竖炉焙烧过程的多变量智能优化控制

针对铁矿选矿中的竖炉焙烧过程具有综合复杂性和产品质量指标一磁选管回收率难以在线测量因而不易实现优化控制的难题,通过对焙烧过程动态特性和人工操作模式的分析,将智能方法与前馈、反馈控制相结合,提出一种基于磁选管回收率、台时产量、煤气消耗等综合生产指标的多变量智能优化控制方法.根据综合生产指标的目标值和边界条件的变化在线对控制回路的设定值进行自动调整而实现优化控制.将提出的方法应用于国内某大型选矿厂竖炉焙烧过程,实现了综合生产指标的优化控制,取得显著应用效果.     

赤铁矿强磁选过程综合自动化系统

针对强磁选过程的特点及工艺要求,基于智能技术提出了实现工艺指标优化的强磁选过程综合自动化系统,讨论了由智能优化、过程控制和过程管理3层结构组成的综合自动化系统的结构、功能和控制策略。采用智能优化设定模型、反馈补偿器及回路控制系统实现了精矿品位、尾矿品位的优化控制。所提出的系统成功应用于某选矿厂强磁选生产过程,实现了强磁选过程的优化控制、优化运行和优化管理,提高了精矿品位,降低了尾矿品位,取得了明显的应用效果。     

一类复杂工业过程的智能预报模型及其应用

针对复杂工业过程中关键变量的测量问题,基于智能技术提出一种由数据采集与处理模块、决策支持模块、预报模块、在线校正模块以及效果评价模块组成的智能预报模型,并将该模型用于竖炉焙烧过程的优化控制与决策中.应用结果表明其维护费用低、实时性好、可靠性及精度高,在很大程度上解决了关键变量测量困难的问题,为选矿厂综合自动化系统的优化控制与优化运行奠定了良好的基础.     

磁选管回收率智能混合预报方法

针对衡量竖炉焙烧过程焙烧矿质量好坏的关键工艺指标磁选管回收率难以在线测量、化验结果滞后的难题，采用神经网络、案例推理和专家系统技术，提出了由神经网络预报模型、案例推理预报模型、自校正模型组成的磁选管回收率智能混合预报模型，讨论了模型的结构、主要功能和实现算法，并成功应用于赤铁矿选矿厂竖炉焙烧过程．应用效果表明，在工况正常与异常两种情况下，所提出的方法均能准确预报磁选管回收率．将磁选管回收率预报模型应用于竖炉焙烧过程的优化控制，使磁选管回收率保持在最优工艺指标范围之内，取得了明显的成效．     

烧结法配料过程计算机控制系统

针对烧结法配料过程的工艺特点及技术要求，提出了实现综合生产指标优化的配料过程计算机控制系统，讨论了由过程控制、过程管理二层结构组成的计算机控制系统的结构、功能及优化控制策略，基于人工智能方法实现了过程控制。该系统成功应用于某氧化铝厂烧结法配料生产过程，磨机产能和生料浆一次配料合格率得到了大幅度提高，实现了配料过程的优化控制、优化运行、优化管理，取得了显著的应用成效。     

稀土萃取分离过程综合自动化系统

针对我国稀土工业生产过程自动化装备水平普遍较低而造成的生产成本高、产品质量一致性差、资源消耗大的问题,提出了实现稀土产品纯度、金属回收率和产品产量等综合生产指标优化的稀土萃取分离生产过程综合自动化系统,讨论了由生产过程管理系统和过程控制系统两层结构组成的综合自动化系统的体系结构、功能和以萃取分离过程两端出口产品组分指标为目标的优化控制策略。将所提出的系统应用于某公司HAB萃取提钇生产过程,实现了稀土萃取过程的优化控制、优化运行和优化管理,取得了显著的应用成效。     

基于参量预报的磁选管回收率智能优化控制

竖炉焙烧过程的关键工艺指标磁选管回收率难以实时测量,因而实现优化控制很困难.将优化设定、参量预报与回路控制技术相结合,提出一种磁选管回收率的智能优化控制方法.基于案例推理的优化设定模型根据工况的变化和磁选管同收率的实时预报值给出基础控制回路的设定值,并通过先进的控制方法实现回路的稳定控制.该方法应用于竖炉焙烧过程的生产实际,使磁选管回收率的实际值保持在其目标值范围内,取得显著应用成效.     

一种基于多目标评价的优化设定方法研究

复杂工业过程关键被控变量的设定值是否合理直接影响到生产指标能否优化实现.针对设定值的合理性问题,融入评价的思想,提出一种基于多目标评价的优化设定方法,采用案例推理技术建立了设定模型的总体结构,通过对设定值的事前评价,实现了在线调整设定值的闭环寻优功能.利用开发出的竖炉焙烧过程仿真平台验证了方法的正确性和有效性,可以避免...     

浓密机生产过程综合自动化系统

针对浓密机生产过程工艺机理复杂,具有大滞后、非线性的特点以及给矿性质波动频繁、难以实现浓密机自动控制的难题,提出了由过程管理和过程控制两层结构组成的浓密机生产过程综合自动化系统。讨论了系统的结构、功能和浓密机底流浓度智能优化控制策略。实际应用结果表明,该方法实现了浓密机生产过程精细化,降低了浓密机压耙等生产事故,提高了浓密机生产效率,减轻了现场岗位劳动强度,实现了浓密机生产过程优化控制、优化运行和优化管理,取得了显著的应用效果。     

竖炉焙烧过程的智能设定模型

为了改善多目标评价案例推理设定模型在竖炉焙烧过程控制中的性能,运用注水原理分配过程变量的权重和群决策修正方法对多目标评价案例推理设定方法进行改进,得到一种新的智能设定模型.首先引入注水原理构造Lagrange函数对过程变量的权重进行优化分配,再通过案例检索和案例重用得到设定值的建议解,并根据多目标评价模型预测建议解对生产指标的影响效果,最后,对不合理的设定值进行群决策修正.将得到的设定模型应用于竖炉焙烧过程控制中,通过实验测试和对比应用说明了本文方法优于其他方法,能够有效提高多目标评价案例推理设定模型的控制性能.     

Hybrid intelligent control for optimal operation of shaft furnace roasting process

A hybrid intelligent control method is proposed to control the technical indices into their desired range. This is realized by on-line adjusting the set-points of control loops for optimal operation of the shaft furnace in response to changes in operating points. The controller consists of six modules, namely a pre-setting model for control loop set-points, a predictive model for technical index, a feedforward compensator using predictive model, a feedback compensator, a fault working situation diagnosis and a fault tolerant control model. The proposed approach has been successfully applied to the roasting process of shaft furnace in a mineral processing plant in China and its efficiency has been verified by the practical application results.     

复杂工业过程运行的混合智能优化控制方法

工业过程运行的优化控制的目标是将反应产品在加工过程中的质量、效率、消耗的工艺指标控制在目标值范围内. 由于复杂工业过程的工艺指标难于在线测量且与控制回路输出之间的动态特性具有强非线性、强耦合、难以用精确模型描述、随生产边界条件变化而变化的综合复杂性,因此, 难以采用已有优化控制方法, 运行控制只能采用人工设定的控制方式. 由于人工控制不能及时准确地随运行工况调整设定值, 难以将工艺指标控制在目标值范围内, 甚至造成故障工况.本文提出了根据运行工况实时调整控制回路设定值, 通过控制系统跟踪调整后的设定值, 将工艺指标控制在目标值范围内的过程优化运行的混合智能控制方法. 该方法由控制回路预设定模型、前馈补偿与反馈补偿器、工艺指标预报模型、故障工况诊断和容错控制器组成. 在某选矿厂22台竖炉组成的焙烧过程的应用案例, 证明了所提出方法的有效性.     

Optimal operational control for complex industrial processes

Process control should ensure not only controlled variables to follow their setpoint values, but also the whole process plant to meet operational requirements optimally (e.g., quality, efficiency and consumptions). Process control should also enable that operational indices for quality and efficiency be improved continuously, while keeping the indices related to consumptions at the lowest possible level. This paper starts with a survey on the existing operational optimization and control methodologies and then presents a data-driven hybrid intelligent optimal operational control for complex industrial processes where process operational models are difficult to obtain. Applications via a hybrid simulation system and an industrial roasting process for hematite ore mineral processing are presented to demonstrate the effectiveness of the proposed operational control method. Issues for future research on the optimal operational control for complex industrial processes are outlined before concluding the paper.     

竖炉燃烧室温度的智能控制方法及应用

针对工况变化频繁的竖炉焙烧过程,采用智能控制方法设计了燃烧室温度智能控制系统。该系统由温度的串级模糊控制、空气流量比值控智和自适应补偿系统组成。自适应补偿系统通过智能故障预报器预报出燃烧室的运行状况,根据运行工况的变化通过基于案例推理技术的自适应补偿器给出加热煤气补偿用量和空燃比的校正值,从而实现了燃烧室温度的自适应控制。通过在某选矿厂22台竖炉中成功应用,表明了竖炉燃烧室温度智能控制方法的有效性。