Моделирование и автоматизация обогатительных процессов. Методы автоматизированного управления технологическими процессами обогащения. Учебное пособие

ектов. Именно с этой категорией знания связываются термины «информация» и «данные», хотя такое употребление этих терминов несколько принижает их значение. Любое знание несет информацию и может быть представлено в виде данных; фактуальное знание – это то, с чем всегда имели дело вычислительные машины и с чем они больше всего имеют дело до сих пор. Современную форму накопления данных принято называть базами данных. Конечно, для организации баз данных, для поиска в них нужной информации надо опираться на концептуальное знание;

3) алгоритмическое, процедурное знание – это то, что принято называть словами «умение», «технология» и др. В вычислительном деле алгоритмическое знание реализуется в виде алгоритмов, программ и подпрограмм, но не всяких, а таких, которые могут передаваться из рук в руки и использоваться без участия авторов. Такая реализация алгоритмического знания называется программным продуктом. Наиболее распространенные формы программного продукта – пакеты прикладных программ, программные системы и другие, ориентированные на конкретную область применения ДЭС. Организация и использование пакетов прикладных программ базируется на концептуальном знании

Общей стратегии комбинированного интеллектуального управления соответствует блок-схема алгоритма управления технологическим процессом коллективной медно-молибденовой флотации, представленная на рис. 16.

Рис. 16. Функциональная системная структура комбинированной интеллектуальной стратегии технологического управления процессом флотации медно-молибденовых руд: 1–7 – уровни управления

61

Верхний уровень (блок «Синус») представляет собой подсистему поиска технологических режимов, обеспечивающих оптимальные технологические или технико-экономические показатели флотации. Интеллектуальная поддержка верхнего уровня, представленная в виде многоуровневой стохастико-детерминированной модели (СДМ), обеспечивает адекватность принимаемых решений блоком «Синус» за счет оценки сортности перерабатываемой руды и сложившейся производственной ситуации. Блок опережающего контроля свойств перерабатываемой руды (МФА) является весьма эффективным дополнительным звеном для корректировки параметров используемых физико-химических моделей, входящих в блок СДМ.

Средний уровень включает блок экспресс-анализа состава продуктов обогащения и щелочности пульпы, блок выработки функцийзадатчиков систем стабилизационного регулирования параметрами технологического процесса. Средний уровень органично связан со средствами КИП и исполнительными устройствами АСУТП локальных систем автоматического контроля и регулирования.

Алгоритм управления реализует несколько взаимосвязанных задач. Задача, названная «Вампир», предназначена для автоматической

регистрации и хранении истории процесса за определенное время, предшествующее моменту управления (например, два года), т.е. всех комбинаций входного параметрического поля (параметров питания флотации и текущих технологических параметров) и соответствующего выходного параметрического поля (промежуточных и конечных технологических параметров процесса флотации).

Задача «Выбор режима» обрабатывает данные о характере работы системы (автоматический или ручной), задания по гранулометрическому составу твердой фазы пульпы, качеству концентратов, информацию о сортности руды и производственной ситуации, типах и качестве применяемых флотационных реагентов. Задача «Выбор режима» дает возможность оперативного вмешательства техноло- га-оператора в процедуру принятия решений, что обеспечивает элемент «экспертности» при автоматическом управлении процессом флотации. В качестве вспомогательной используется подпрограмма «Руда», представляющая собой оценку производственной ситуации на основе контроля входных и промежуточных параметров процесса флотации и подпрограмма «Грансостав», представляющая собой оценку производственной ситуации по эффективности раскрытия минеральных комплексов.

62

Задача «Покер» выполняет функции автоматического перебора и сравнения «исторических» временны́х комбинаций входных и промежуточных технологических параметров относительно текущих значений соответствующих параметров с целью выбора наилучшего режима работы.

Подпрограмма «Тип-Топ» обеспечивает непосредственно критериальный выбор близких к текущему «исторических» технологических режимов.

Задача «Фильтр» выполняет функции отбрасывания «информационно недостаточных» наборов входных величин (отсутствует два и более технологических параметра) и дополнения «восполнимых» наборов входных величин (отсутствует один параметр).

Выбранный «Наилучший технологический режим» определяет оптимальные параметры процессов измельчения и флотации. Выбранные значения технологических параметров передаются в локальные системы автоматического регулирования в виде функцийзадатчиков.

Комбинированное управление обеспечивает решение проблемы управления сложным объектом, функционирующим в условиях неопределенности. Метод предполагает выбор типа управления, который в большей мере соответствует состоянию окружающей среды и системы, определенному по имеющейся в распоряжении системы информации. Имея в виду недостатки каждого из регуляторов, целесообразно попытаться использовать их достоинства, используя комбинированную схему управления объектом. К примеру, в процессе функционирования системы в одних случаях выгодно использовать робастное управление, в других – адаптивное, т.е. иметь возможность комбинировать управление в зависимости от состояния внешней среды.

Основной вопрос при проектировании систем комбинированного управления заключается в том, каким образом, на основании каких знаний (информации) осуществлять выбор того или иного типа управления. Наиболее широкие возможности для этого представляют методы искусственного интеллекта. Их преимущество по сравнению с простыми переключающими алгоритмами состоит в использовании широкого спектра данных и знаний для формирования алгоритма выбора типа управления.

Содержимое базы данных может быть использовано в базе знаний, которая формируется в виде правил. В зависимости от конкрет-

63

ных свойств системы можно установить переключения двух типов управления. Требуемые правила формируются в одной из логических систем, подходящей для рассматриваемого случая.

На основе базы данных и знаний реализуется механизм принятия решений, который обеспечивает выбор типа управления в зависимости от условий функционирования системы.

Интеллектуальная часть системы работает дискретно, на заданных интервалах времени. В структурную схему системы комбинированного управления (рис. 17) включен интеллектуальный блок (ИБ), обеспечивающий выбор типа управления.

Рис. 17. Структурная схема комбинированной системы с интеллектуальным блоком

На вход блока поступают: входнойсигнал r(τ), выходной сигнал объекта y(τ). В блоке предварительной обработки информации (БПОИ) по временны́м характеристикам сигналов r(τ),y(τ) определяются частотные характеристики входного сигнала r(w) и внешнего возмущения d(w), взаимное расположение спектров r(w) и d(w) и характерные значения отношения сигнал/шум r(w)/d(w). Вся эта информация поступает в базу данных (БД). Блок принятия решения (БПР), используя сформированную базу знаний (БЗ) и данные БД, вырабатывает решение, в соответствии с которым включается один из типов управления. На следующем интервале процесс повторяется с использованием новых данных.

64

Библиографический список

Бабаков Н.А. Воронов А.А., Воронова А.А. Теория автоматического управления. Ч. 1. Теория линейных систем автоматического управления. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Высш. шк., 1986. 367 с.

Искусственный интеллект и интеллектуальные системы управления / И.М. Макаров, В.М. Лохин, С.В. Манько и др. М.: Наука, 2006.

Козин В.З. Контроль технологических процессов обогащения: Учебник для вузов. Екатеринбург: УГГУ, 2010. С. 301–343.

Козин В.З. Контроль технологических процессов обогащения. Екатеринбург: УГГУ, 2005. 303 с.

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

Морозов В.В., Авдохин В.М., Ганбаатар З. и др. Управление процессами рудоподготовки и обогащения на основе непрерывного анализа сортности руды // Горный инф.-аналит. бюл. 2012. Т. 1. № 12. С. 569–583.

Разработка и применение автоматизированных систем управления процессами обогащения полезных ископаемых / В.В. Морозов, В.П. Топчаев, К.Я. Улитенко и др. М.: ИД «Руда и Металлы», 2013. 512 с.

Салихов З.Г., Арунянц Г.Г., Рутковский Л.A. Системы автоматического управления сложными технологическими объектами. М.: Теплоэнергетик, 2004. 495 с.

Троп А.Е., Козин В.З., Прокофьев Е.В. Автоматическое управление технологическими процессами обогатительных фабрик. М.: Недра, 1986. 303 с.

Улитенко К.Я., Соколов В.И., Кузнецов А.Ф. Оптимизация режимов измельчения с использованием автоматизированных систем управления // Горный журнал. 2005. № 2. С. 61–64.

Шапировский М.Р., Шапкарина Г.Г. Основы автоматизации и оптимизации технологических процессов: Учеб. пособие / Под ред. В.А. Иванова. М.: МИСИС, 1982. 105 с.

65