Автоматизация управления качеством конечных продуктов процесса Ванюкова тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат технических наук Костин, Евгений Владимирович

  • Костин, Евгений Владимирович
  • кандидат технических науккандидат технических наук
  • 2013, Красноярск
  • Специальность ВАК РФ05.13.06
  • Количество страниц 109
Костин, Евгений Владимирович. Автоматизация управления качеством конечных продуктов процесса Ванюкова: дис. кандидат технических наук: 05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям). Красноярск. 2013. 109 с.

Оглавление диссертации кандидат технических наук Костин, Евгений Владимирович

ОГЛАВЛЕНИЕ

ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ОБОСНОВАНИЕ НЕОБХОДИМОСТИ МОДЕРНИЗАЦИИ АЛГОРИТМОВ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ ВАНЮКОВА

1.1. Анализ процесса Ванюкова

1.1.1. Физико-химические основы процесса Ванюкова

1.1.2. Обзор работ по исследованию процесса обеднения шлаков и управлению печами Ванюкова

1.2. Обзор способов контроля и управления ПВ на примере печи Ванюкова №3 Медного завода

1.2.1. Краткое описание технологического процесса

комплекса ПВ-3

1.2.2. Регулирование температурного режима плавки

1.2.3. Регулирование химического состава штейна

1.2.4. Регулирование химического состава шлака по содержанию диоксида кремния

1.2.5. Особенности плавки в ПВ-3

1.2.6. Недостатки существующего управления

1.3. Характеристика информационных потоков процесса плавки в печи Ванюкова №3 Медного завода

1.3.1. Информационный поток химических составов сырья и готовой продукции

1.3.2. Информационный поток основных технологических параметров процесса Ванюкова

1.3.3. Недостатки существующих информационных потоков печи Ванюкова

1.4. Выводы

ГЛАВА 2. НЕЙРОСЕТЕВАЯ МОДЕЛЬ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПОКАЗАТЕЛЕЙ КАЧЕСТВА ПРОДУКТОВ ПЛАВКИ ПРОЦЕССА ВАНЮКОВА

2.1. Описание существующей системы управления плавильным комплексом ПВ-3

2.2. Обработка входных и выходных информационных потоков перед построением нейросетевой модели процесса Ванюкова

2.2.1. Приведение к единому уровню квантованию по времени и единой шкале измерения

2.2.2. Фильтрация и очистка исторических данных

2.2.3. Формирование структуры входного информационного потока41

2.2.4. Определение объема входного информационного потока

2.3. Построение грубой аппроксимирующей модели процесса Ванюкова на базе классификатора Кохонена

2.4. Построение уточненной аппроксимирующей модели прогнозирующей качество продуктов плавки в печи Ванюкова на базе сети с радиально-базисной функцией активации

2.5. Выводы

ГЛАВА 3. МОДЕЛЬ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ КОНЕЧНЫХ ПРОДУКТОВ ПРОЦЕССА ВАНЮКОВА НА БАЗЕ МОДИФИЦИРОВАННОГО АЛГОРИТМА ДИНАМИЧЕСКОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ И ПРИНЦИПА ОПТИМАЛЬНОСТИ БЕЛЛМАНА

3.1. Структурная схема управления процессом Ванюкова

3.2. Модификация алгоритма динамического программирования и принципа оптимальности Беллмана применительно к управлению процессом Ванюкова

3.2.1. Классический подход динамического программирования и

принципа оптимальности Беллмана на примере процесса Ванюкова

3.2.2. Модификация алгоритма

3.3. Пример расчета плана управления процессом плавки в печи Ванюкова

3.3.1. Моделирование управления для режима с богатым штейном

3.3.2. Моделирование управления для режима на заданный штейн

3.4. Выводы

ГЛАВА 4. ИНТЕГРАЦИЯ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ КОНЕЧНЫХ ПРОДУКТОВ ПРОЦЕССА ВАНЮКОВА В АСУ ТП ПРЕДПРИЯТИЯ

4.1. Описание принципов интеграции системы управления в АСУ ТП

4.2. Алгоритмическое обеспечение системы управления качеством конечных продуктов процесса Ванюкова

4.3. Описание интерфейса визуализации системы управления качеством конечных продуктов процесса Ванюкова

4.4. Апробация результатов

4.5. Выводы

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ 1

ПРИЛОЖЕНИЕ 2

ПРИЛОЖЕНИЕ 3

ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ

АСУ ТП Автоматизированная система управления

технологическими процессами

АСУ Автоматическая система управления

ПВ Процесса Ванюкова

КВС Кислородо-воздушная смесь

ТП Технологический процесс

ПЛК Программируемый логический контроллер

АРМ Автоматизированное рабочее место

ОРС OLE for Process Control

ПЖВ Плавка в жидкой ванне

ИП Информационный поток

ктс Комплекс технических средств

Рекомендованный список диссертаций по специальности «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)», 05.13.06 шифр ВАК

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Автоматизация управления качеством конечных продуктов процесса Ванюкова»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы. Качество управления процессом плавки в печи Ванюкова (ПВ) оценивается химическим составом получаемых продуктов плавки, производительностью плавильного комплекса и эффективностью расхода энергоресурсов. Целью управления технологическим процессом (ТП) Ванюкова является обеспечение работы плавильного комплекса в режимах, позволяющих решить основную задачу процесса Ванюкова -пирометаллургическое разделение шихты на штейн и отвальный шлак с минимальными потерями цветных металлов.

Теоретические основы плавки в жидкой ванне (ПЖВ) были разработаны профессором Ванюковым A.B. в 1949 году. Дальнейшие исследования в области переработки сырья в печах Ванюкова производились специалистами МИСиС, «Гинцветмет», Норильского и Балхашского горно-металлургического комбинатов и других организаций.

Разработкой математических моделей и систем управления процессом занимались A.B. Ванюков, В.П. Быстров, А.Д. Васкевич, A.B. Спесивцев, A.B. Гречко, В.И. Лазарев и др. Тем не менее, вопросу автоматического управления ПВ посвящено недостаточно исследований. Уровень развития алгоритмического и информационного обеспечения ТП предоставляет ограниченные возможности для автоматического ведения процесса -существующие автоматизированные системы управления технологическим процессом (АСУТП) Ванюкова включают в себя контуры контроля технологических параметров и регулирования входных материальных потоков, а контроль конечных продуктов плавки осуществляется с большой задержкой. Принятие управляющих решений об оперативном изменении режимных параметров осуществляет оператор-технолог. Как следствие, содержанием меди в получаемых штейнах ПВ изменяется в широких диапазонах 47-57 % или 65-73 %, тогда как регламентированное значение составляет 55-60 %. Получение таких штейнов, приводит к

дополнительным затратам на последующей стадии конвертирования. Такое управление процессом говорит о необходимости совершенствования и модернизации существующего алгоритмического обеспечения.

Из вышесказанного следует, что задача исследования и построения алгоритмов управления процессом плавки в печах Ванюкова является актуальной. Её решение позволит улучшить качество конечных продуктов плавки, и, как следствие, снизить затраты при переработке медного сульфидного сырья.

Цель работы - создать алгоритмическое обеспечение системы управления ПВ, реализующее контроль и управление качеством конечных продуктов за счет прогнозирования основных технологических параметров.

Задачи исследования:

1. Разработка составной нейросетевой модели, прогнозирующей качество конечных продуктов плавки ПВ.

2. Разработка критериев формирования входных и выходных информационных потоков (ИП) с целью параметрической настройки модели прогнозирования качественных показателей ПВ.

3. Разработка обобщенной схемы управления качеством продуктов плавки ПВ.

4. Исследование и модификация алгоритма динамического программирования и принципа Беллмана применительно к управлению ПВ при помощи целенаправленного сокращения числа вариантов.

5. Создание пакета прикладных программ для мониторинга состояния и управления процессом плавки в печах Ванюкова.

6. Проведение численных экспериментов и апробация результатов моделирования на промышленных данных.

Объект исследования - процесс плавки в печах Ванюкова.

Предмет исследования - автоматизация управления качеством конечных продуктов ПВ.

Научную новизну диссертационного исследования составляют:

1. Нейросетевая модель прогнозирования качества конечных продуктов плавки ПВ с научно обоснованным выбором параметров нейронной сети, отличающаяся введением аппроксимирующего звена в виде сети с радиально-базисной функцией активации на выходе классификатора Кохонена.

2. Модифицированный алгоритм динамического программирования, отличающийся введением критериев группировки состояний системы, позволяющий произвести целенаправленное сокращение количества вариантов принятия решений по управлению процессом Ванюкова.

3. Результаты апробации алгоритмического принятия решений на основе расчетов по обобщенной схеме путем сравнения с качеством конечных продуктов процесса Ванюкова в промышленных условиях.

Значение для теории. Развиты положения:

Теории управления - предложена обобщенная структурная схема управления металлургическим процессом с применением прогнозирующей нейросетевой модели;

Теории динамического программирования - разработан модифицированный алгоритм поиска управляющих воздействий при заданном критерии управления;

Теории синтеза нейросетевых моделей — предложена составная нейронная сеть на базе классификатора Кохонена и нейронной сети с радиально-базисной функцией активации применительно к прогнозированию качества конечных продуктов плавки в печах Ванюкова.

Значение для практики: разработан и внедрен программный комплекс, позволяющий вести мониторинг качественных показателей

процесса Ванюкова. На основании спрогнозированных показателей плавки программный комплекс позволяет рассчитывать необходимые управляющие воздействия для корректировки качества конечных продуктов процесса Ванюкова в соответствии с регламентированным заданием качества.

Реализация результатов работы

1. На разработанный программный комплекс, прогнозирующий качество конечных продуктов плавки ПВ получено авторское свидетельство.

2. Результаты работы переданы и внедрены в практику управления процессом плавки в печах Ванюкова на Медном заводе ЗФ ОАО «ГМК «Норильский никель».

3. Материалы исследования используются в учебном процессе кафедры «Электропривод и автоматизация технологических процессов и производств» Норильского индустриального института.

4. Результаты применения диссертационных исследований подтверждаются соответствующими актами.

Методы исследования. Решение поставленных задач осуществлялось при помощи методов теории вероятностей и математической статистики, теории искусственных нейронных сетей и классификации информации, теории автоматического управления, методов принятия решений и оптимального управления процессами, методов динамического программирования, методов математического и компьютерного моделирования.

Все необходимые расчеты производились с применением математических пакетов МАТЬАВ, Эеёи^ог ЗйисИо и программных продуктов, разработанных автором.

Достоверность полученных результатов обеспечена корректным использованием методов моделирования и математической статистики,

непротиворечивостью исследованиям других авторов, использованием сертифицированного программного обеспечения, а также сходимостью прогнозируемых показателей качества с экспериментальными данными процесса.

Апробация результатов работы

Полученные автором результаты исследований докладывались и обсуждались: на 2-ой Международной научно-практической конференции «Перспективы и темпы научного развития» г. Тамбов 2012 г.; на Международном форуме МАИНЕКС 2011, конкурс молодых специалистов «От идеи к инновации»; на V Региональной научной конференции молодых ученых, преподавателей, аспирантов, студентов и учащихся «Научный потенциал Норильского промышленного района - XXI век» г. Норильск 2012 г.

Публикации. Основные результаты исследований опубликованы в 7 научных работах, из которых 2 в ведущих рецензируемых изданиях, включенных в список ВАК. Получено авторское свидетельство на программный комплекс «Система прогнозирования результатов плавки в печах Ванюкова».

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы из 112 источников, 50 рисунков и 3 приложений. Работа изложена на 109 страницах машинного текста.

Похожие диссертационные работы по специальности «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)», 05.13.06 шифр ВАК

Заключение диссертации по теме «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)», Костин, Евгений Владимирович

9. Результаты исследования были внедрены в процесс управления печью Ванюкова №3 Медного завода ЗФ ОАО «ГМК «Норильский никель» и испытаны в режиме совета оператору-технологу. Информационно-технические и методические материалы исследования были переданы в технический отдел Медного завода (акт внедрения, передачи научно-технической документации и методических материалов от 12.09.2012 (прил. 2, 3)).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Цель работы, заявленная как создание алгоритмического обеспечения, осуществляющего контроль и управление качеством конечных продуктов процесса Ванюкова путем прогнозирования важных технологических параметров, достигнута.

В процессе достижения поставленной цели автором выполнены исследования сформулированных ранее научно-технических вопросов, совокупность результатов которых представляет решение актуальной научно-технической задачи:

1. Произведен анализ ИП печи Ванюкова №3 Медного завода, который показал наличие рассогласованности информации по времени и потокам поступления. Результатом исследования ИП являются критерии формирования входных и выходных ИП, позволяющие синхронизировать по времени и подготовить данные для параметрической настройки модели прогнозирования качественных показателей ПВ.

2. Синтезирована составная нейросетевая модель, прогнозирующая качество конечных продуктов плавки ПВ и учитывающая основные режимные параметры процесса. Особенностью построенной модели является наличие нейронной сети Кохонена, используемой в качестве ассоциативной памяти и позволяющей осуществлять независимую настройку и адаптацию сети при изменении параметров объекта управления. Введенная на выход сети Кохонена сеть с радиально-базисной функцией позволила получать адекватные реальному процессу прогнозируемые значения качества продуктов плавки ПВ.

3. Предложена и научно обоснована методика выбора объема выборки ИП, определения числа нейронов с сети Кохонена и методика определения параметров сети с радиально-базисной функцией, позволяющая решить задачу адаптационной подстройки составной нейронной сети.

4. Разработана обобщенная схема управления качеством продуктов плавки ПВ. Она включает в себя нейросетевую модель в качестве прогнозирующего блока, а также подсистему построения эффективного плана управления качеством продуктов ПВ с учетом регламентированных режимных параметров по методу динамического программирования и принципу оптимальности Беллмана.

5. Предложена и апробирована модификация алгоритма динамического программирования Беллмана, позволяющая построить краткосрочный план управления качеством продуктов плавки ПВ по заданному вектору режимных параметров. Особенность модификации заключается в целенаправленном сокращении количества вариантов управления за счет введения критерия группировки состояния, а также за счет теоретических особенностей ведения ПВ. Модифицированный алгоритм позволяет существенно сократить количество вычислений на стадии поиска оптимального пути управления.

6. Разработан программный комплекс, осуществляющий построение и адаптацию модели прогнозирования качества конечных продуктов ПВ. Разработанное программное обеспечение прогнозирования качества продуктов плавки было зарегистрировано свидетельством государственной регистрации программы для ЭВМ (№2012612085, «Система прогнозирования результатов плавки в печах Ванюкова», Костин Е.В.; регистр. 24.02.2012 (прил. 1)). Программный комплекс дополнительно осуществляет вычисление краткосрочного плана управления по описанному модифицированному алгоритму динамического программирования. Результаты вычисления агрегируются в базе данных и отображаются на интерфейсе оператора в качестве советов по изменению управляющих воздействий ПВ.

7. Решен вопрос интеграции предложенной системы управления в существующую АСУТП печи Ванюкова №3 Медного завода ЗФ ОАО

ГМК «Норильский никель» путем введения сервера системы оптимального управления на верхнем уровне.

8. Произведены численные эксперименты и апробация результатов моделирования и построенного плана управления применительно к процессу плавки в печи Ванюкова №3 Медного завода ЗФ ОАО «ГМК «Норильский никель». Апробация показала целесообразность применения системы управления качеством продуктов плавки ПВ на реальном технологическом процессе с целью стабилизации качества в пределах, заданных регламентом производства и стандартами предприятия.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Костин, Евгений Владимирович, 2013 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Nagamori М., Mackey P.J. Thermodynamics of copper matte converting: Part I. Fundamentals of Noranda Process // Met. Trans. - 1978. - v. 9B. - P. 255-265.

2. Benbouzid D., Busa-Fekete R., Kegl B. Fast classification using sparse decision DAGs // University of Paris-Sud, France, 2012.

3. Hamerly G., Elkan C. Learning the к in k-means // Department of Computer Science and Engineering, University of California, San Diego

4. Kohonen Т., "Self-organization and associative memory", Series in Information Sciences, vol. 8. Berlin: Springer verlag.1984.

5. Kohonen Т., "Self-Organizing Maps"(2-nd edition), Springer, 1997.

6. Kohonen Т., "Self-Organizing Maps", Springer, 1995.

7. Riedmiller M. Rprop - Description and Implementation Details // Technical Report, Institut fur Logik, Komplexität und Deduktionssysteme, 1994.

8. Shimpo R., Goto S., Ogawa O. and Asakura I. A study on equilibrium between copper matte and slag. The Canadian Institute of Mining and Metallurgy 23 Annual Conference of Metallurgists. Quebec, Canada, 1986. Can. Met. Quart., 1986, Vol. 25. №2, pp. 113-121.

9. Szekely J. Fluid flow phenomena in metall processing. - New York etc. Acad. Press, 1979. -437p.

10. Szekely J. Themelis N.J. Rate phenomena in process metallurgy. - New York, Willey-Interscience, 1971. -784 p.

11. Tavera F.J. and Davenport W.G. Equilibration of copper matte and fayalite slag under controlled parial pressures of S02. Met. Trans. - 1979. Vol. 10 B. pp. 237-241.

12. Yakovlev V.G., Vorob'yov S.A. Estimation of model parameters of random process with instantly changing properties.-In: Preprints of the Second IF AC Symposium on stochastic control.-Vilnius, USSR, 1986, Part II.-P.224-228.

13. Yazawa A. Thermodynamic considerations of copper smelting. Can. Met. Quart, 1974, Vol. 13, № 3, pp. 443-453.

14. Yazawa A. Thermodynamic evalution of extractive Metallurgical processes. - Met. Trans, 1979, 10B.-P.307-321.

15. Алиев P.A. Церковный А.Э. Мамедова Г.А. Управление производством при нечеткой исходной информации. М.: Энергоатомиздат, 1991.

16. Алиев P.A., Абдикеев Н.М, Шахназаров М.М.. Производственные системы с искусственным интеллектом. - М.: Радио и связь, 1990.

17. Алиев P.A., Захарова Э.Г, Ульянов СВ. Нечеткие модели управления динамическими системами // Итоги науки и техники. Техн. кибернетика. Т.29. М.: ВИНИТИ АН СССР, 1990

18. Алиев P.A., Захарова Э.Г, Ульянов СВ. Нечеткие регуляторы и интеллектуальные промышленные системы управления // Итоги науки и техники. Техн. кибернетика. Т.32. М.: ВИНИТИ АН СССР, 1990

19. Алиев P.A., Ульянов СВ. Нечеткие алгоритмы и системы управления. М.: Знание, 1990:

20. Алиев P.A., Церковный А.З. Представление знаний в интеллектуальных роботах на основе нечетких множеств // ДАН СССР. 1988.T.299.N6.

21. Барский А.Б. Нейронные сети: распознавание, управление, принятие решений. - М.: Финансы и статистика, 2004. - 176 с.

22. Бахвалов Н.С, Жидков Н.П, Кобельков Г.М. Численные методы. М.: Бином. Лаборатория знаний, 2003. - 632 с.

23. Бейтельман Л.С. , Мучник И.Б, Мучник Р.Б, Симасарьян P.A. Применение структурного анализа кривых к задаче исследования конвертерного процесса.-Изв. высш. учеб. заведений. Черн. мет, 1971. №12.-С. 149-155.

24. Беллман Р. Введение в теорию матриц - М.: Наука, 1969. - 375 с.

25. Беллман Р. Динамическое программирование - М.: Изд-во Иностранная литература, 1960. - 400 с.

26. Беллман Р., Дрейфус С. Прикладные задачи динамического программирования. Перевод с англ. Митрофановой Н.М., Первозанского A.A. и др. Под ред. Первозанского A.A. - М.: Наука, 1965. - 460 с.

27. Беллман Р., Калаба Р. Динамическое программирование и современная теория управления. Перевод с англ. Ройтенберга Е.Я. Под ред.Разумихина Б.С. - М.: Наука, 1969. - 120 с.

28. Беркинблит М.Б. Нейронные сети. Учебное пособие. М.: МИРОС и ВЗМШ РАО, 1993.-96 с.

29. Бороненков В.Н., Поздняков А.Д. Математическая модель кинетики совместного окисления примесей железа расплавленным шлаком.-В: Межвуз. сб., вып. 7.-Свердловск, УПИ, 1979, - стр. 75-83.

30. Браверман Э.М., Мучник И.Б. Структурные методы обработки эмпирических данных.-М.: Наука, 1983.

31. Быстров В.П., Ванюков A.B., Васкевич А.Д. и др. Исследование состава штейно-шлаковой эмульсии при плавке в жидкой ванне-Цветные металлы, 1980, №10. - стр. 56-59.

32. Бэстенс Д.Э., Ван ден Берг В.М. Нейронные сети и финансовые рынки: принятие решений в торговых операциях. - М.: ТВП, 1997. -236 с.

33. Ванюков А. В., Колесников Б. И. Отработать технологические режимы и конструктивные элементы действующего на НГМК опытно-промышленного агрегата ПЖВ для плавки медных концентратов и уточнить исходные данные для проектирования опытно-промышленного комплекса. /Отчет ДСП/НГМК - МИСиС, №ГР 80011460-Норильк. - М. - Л., 1985.- 172

34. Ванюков А. В., Колесников Б. И. Отработать технологический процесс плавки сульфидных медных концентратов в жидкой ванне в опытно-

промышленных условиях и выдать исходные данные для проектирования промышленного производства. /Отчет ДСП/НГМК -ГИПРОникель - МИСиС, №ГР 80011460-Норильк. - М. - Л., 1979. -215с.

35. Ванюков A.B., Быстров В.П., Васкевич А.Д., Бруэк В.Н. и др. Плавка в жидкой ванне // М.: Металлургия, 1988.-208 с.

36. Васкевич А.Д., Манцевич Н.М., Ванюков A.B. Расчет балансов автогенной плавки при равновесии между штейном, шлаком и газовой фазой // Цветные металлы.-1986.-№ 1. - стр. 15-17.

37. Васкевич А.Д., Сорокин M.JI. Модель оксидной растворимости меди в шлаках // Цветные металлы.-1982. - № 7. - стр. 25-28.

38. Васкевич А.Д., Сорокин M.JL, Каплан В.А. Общая термодинамическая модель растворимости меди в шлаках.-Цветные металлы, 1982, №10. -стр. 22-26.

39. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М.: Наука, 1969

40. Воронов A.A. Теория автоматического управления. - М.: Высшая школа, 1977 - 288 с.

41. Вороновский Г.К. и др. Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности / Вороновский Г.К., Махотило К.В., Петрашев С.Н., Сервеев С.А. - Харьков: ОСНОВА, 1997.- 112 с.

42. Временный регламент на период пуска и освоения опытно-промышленной двухзонной печи ПЖВ-28/19 для плавки сульфидного медного никельсодержащего сырья и обеднения жидких конвертерных шлаков. ВР 14-56-14-85.-Норильск, НГМК, 1985.-89с.

43. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. 9-е изд. М.: Высшая школа, 2003. - 479 с.

44. Данилова Н.В. Автоматизация системы управления процессом автогенной плавки медно-никелевого сульфидного сырья на основе нечеткой логики: дисс. канд. техн. наук.//Спб.: Санкт-Петербургский

государственный горный институт имени Г.В. Плеханова., 2010. - 159 с.

45. Деруссо П., Рой Р., Клоуз Ч. Пространство состояний в теории управления-М.: Наука, 1970.

46. Джонсон Н., Лион Ф. Статистика и планирование эксперимента в технике и науке. Методы обработки данных. Перевод с ангийского под ред. Лецкого Э.К. - М.:Мир, 1980. - 602 с.

47. Дудников Е. Г, Балакирев B.C., Кривсунов В. Н. и др. Построение математических моделей химико-металлургических объектов. Л, «Химия», 1970 312 с.

48. Дьячко А.Г., Светозарова Г.И. Математические модели металлургических процессов.-М.,МИСиС, 1974, ч. 1,2.

49. Ежов A.A., Шумский С.А. Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе (серия "Учебники экономико-аналитического института МИФИ" под ред. проф. В.В. Харитонова). М.: МИФИ, 1998. - 224 с.

50. Ежов Е.И., Живов М.З. Метод расчета теплообмена на границе расплав-гарниссаж в пирометаллургических агрегатах. -В сб.: Пирометаллургические процессы в технологии никеля и кобальта.-Л. :ГИПРОникель, 1987.-С.35-40.

51. Захаров В.Н., Ульянов СВ. Нечеткие модели интеллектуальных промышленных регуляторов и систем управления. I. Научно-организационные, технико-экономические и прикладные аспекты. //Техническая кибернетика, 1992, №5, с. 171.

52. Захаров В.Н., Ульянов СВ. Нечеткие модели интеллектуальных промышленных регуляторов и систем управления. II. Эволюция и принципы построения. //Техническая кибернетика, 1993, №4, с. 189

53. Зиновьев А.Ю. Визуализация многомерных данных. Монография. Красноярск: Изд-во КГТУ, 2000. - 180 с.

54. Зыков И.Е. Интеллектуальная система управления процессом плавки медного сульфидного концентрата в печи Ванюкова. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук. М., МИСиС. 2008.

55. Зыков И.Е., Салихов З.Г., Кимяев И.Т., Спесивцев A.B., Лазарев В.И. Система управления комплексом ПВ-2 Медного завода ЗФ ОАО ГМК "Норильский никель" на основе интеллектуальных алгоритмов // Сб. докладов на 10-й Международной научно-технической конференции "Моделирование, идентификация, синтез систем управления", п.Канака (Ялта), 2007г. с.37-38.

56. Иберла К. Факторный анализ. Перевод с нем. Ивановой В.М.; Предисл. Дуброва A.M. - М.: Статистика, 1980. - 398 с.

57. Ким Д.П. Теория автоматического управления, тт 1,2. - М.: Физматлит, 2007.

58. Ким Дж. О., Мьюллер Ч.У., Клекка У.Р. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. Перевод с англ. Хотимского A.M., Королева С.Б. Под ред. Енюкова И.С. - М.: Финансы и статистика, 1989. - 216 с.

59. Кимяев И.Т. «Интеллектуальная система управления процессом обжига сульфидного никелевого концентрата в кипящем слое». Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук . М., МИСиС, 2001.

60. Кимяев И.Т., Салихов З.Г., Спесивцев A.B., Дроздов A.B.. Исследование закритических областей факторного пространства при управлении обжигом в кипящем слое с помощью нечеткой управляющей модели// Известия вузов. Цветная металлургия. 2001,№1, с.74-77.

61. Клюев A.C. Проектирование систем автоматизации технологических процессов / A.C. Клюев, Б.В. Глазов, А.Х. Дубровский, A.A. Клюев. -Справочное пособие. - ЭНЕРОАТОМИЗДАТ. - Москва, 1990

62. Комков A.A., Рогачев М.Б, Быстров В.П. Прогнозирующая модель плавки сульфидного сырья в печи Ванюкова. Цветные металлы, 1994, № 1.

63. Костин Е.В, Писарев А.И. Метод оптимального управления процессом плавки медного никельсодержащего сырья в печах Ванюкова // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Серия «Информатика. Телекоммуникации. Управление», 2012. Вып. 3(140)2012, стр. 41-46.

64. Костин Е.В, Писарев А.И. Нейросетевая модель процесса плавки медного никельсодержащего сырья в печах Ванюкова // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Серия «Информатика. Телекоммуникации. Управление», 2012. Вып. 1(140)2012, стр. 67-72.

65. Костин Е.В., Писарев А.И. Подготовка статистических данных для построения нейросетевой модели процесса плавки в печах Ванюкова // Научный вестник Норильского индустриального института. Норильск: НИИ, 2011. Вып. 8*2011, стр. 45-49.

66. Костин Е.В, Писарев А.И. Предобработка исторических данных процесса Ванюкова посредством классификатора Кохонена //. Перспективы и темпы научного развития. Сб. трудов 2-ой международной научно-практической конференции. - Тамбов, 28-29 декабря 2012, стр. 49-55.

67. Костин Е.В, Семенова И.Н. Математическая модель обогреваемого миксера печи Ванюкова // Норильск. НИИ. Сбор. науч. трудов, №2, 2009.

68. Круглов В.В, Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. - М.: Горячая линия - Телеком, 2001 - 382 с.

69. Ладин H.A., Афанасьев А.Г, Зыков И.Е. Разработка интеллектуальной АСУ печью Ванюкова №2 на Медном заводе // Норильск, НИИ. Сбор, науч. трудов, 2003

70. Лазарев В.И., Спесивцев A.B., Быстров В.П., Ладин H.A., Зайцев В.И. Качество отвальных шлаков ПВ в условиях работы на богатые штейны. - Цветные металлы, 1999, №11. С. 40-45.

71. Латыпов P.M., Костин Е.В. Разработка нейросетевой модели печи дожига участка производства элементарной серы Медного завода // Научный потенциал Норильского промышленного района - XXI век. -Норильск, 2012.

72. Леоненков А. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. - СпБ, 2005. - 720 с.

73. Лукас В.А. Теория автоматического управления: учебник для вузов. М: Недра, 1990,416с.

74. Мальчевский С.А. Использование мягкий вычислений для оптимизации параметров девиации признаков при распознавании образов. // Научно-технические ведомости СПбГПУ. - 2010. - №3. стр. 164-168.

75. Медведев B.C., Потемкин В.Г. Нейронные сети. MATLAB 6. Под общ. ред. к.т.н. Потемкина В.Г. - М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2002. - 496 с.

76. Микин Н. А. Совершенствование технологии производства меди с использованием ПЖВ. - Автореф. дисс... канд. тех. Наук. - М,: МИСиС, 1986

77. Морозов А.И., Писарев А.И. Метод создания лингвистических переменных нечеткой модели // Научно-технические ведомости СПбГПУ. - 2010.-№3. стр. 168-173.

78. Моттль В.В., Мучник И.Б., Яковлев В.Г. Оптимальная сегментация экспериментальных кривых. // Автоматика и телемеханика, 1983, №8,-С. 84-95.

79. Нейкгел К., Ивьен Б., Гринн Д., Уотсон К., Скиннер М. С# 2008 и платформа .NET 3.5 для профессионалов. Перевод с англ. Волковой Я.П., Иваненко Д.Я., Мухина H.A. Под ред. Артеменко Ю.Н. - М.: ООО "И.Д. Вильяме", 2009. - 1392 с.

80. Нейский И.М. Классификация и сравнение методов кластеризации // Интеллектуальные технологии и системы. Сборник учебно-методических работ и статей аспирантов и студентов. - М.: Изд-во ООО "Элике +", 2008. №8.

81. Нестеров А. JI. Проектирование АСУТП / А.Л.Нестеров. -Издательство ДЕАН. - СПб, 2006.

82. Панфилов П. Введение в нейронные сети // Современный трейнинг. -2001. - №2. стр. 12-17.

83. Писарев А.И. Синтез непрерывных систем управления с подчиненным регулированием координат [Текст]: учеб. Пособие. - Норильск: НИИ, 2011. - 116с.

84. Пьявченко Т.А. Проектирование АСУТП в SCADA - системе / Т.А. Пьявченко. - Учебное пособие по техническим дисциплинам «Автоматизированные информационно-управляющие системы» и «Интегрированные системы проектирования и управления». -Таганрог, 2007.

85. Разработка технологии плавки медно-никелевого концентрата в модернизированной печи Ванюкова с получением маложелезистого сульфидного расплава и отвального шлака. Отчет о НИР.М., МИСиС, 2001, № гос. регистрации 1071032, 177 с.

86. Салихов З.Г., Зыков И.Е., Кимяев И.Т., Спесивцев A.B., Лазарев В.И. Интеллектуальная система управления комплексом ПВ-2 Медного завода ЗФ ОАО «ГМК «Норильский никель» // «Цветные металлы», №12, 2007 с. 101-104

87. Салихов З.Г., Спесивцев A.B., Лазарев В.И., Мищенко Н.И., Навильников Е.В., Кимяев И.Т. Методика построения нечеткой управляющей модели процесса Ванюкова для безокислительной плавки сульфидных концентратов //Известия вузов. Цветная металлургия. 2001, №2

88. Салихов З.Г., Спесивцев A.B., Москвитин Д.А., Сириченко A.B., Зыков И.Е. Количественная оценка качества управления металлургическим агрегатом //"Цветные металлы", №10, 2002, с.88-92.

89. Сорокин М. JL Распределение меди и цинка в процессе плавки в жидкой ванне для выбора оптимальных технологических режимов. -Автореф. дисс... канд., техн. наук. -М.: МИСиС, 1984

90. Спесивцев A.B. Металлургический процесс как объект изучения: новые концепции, системность, практика. СПб.: Изд-во Политехи, унта, 2004. - 307 с.

91. Спесивцев A.B., Дроздов A.B., Кимяев И.Т., Навильников Е.В. Интеллектуальные системы управления с нечетким регулятором // Крайний Север'96 Технологии, методы, средства. Естественные и гуманитарные науки. Сб. тезисов докладов регион, научно-технич. конференции Норильский индустриальный инст., Норильск, 1996, с.44-45.

92. Спесивцев A.B., Дроздов A.B., Кимяев И.Т., Писарев А.И. Алгоритмы обработки входной информации и управления объектом // Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-2000. Сборник трудов 13 Международной научной конференции. - Санкт-Петербург: СпбТИ(ТУ). 2000. С.221-223.

93. Спесивцев A.B., Дроздов A.B., Негрей СВ., Даминов P.P. Управляющие модели металлургических процессов с использованием нечетких множеств //Цветные металлы 1996г., №11

94. Спесивцев A.B., Зыков И.Е., Кадыров Э. Д. Нечеткая модель управления процессом Ванюкова.// Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям «SCM-2006». Сб. докладов, Санкт-Петербург, 27-29 июня 2006. - Т.2., С. 83-86.

95. Спесивцев A.B., Лазарев В.И., Ладин H.A., Зыков И.Е, Москвитин Д.А. Анализ работы процесса Ванюкова как объект АСУТП. -Норильск, НИИ. Сбор. науч. трудов, 2000. - с.72-77

96. Спесивцев A.B., Навильников Е.В., Цырульник Р.П., Тюрина Л.И., И.Е. Зыков, Керина H.A. Методика выбора рациональных режимов управления металлургическим процессом // Экономика и управление. Сборник статей.

97. Т.Кохонен, "Ассоциативная память", М.: Мир, 1980.

98. Т.Кохонен, "Ассоциативные запоминающие устройства", М.: Мир, 1982.

99. Терехов В.А., Ефимов Д.В., Тюкин И.Ю., Антонов В.Н. Нейросетевые системы управления. - СПб: Издательство С.-Петербургского университета, 1999. -265 с.

100. Уткин Н.И. Металлургия цветных металлов. Учебник для техникумов. М.: Металлургия, 1985. - 440 с.

101. Федоров А.Н. Изучение состава, структуры и условий рас-слаивания штейно-шлаковой эмульсии при плавке в жидкой ванне.-Автореф, дисс... канд. техн. наук.-М.: МИСиС, 1981.

102. Федоров Ю.Н. Справочник инженера по АСУТП: Проектирование и разработка. Учебно-практическое пособие. -М.: Инфра-Инженерия, 2008. - 928 с.

ЮЗ.Фель В.Ф., Спесивцев A.B., Гизатулина Г.С. // В сб. Физико математическое технологических процессов Норильского горнометаллургического промышленного комплекса. - Норильск: Изд-во Краен. ГУ, 1979. стр. 92-95.

104. Филипс Ч., Харбор Р. Системы управления с обратной связью. - М, 2001.

105.Хайкин С. Нейронные сети. Полный курс. 2-е изд., испр.: Пер. с англ. - М.: ООО «И. Д. Вильяме», 2006. - 1104 с.

Юб.Чернодуб А.Н., Дзюба Д.А. Обзор методов нейроуправления // Институт проблем математических машин и систем HAH Украины, Киев, 2010.

107. Черноусько Ф.Л. Динамическое программирование // «Соросовский образовательный журнал», №2, 1998. - с. 139-144.

108.Шварцер Л.В. Формирование штейно-шлаковой эмульсии и разработка методов прогноза ее состава в условиях плавки в жидкой ванне.-Автореф. дисс... канд., техн. наук.-М.: МИСиС, 1987

109. Шеффе Г. Дисперсионный анализ.Перевод с англ. Севастьянова Б.А., Чистякова В.П. - М.:Наука, 1980. - 512 с.

110. Штовба С. Д. Проектирование нечётких систем средствами МАТЬАВ. -М, 2001.

111. Яковлев В.Г. Разработка и исследование алгоритмов лингвистического анализа шумоподобных экспериментальных кривых.-Дисс... канд.техн. наук.-М.: ИПУ, 1983.

112. ФеДоренко Д. Программирование ОРС клиентов на С++ и С#. Часть 1. ОРС БА. - Мариуполь: ОРС, 2003. - 72с.

ФЗДВРМЩЯ

йййй^ {а

СВИДЕТЕЛЬСТВО

о государственной регистрации программы для ЭВМ

№ 2012612085

Система прогнозирования результатов плавки в печах Ванюкова

Правообладатсль(ли): Костин Евгений Владимирович (¡111)

Автор(ы): Костим Евгений Владимирович (Н11)

Заявка >в 2011660061

Дата поступления 27 декабря 2011 Г. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ

24 февраля 2012 г.

Руководитель Федеральной службы по интеллектуальной собственности

Б.П. Симонов

й

й

й $

Й

й й й

й

ж *

т «

ж

Я Я

Ж я я я й й и я

ЙЙЙЙЙЙЙЙЙЙЙЙЙЙЙЙЙЙЙЙ

ШТмЬпг.

/А «€# ''-»ОРМ^*/

АКТ

передачи комплекта научно-технической документации

^пного завода «нчжйлъский никель» Девочкии

Мы. нижеподписавшиеся представители временного научного творческого коллектива,

Зав. кафедрой «Электропривод и автоматизация технолог ических процессов и производств», к.т.н., доцепт Писарев Александр Иванович,

Денисенко Андрей Владимирович,

Дурсунов Роман Османович.

Морозов Антон Игоревич,

Костин Евгений Владимирович с одной стороны, и начальник технического отдела МЗ Лазарев Владимир Ильич с другой стороны, составили настоящий Акт передачи комплекса научно-технической документации, разработанный в рамках выполнения работ но созданию Прогнозирующей модели оценки качества продуктов плавки п печах Ванюкова (далее - Методика).

Разработанная методика была испытана при оценке качества продуктов плавки технологического комплекта ПВ-З ГИД Медного завода ЗФ ОАО «ГМК «Норильский никель».

Акт составлен в четырех экземплярах.

У--- А.И. Писарев

А.В. Денисенко Р.О. Дурсунов

Л И. Морозов

Е.В. Костин

Представитель МЗ ЗФ ОАО «ГМК «Норильский никель»

В.И. Лазарев

бедного за кода [<Ж%ильский никель»

И. Девочыш

АКТ

внедрении, передачи информационно-технических и методических материалов

Мы, нижеподписавшиеся представители временного научного творческого коллектива,

кафедрой «Электропривод и автоматизация технологически* процессов и производств», к.т.н., доцент Писарев Александр Иванович, Денисенко Андрей Владимирович, Дурсунов Роман Османович. Морозов Антон Игоревич,

Костин Евгении Владимирович с одной стороны, и начальник технического отдела МЗ Лазарев Владимир Ильич с другой стороны, составили настоящий Акт внедрения, передачи информационно-технически* и методических материалов но построению Системы автоматического управления процессом Вашокова па базе нейронных сетей и метода динамического п рограм мпронан и я Келлмана.

Разработанная система управления была испытана в режиме советчика оператору-технологу при управлении процессом плавки в технологическом комплексе ПВ-3 ГИД Медного завода ЗФ ОАО «ГМК «Норильский никель».

Акт составлен в четырех экземплярах.

&г _ А.И. Писарев

»_А.В. Денисенко

Р.О. Дурсунов - д .и. Морозов

Представитель

М.Ч ЗФ ОАО «ГМК^кфильсюш никель»

В.И. Лазарев

Е.В. Костин

Обратите внимание, представленные выше научные тексты размещены для ознакомления и получены посредством распознавания оригинальных текстов диссертаций (OCR). В связи с чем, в них могут содержаться ошибки, связанные с несовершенством алгоритмов распознавания. В PDF файлах диссертаций и авторефератов, которые мы доставляем, подобных ошибок нет.