Узгоджене інтелектуальне керування стадіями технологічного про цесу збагачення магнетитових кварцитів в умовах невизначеності

Abstract

Метою дисертаційної роботи є підвищення ефективності ТП секції рудозбагачувальної фабрики (РЗФ) ГЗК на базі визначення залежностей між фізико-хімічними, фізико-механічними властивостями та збагачуваністю магнетитових кварцитів, побудови інтелектуальної системи керування на основі комплексного використання нейромережевої ідентифікації, нейрокерування та класифікаційного керування, кластерізації, генетичних алгоритмів оптимізації. Виконано обґрунтування застосування інтелектуальних підходів для узгодженого керування технологічною лінією (секцією) збагачення, режимними параметрами одно- та багатоканальними технологічними процесами і стадіями рудозбагачувального виробництва з суттєво нелінійними, нестаціонарними, стохастичними об’єктами та великим запізнюванням. Прикладні результати досліджень відбито у запропонованих інтелектуальних алгоритмах з поєднанням процедур нейромережевого та класифікаційного керування, еволюційної оптимізації, які застосовано для розробки промислового зразка системи.