Автоматизовані системи оптимального керування процесами крупного дроблення та самоздрібнювання руд - Автореферат

МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ НАЦІОНАЛЬНИЙ ГІРНИЧИЙ УНІВЕРСИТЕТ УДК 681.515: 519.7: 62-52 Спеціальність: 05.13.07 - автоматизація процесів керування АВТОРЕФЕРАТ дисертації на здобуття наукового ступеня доктора технічних наук АВТОМАТИЗОВАНІ СИСТЕМИ ОПТИМАЛЬНОГО КЕРУВАННЯ ПРОЦЕСАМИ КРУПНОГО ДРОБЛЕННЯ ТА САМОЗДРІБНЮВАННЯ РУД Корнієнко Валерій Іванович Дніпропетровськ - 2010 Дисертацією є рукопис Робота виконана на кафедрі електроніки та обчислювальної техніки Національного гірничого університету (м. Дніпропетровськ), Міністерство освіти і науки України. Науковий консультант: доктор технічних наук, професор, Заслужений працівник народної освіти України Кузнецов Георгій Віталійович, завідувач кафедри електроніки та обчислювальної техніки Національного гірничого університету (м. Дніпропетровськ), Міністерство освіти і науки України. Захист відбудеться «21» червня 2010 р. о 13 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради Д 08.080.07 при Національному гірничому університеті Міністерства освіти і науки України (49027, Дніпропетровськ-27, пр. Автореферат розісланий «12» травня 2010 р. Вчений секретар спеціалізованої вченої ради Д 08.080.07,кандидат технічних наук, доцент О.О. Азюковський ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ Актуальність проблеми. Освоєння технології самоздрібнювання руд, особливістю якої є лише стадія крупного дроблення, дозволили знизити капітальні витрати на будівництво, але при цьому збільшилися питомі витрати електроенергії. Розробці ефективних систем присвячені дослідження вчених В.О. Бунька, В.А. Воронова, Ю.Г. Качана, Є.В. Кочури, О.М. Марюти, В.М. Марасанова, В.С. Моркуна, В.М. Назаренка, В.С. Процути, В.М. Ткаченка, В.О. Ульшина, В.П. Хорольського, А.Дж. Лінча, Дж.А. Хербста та багатьох інших. Для керування процесами крупного дроблення і самоздрібнювання руд поширення одержали системи, що використовують або динамічні моделі керованих процесів з адаптацією параметрів, або статичну оптимізацію, які в умовах варіації збурень (якості руди) і змінних режимів роботи устаткування не можуть забезпечити ефективне керування цими нелінійними процесами. Для оперативного контролю якості руди перспективними є методи контролю крупності і міцності руди за спектральними складовими активної потужності, споживаної привідними двигунами технологічного устаткування, а також методи контролю гранулометричного складу руди за її оптичним зображенням. Це потребує застосування маловитратних і ефективних засобів оцінювання й ідентифікації, для чого найбільш перспективним є використання інтелектуальних підходів (методів систем штучного інтелекту), зокрема, нейронних мереж і систем з нечіткою логікою, що здатні до навчання і є універсальними й ефективними апроксиматорами. Крім того, нестаціонарність і стохастичність керованих процесів потребує створення адаптивних систем керування, які ефективні в умовах варіації збурень і властивостей (режимів роботи) об’єктів керування. Таким чином, обгрунтування принципів та розробка методів та засобів створення автоматизованих систем оптимального керування процесами крупного дроблення та самоздрібнювання руд, які підвищують ефективність керування першими стадіями дроблення та самоздрібнювання в умовах варіації режимів роботи і збуреного середовища, є актуальною. Досягнення поставленої мети передбачає вирішення наступних задач: - теоретично обґрунтувати принципи оптимального керування нелінійними процесами крупного дроблення та самоздрібнювання руд на стадіях проектування і функціонування систем автоматизованого керування та визначити точність реалізації цього керування; - розробити методику вибору параметрів дискретизації та відновлення сигналів, що забезпечують припустиму похибку апроксимації при розв’язанні задач спостереження й ідентифікації керованих процесів; - розробити способи контролю з підвищеною точністю міцності і крупності руди та її гранулометричного складу за спектральним та оптичним методами; - розробити адаптивний фільтр-апроксиматор для підвищення точності прогнозування й ідентифікації складних нелінійних сигналів та керованих процесів; - запропонувати метод ідентифікації процесів крупного дроблення та самоздрібнювання руд у класі інтелектуальних прогнозуючих моделей; - розробити адаптивні системи оптимального керування процесами крупного дроблення та самоздрібнювання руд з інтелектуальним прогнозуванням. автоматизований збурення крупний дроблення Обєктом дослідження є технологічні процеси дроблення та здрібнювання руд на гірничо-збагачувальних комбінатах. Оптимальне керування процесами крупного дроблення і самоздрібнювання руд формується в процесі функціонування системи керування за принципом мінімуму узагальненої роботи та за синергетичним принципом із поточним оцінюванням стану керованого процесу і його майбутнього стану за прогнозуючими моделями з контролем основних збурень, що забезпечує, на відміну від відомого, підвищення ефективності процесів шляхом формування керування, інваріантного до збуреного середовища та нелінійності процесів. 2. Оптимальне керування