磨矿过程的多变量模糊监督控制

针对磨矿过程的关键工艺指标-磨矿粒度难以用现有控制方法进行有效控制的难题,提出一种由模糊监督器、磨矿控制回路预设定模型和磨矿粒度预报器组成的磨矿过程多变量模糊监督控制(MFSC)方法.MFSC方法用于对磨矿过程进行监督,根据工况变化对回路控制器设定值进行调整.通过控制回路跟踪调整后的设定值,可将磨矿粒度控制在期望目标范围内.工业试验表明了所提出方法的有效性.     

基于案例推理的竖炉故障预报系统

为降低竖望炉焙烧过程的故障发生率,基于故障机理的分析,将过程参量预报与案例推理技术相集成,提出了竖炉焙烧过程的智能故障预报方法.参量量预报模型对不易在线连续测量但能反映故障征兆的关键工艺参数进行实时预报,在此基础上,采用案例推理技术对焙烧过程进行全面分析并给出一些典型故障发生的概率和操作指导.将所建立的故障预报系统成功应用于竖炉焙烧过程的生产实际中,故障发生率明显降低,取得了显著应用成效.     

纯反馈非线性离散系统的自适应神经网络控制

针对一类未知的纯反馈非线性离散系统,提出了基于反步法设计的自适应神经网络控制方法.为避免反步法设计中可能出现的因果矛盾问题,首先将系统进行等价变换,然后利用隐函数定理证实了理想虚拟控制输入和实际控制输入的存在性.利用高阶神经网络估计这些控制量,并基于反步法设计自适应神经网络控制系统,证明了闭环系统半全局一致最终有界.仿真结果验证了所提出方法的有效性.

     

生料浆配料过程磨机负荷的混合智能控制

针对在氧化铝生料浆配料过程中难以采用常规方法来控制磨机负荷状态的问题,提出了由负荷状态估 计模型和负荷调整模型组成的磨机负荷混合智能控制方法．负荷状态估计模型根据磨机的振动与电流信号,采用规 则推理方法估计出磨机的负荷状态．负荷调整模型采用案例推理方法自动调节磨机给料量,将负荷控制在合适范围 内．该方法成功应用于某氧化铝厂生料浆配料过程中,长期运行结果表明,提高了磨机台时产能,减少了“堵磨”故 障发生次数,提高了生产效率并节能降耗．     

选矿过程工艺指标确定方法及应用

当前选矿生产实现了对个别工序工艺指标的优化控制,但各工序的工艺指标目标值仍然由选矿工程师根据入选原矿情况来确定,具有较大的模糊性与随意性,各工序之间不能有效协调,无法满足对更好综合生产指标的追求.因此,以某选矿厂为实际背景,设计了一套基于案例推理技术确定各工序工艺指标目标值的系统,为避免人工确定初始案例的缺点,采用动态自组织映射神经网络从历史数据中提取了若干初始案例,该系统与各工序原有的过程优化控制系统相配合在实际生产中取得了较好效果.     

粗糙集理论在选矿生产成本分析中的应用

科学地分析影响原料消耗成本变化的主要因素,才能揭示成本变动原因,为成本控制提供有效依据.因此,提出基于粗糙集理论的原料消耗成本影响因素重要度确定方法.利用分类质量来度量各因素对原料消耗成本的影响程度,应用基于可辨识矩阵和逻辑运算方法求解决策表的最小简约,找出影响原料消耗成本的确定性因素和不确定性因素,为改进生产提供辅助决策支持.实例分析表明,该方法简捷实用,可定量分析影响因素对原料消耗成本的影响程度.     

《自动化学报》创刊60周年专刊序

<正>《自动化学报》由中国科学院自动化研究所、中国自动化学会主办,自1963年创刊已六十年.在此期间,《自动化学报》不断提高学术质量和影响力,为中国自动化学科的发展做出了积极的贡献,这离不开广大从事自动化领域科研人员的共同努力.为纪念《自动化学报》创刊六十周年,我们特别组织了本期专刊,经推荐和审稿专家评审最后录用了12篇论文,包括6篇具有国际影响力的理论研究成果与6篇与国家重大需求结合的技术研究成果.     

端边云协同的PID整定智能系统

本文在分析智能制造对PID整定的新需求及PID整定面临的挑战难题的基础上,将自动化的建模、控制与优化和人工智能的深度学习与强化学习深度融合与协同,提出了自适应与自主的PID整定的智能优化方法,包括端边云协同的PID控制过程数字孪生模型和强化学习与数字孪生模型相结合的PID整定算法.将工业互联网的端边云协同技术与PLC控制系统相结合,研制了PID整定智能系统,并在重大耗能设备—电熔镁炉成功应用.该系统安全、可靠与优化运行,取得显著的节能减排效果.最后,提出了控制系统智能化研究方向需要进一步深入研究的内容.     

蓄热式加热炉的空燃比控制

针对蓄热式加热炉具有多变量、时变、非线性、耦合、大惯性和纯滞后等特点,当前时于蓄热式加热炉的空燃比控制主要还是人工操作完成的问题,通过对蓄热式加热炉空燃比变化这一复杂的工业过程的分析,提出了一种蓄热式加热炉空燃比控制方法,设计了一个基于智能的空燃比控制系统.用无辨识自适应方法预测热值,用模糊神经网络预测烟气残氧量,解决...     

从数据中提取生料浆配料过程运行控制的模糊规则

将减法聚类、神经网络、最相邻原则、对提取后的规则进行调整等方法相结合,从过程数据中自动提取出模糊规则,从而实现在氧化铝生料浆配料过程中将生料浆的各项质量指标控制在目标值范围内.某氧化铝厂的应用结果表明,所提取的模糊规则不仅具有良好的完备性和可解释性,同时可根据工况的变化自动调整各个控制回路的设定值,实现了该过程的优化运行.