предлагаемый программный модуль экстремального регулирования, синтезированный с использованием принципа нечеткой логики и нечетких выводов, использует для формирования корректирующего задания стабилизирующему контуру скорости изменения входных параметров, что повышает оперативность процесса оптимизации управления инерционным с запаздыванием процессом измельчения рудных материалов перед обогащением.

5. Использование принципов нечеткой логики и экстремального регулирования позволяет создавать интеллектуальные системы оптимизации управления технологическими процессами, способными эффективно функционировать в условиях недостаточной информации и неточных количественных математических моделей объектов управления.

6. Использование лингвистических представлений при формировании управляющих воздействий в случае применения принципа нечеткой логики и нечетких выводов более доступно для технологов-операторов и позволяет учитывать их практические рекомендации по совершенствованию управления путем простого введения новых правил при создании интеллектуальных экспертных систем управления технологическими процессами.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Известные математические модели стохастического процесса измельчения и классификации рудных материалов не обладают достаточной информативностью для синтеза систем автоматической оптимизации управления технологическим процессом мокрого измельчения, в связи с чем, синтез системы автоматического управления технологическим процессом измельчения целесообразно производить с использованием правил нечеткой логики и поискового экстремального регулирования.

2. Экспериментально установлено, что: в качестве оптимизируемого параметра целесообразно использовать текущую производительность цикла путем непрерывного контроля объемного расхода и плотности пульпы на сливе гидроциклона; изменение подачи воды вызывает значительное изменение объемного расхода и плотности питания гидроциклона, что следует учитывать при стабилизации режима управления процессом измельчения.

3. Синтезирован замкнутый контур стабилизации величины питания цикла многостадийного мокрого измельчения рудного материала на основе правил нечеткой логики, поддерживающий постоянные качественные параметры переходного процесса при воздействии неконтролируемых изменений характеристик и исключающий перерегулирование подачи рудного материала в агрегаты мокрого измельчения.

4. Разработан оптимизирующий регулятор, функционирующий на принципах нечеткого управления, содержащий блок быстрого поискового регулятора, обеспечивающий оперативный перевод режима работы измельчительного цикла в область, близкую к оптимальной и блок экстремального регулирования, позволяющий определить и поддерживать режим максимальной производительности агрегата.

5. Разработана двухконтурная система автоматического управления технологическим процессом измельчения рудных материалов, состоящая из оптимизирующего ведущего регулятора и стабилизирующего ведомого регулятора, каскадная схема включения которых обеспечивает устойчивую работу агрегата мокрого измельчения рудных материалов в условиях действия интенсивных технологических возмущений.

1. Михалёва, 3. А. Методы и оборудование для переработки сыпучих материалов и твердых отходов / 3. А. Михалёва, Д. А. Копчев, В. П. Таров Тамбов: ГОУ ВПО ТГТУ, 2002. 64 с.

2. Марюта, А. Н. Автоматическая оптимизация процесса обогащения руд на магнитообогатительных фабриках / А. Н. Марюта. М.: Недра, 1975.

3. Тихонов, О. Н. Автоматизация производственных процессов на обогатительных фабриках / О. Н. Тихонов. М.: Недра, 1985.

4. Олейников, В. А. Автоматическое управление технологическими процессами в обогатительной промышленности / В.А. Олейников, О.Н. Тихонов. М.: Недра, 1960.

5. Козин, В. 3. Опробование, контроль и автоматизация обогатительных процессов / В. 3. Козин, О. Н. Тихонов. М.: Недра, 1990. 343 с.

6. Арефьев Б.А. Оптимизация инерционных процессов. Л.: Машиностроение, 1969,160 с.

7. Улитенко, К. Я. Управление водными режимами измельчения и классификации в современных АСУ ТП / Улитенко К .Я. // Обогащение руд. 2008. №1. С. 35 -42.

8. Андреев, Е. Е. Исследование процесса измельчения на математических моделях / Е. Е. Андреев, Н. В. Николаева // Обогащение руд. 2007. №2. С. 3 5.

9. Линч А. Д. Циклы дробления и измельчения: моделирование, оптимизация, проектирование и управление / А. Д. Линч. М.:Недра, 1981. 342 с

10. Троп А. А. Автоматическое управление технологическими процессами обогатительных фабрик. / А. А. Троп, В. 3. Козин, Е. В. Прокофьев. М.: Недра, 1986.

11. Хайкин, С Нейронные сети: полный курс / С. Хайкин . Пер. с англ. М.: ООО «И. Д. Вильяме», 2006. 1104 с.

12. Парсункин, Б.Н. Статистическое исследование и моделирование экономических технологических процессов металлургического производства / Б. Н. Парсункин, М. В. Бушманова, С. М. Андреев и др. Магнитогорск: ГОУ ВПО «МГТУ», 2007.315 с

13. Парсункин, Б.Н. Идентификация параметров объектов управления по экспериментальным динамическим характеристикам / Б. Н. Парсункин, Н. М. Баженов, В. М. Дубинин. Магнитогорск: ГОУ ВПО «МГТУ», 1998. 95 с

14. Технологическая инструкция обогатительной фабрики СФ ОАО «УТОК», г. Сибай. 2007. 98 с

15. Васильев, А. М. Оптимизация процесса измельчения с помощью компьютерного моделирующего пакета ЖШММЕТ. / А. М. Васильев, Е. Е. Андреев, О. Ю. Силакова // Обогащение руд. 2007. №3. С. 8 9.

16. Биленко, Л. Ф. Закономерности измельчения в барабанных мельницах / Л. Ф. Биленко. М.: Недра, 1984.

17. Улитенко, К. Я. Применение виброакустического анализа для контроля объемного содержания мельниц / К. Я. Улитенко, И. В. Соколов, Р. П. Маркин // Цветные металлы. 2005. №10. С.63 66.

18. Улитенко, К. Я. Автоматическая защита барабанных мельниц от технологических перегрузок / К. Я. Улитенко, Е. В. Попов // Обогащение руд.2004. №2. С. 38-39.

19. Улитенко, К. Я. Определение циркулирующей нагрузки измельчи-тельных агрегатов в АСУ ТП / К. Я. Улитенко, Р. П. Маркин // Обогащение руд.2005. №2. С. 42-46.

20. Топчаев, В. П. Новый поточный гранулометр ПМК-074П для автоматического контроля гранулометрического состава пульпы / В. П. Топчаев, А. В. Топчаев, М. В. Лапидус // Цветные металлы. 2005. №10. С.25 27.

21. Топчаев В.П., Топчаев A.B., Лапидус М.В. Новый поточный гранулометр «ПИК-074П» для автоматического контроля грансостава пульпы в потоке. //http://www.scma.ru/Articles/Potoch%20PIK-074P.doc

22. Казакевич, В. В. Системы автоматической оптимизации / В. В. Казакевич, А. Б. Родов. М.: Энергия, 1977. 288 с.

23. Либерзон, Л. М. Шаговые экстремальные системы / Л. М. Либерзон, А. Б. Родов. М.: Энергия. 1969. 96 с.

24. Парсункин, Б. Н. Оптимизация управления технологическими процессами в металлургии / Б. Н. Парсункин, С. М. Андреев, У. Б. Ахметов. Магнитогорск: ГОУ ВПО МГТУ, 2006. 198 с.

25. Парсункин, Б. Н. Расчет переходных процессов в системах экстремального регулирования с запоминанием экстремума: Учеб. пособие / Б. Н. Парсункин, М. В. Бушманова. Магнитогорск: ГОУ ВПО МГТУ, 2001. 164 с.

26. Парсункин, Б. Н. Расчеты систем автоматической оптимизации управления технологическими процессами в металлургии: Учеб. пособие / Б. Н. Парсункин, М. В. Бушманова, С. М. Андреев. Магнитогорск: ГОУ ВПО МГТУ, 2003. 267 с.

27. Aziyur, К. В. Real Time optimization by Extremum - Seeking control / M. Kristic. New Jesey: Wiley - Interscience publication, 2003. 230 p.

28. Zaden, L. A. Fuzzy sets / L. A. Zaden // Information and control. 1965. №8. P. 338-353.

29. Рассел, С. Искусственный интеллект: современный подход / С. Рассел, П. Норвиг. М.: Издательский дом «Вильяме». 2006. 1408 с

30. Прикладные нечеткие системы / Под ред. Т. Тэрано, К. Асаи, К. Суге-но. М.: Мир, 1993. 368 с.

31. Батыршин, И. 3. Основные операции нечеткой логики и их обобщение / И. 3. Батыршин. Казань: Отечество, 2001. 102 с.

32. Круглов, В. В. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети / В. В. Круглов, М. И. Дли, Р. Ю. Годунов. М.: Физматлит, 2001. 224 с

33. Методы классической и современной теории автоматического управления: Учеб. Т.5.: Методы современной теории автоматического управления / Под ред. К.А. Пупкова, Н. Д. Егулова. М.: ГОУ ВПО «МГТУ им. Баумана», 2006. 784 с.

34. Takagi, Т Fuzzy identificstion of systems and its application to modeling and control / T. Takagi, M. Sugeno // IEEE Trans on Systems, man and cibernetics. Vol. 15. №1. P. 116-132 c.

35. Gurvich, L Fuzzy logic base extremum seeking control system // Electrical and Electronics Engineers in Israel. 2004. №9. P. 18-21.

36. Jang, J. R. Neurofuzzy and computing a computationl approach to learning and mashine intelligence / J. R. Jang, C. Sun, E. Mizutani. Prentice: Hall, 1997. 6401. P

37. Рутковская, Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы. / Д. Рутковская, М. Пилиньский, JI. Рутковский. М.: Горячая линия — Телеком, 2004. 452 с.

38. Passino, К. М. Fuzzi control / К. М. Passino, S.Yurkovich. Adisson Wesley, 1997. 522 p.

39. Флер, P Введение в электронную технику регулирования / Р. Флер, Ф. Оттенбургер. М.: Энергия, 1973. 197 с.

40. Глинков, Г. М. АСУ ТП в черной металлургии / Г. М. Глинков, В. А. Маковский. М.: Металлургия, 1993. 306 с.

41. Самыгин, В. Д. Основы обогащения руд / В. Д. Самыгин, JI. О. Филиппов, Д. В. Шехирев. М.: Альтекс, 2003.

42. Андреев, С. Е. Дробление, измельчение и грохочение полезных ископаемых. / С. Е. Андреев, В. А. Перов, В. В Зверевич. М.: Недра, 1980. 416 с.

43. Петров, В. А. Дробление, измельчение и грохочение полезных ископаемых / В. А. Петров, Е. Е. Андреев, JI. Ф. Биленко. М.: Недра, 1990. 301 с.

44. Справочник по обогащению руд. Подготовительные процессы. / Под ред. О. С. Богданова Т. 1. М.: Недра, 1972. 448 с.

45. Справочник по обогащению руд. Подготовительные процессы. / Под ред. О. С. Богданова, В. А. Олевского. М.: Недра, 1982. 366 с.

46. Сиденко, П. М. Измельчение в химической промышленности. М.: Химия, 1977. 368 с.

47. Ходаков, Г. С. Физика измельчения. М.: Наука. 1972. 240 с.

48. Шинкоренко, С. Ф. Технология измельчения руд черных металлов. М.: Недра, 1982

49. Утеуш, Э. В. Основы автоматизации измельчения материалов в шаровых мельницах / Э. В. Утеуш, 3. В. Утеуш. М.: Химия, 1968

50. Зеленков, С. Ф. Энергосберегающие внутримельничные устройства / С. Ф. Зеленков, В. Г. Струков. Полтава, 1998

51. Олевский, В. А. Размольное оборудование обогатительных фабрик / В. А. Олевский. М.: Госгортехиздат, 1963. 616 с.

52. Ганженко, И. М. Разработка режимной карты гидроциклонов на Аба-гурской фабрике / И. М. Ганженко, Г. Г. Зарщикова и др. // Горный журнал. 2001. №9.

53. Louw, J. J. Mintek's process control tool for milling and flotation control / J. J. Louw, D. G. Hulbert, V. C. Smith, A. Singh, G. C. Smith. // Proceedings XXII IMPC. Cape Town. S. A., 2003. P. 1581 1589.

54. Андреев, E. E. Исследование циклов мокрого замкнутого измельчения на математических моделях / Е. Е. Андреев, В. П. Бондаренко, В. П. Тихонов // Цветные металлы. 2000. № 12.

55. Кочнев, В. Г. К расчету производительности промышленных барабанных мельниц / В: Г. Кочнев // Обогащение руд. 2006. №1. С. 9 11.

56. Автоматизация технологических процессов на горнорудных предприятиях / Под ред. В. С. Виноградова. М.: Недра, 1984.

57. Арестова, А. В. Теоретические основы автоматизированного управления. Автоматизация обогатительных фабрик. Екатеринбург: ГОУ ВПО «Уральский государственный горный университет», 2005.

58. Нестеров, Г. С. Технологическая оптимизация обогатительных фабрик. М.: Недра, 1976.

59. Серго, Е. Е. Дробление, измельчение и грохочение полезных ископаемых. М.: Недра, 1985. 285 с.

60. Совершенствование технологии на горно-обогатительном комбинате Эри Майнинг // Ин-т Черметинформация. М.: ЦИИНЧМ, 1964. 10 с.

61. Вердиян, М.А. Об эффективности различных технологических схем измельчения. / М.А. Вердиян, В. С. Богданов, И. М. Тыиников и др. // Цемент. 1997.№2. С. 22-25.

62. Пироцкий, В.З. Основы расчета процесса измельчения в замкнутом цикле. // Тр. НИИцемента. М., 1972. вын.26. С. 56 62.

63. Whiten; W. J. Control of a multi stage grinding circuit. / W. J. Whiten, A. N. Roberts // Trans. Inst. Min. Metall, 1983, C.209 - 212.

64. Полько, П.Г. Применение правил нечеткого управления при синтезе цифровых контуров автоматической стабилизации технологических процессов / П.Г. Полько, С.М. Андреев, Е.С.Рябчикова и др. // Автоматизация в промышленности. 2010. № 11. С. 32-37.