Дипломы, курсовые, рефераты, контрольные...
Срочная помощь в учёбе

Автоматизация управления качеством конечных продуктов процесса Ванюкова

Диссертация: Автоматизация управления качеством конечных продуктов процесса Ванюкова
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Предложена и апробирована модификация алгоритма динамического программирования Беллмана, позволяющая построить краткосрочный план управления качеством продуктов плавки ПВ по заданному вектору режимных параметров. Особенность модификации заключается в целенаправленном сокращении количества вариантов управления за счет введения критерия группировки состояния, а также за счет теоретических… Читать ещё >

Содержание

  • ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ
  • ГЛАВА 1. ОБОСНОВАНИЕ НЕОБХОДИМОСТИ МОДЕРНИЗАЦИИ АЛГОРИТМОВ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ ВАНЮКОВА
    • 1. 1. Анализ процесса Ванюкова
      • 1. 1. 1. Физико-химические основы процесса Ванюкова
      • 1. 1. 2. Обзор работ по исследованию процесса обеднения шлаков и управлению печами Ванюкова
    • 1. 2. Обзор способов контроля и управления ПВ на примере печи Ванюкова № 3 Медного завода
      • 1. 2. 1. Краткое описание технологического процесса комплекса ПВ
      • 1. 2. 2. Регулирование температурного режима плавки
      • 1. 2. 3. Регулирование химического состава штейна
      • 1. 2. 4. Регулирование химического состава шлака по содержанию диоксида кремния
      • 1. 2. 5. Особенности плавки в ПВ
      • 1. 2. 6. Недостатки существующего управления
    • 1. 3. Характеристика информационных потоков процесса плавки в печи Ванюкова № 3 Медного завода
      • 1. 3. 1. Информационный поток химических составов сырья и готовой продукции
      • 1. 3. 2. Информационный поток основных технологических параметров процесса Ванюкова
      • 1. 3. 3. Недостатки существующих информационных потоков печи Ванюкова
    • 1. 4. Выводы
  • ГЛАВА 2. НЕЙРОСЕТЕВАЯ МОДЕЛЬ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПОКАЗАТЕЛЕЙ КАЧЕСТВА ПРОДУКТОВ ПЛАВКИ ПРОЦЕССА ВАНЮКОВА
    • 2. 1. Описание существующей системы управления плавильным комплексом ПВ
    • 2. 2. Обработка входных и выходных информационных потоков перед построением нейросетевой модели процесса Ванюкова
      • 2. 2. 1. Приведение к единому уровню квантованию по времени и единой шкале измерения
      • 2. 2. 2. Фильтрация и очистка исторических данных
      • 2. 2. 3. Формирование структуры входного информационного потока
      • 2. 2. 4. Определение объема входного информационного потока
    • 2. 3. Построение грубой аппроксимирующей модели процесса Ванюкова на базе классификатора Кохонена
    • 2. 4. Построение уточненной аппроксимирующей модели прогнозирующей качество продуктов плавки в печи Ванюкова на базе сети с радиально-базисной функцией активации
    • 2. 5. Выводы
  • ГЛАВА 3. МОДЕЛЬ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ КОНЕЧНЫХ ПРОДУКТОВ ПРОЦЕССА ВАНЮКОВА НА БАЗЕ МОДИФИЦИРОВАННОГО АЛГОРИТМА ДИНАМИЧЕСКОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ И ПРИНЦИПА ОПТИМАЛЬНОСТИ БЕЛЛМАНА
    • 3. 1. Структурная схема управления процессом Ванюкова
    • 3. 2. Модификация алгоритма динамического программирования и принципа оптимальности Беллмана применительно к управлению процессом Ванюкова
      • 3. 2. 1. Классический подход динамического программирования и принципа оптимальности Беллмана на примере процесса Ванюкова
      • 3. 2. 2. Модификация алгоритма
    • 3. 3. Пример расчета плана управления процессом плавки в печи Ванюкова
      • 3. 3. 1. Моделирование управления для режима с богатым штейном
      • 3. 3. 2. Моделирование управления для режима на заданный штейн
    • 3. 4. Выводы
  • ГЛАВА 4. ИНТЕГРАЦИЯ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ КОНЕЧНЫХ ПРОДУКТОВ ПРОЦЕССА ВАНЮКОВА В АСУ ТП ПРЕДПРИЯТИЯ
    • 4. 1. Описание принципов интеграции системы управления в АСУ ТП
    • 4. 2. Алгоритмическое обеспечение системы управления качеством конечных продуктов процесса Ванюкова
    • 4. 3. Описание интерфейса визуализации системы управления качеством конечных продуктов процесса Ванюкова
    • 4. 4. Апробация результатов
    • 4. 5. Выводы

Автоматизация управления качеством конечных продуктов процесса Ванюкова (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность темы

Качество управления процессом плавки в печи Ванюкова (ПВ) оценивается химическим составом получаемых продуктов плавки, производительностью плавильного комплекса и эффективностью расхода энергоресурсов. Целью управления технологическим процессом (ТП) Ванюкова является обеспечение работы плавильного комплекса в режимах, позволяющих решить основную задачу процесса Ванюковапирометаллургическое разделение шихты на штейн и отвальный шлак с минимальными потерями цветных металлов.

Теоретические основы плавки в жидкой ванне (ПЖВ) были разработаны профессором Ванюковым A.B. в 1949 году. Дальнейшие исследования в области переработки сырья в печах Ванюкова производились специалистами МИСиС, «Гинцветмет», Норильского и Балхашского горно-металлургического комбинатов и других организаций.

Разработкой математических моделей и систем управления процессом занимались A.B. Ванюков, В. П. Быстров, А. Д. Васкевич, A.B. Спесивцев, A.B. Гречко, В. И. Лазарев и др. Тем не менее, вопросу автоматического управления ПВ посвящено недостаточно исследований. Уровень развития алгоритмического и информационного обеспечения ТП предоставляет ограниченные возможности для автоматического ведения процессасуществующие автоматизированные системы управления технологическим процессом (АСУТП) Ванюкова включают в себя контуры контроля технологических параметров и регулирования входных материальных потоков, а контроль конечных продуктов плавки осуществляется с большой задержкой. Принятие управляющих решений об оперативном изменении режимных параметров осуществляет оператор-технолог. Как следствие, содержанием меди в получаемых штейнах ПВ изменяется в широких диапазонах 47−57% или 65−73%, тогда как регламентированное значение составляет 55−60%. Получение таких штейнов, приводит к дополнительным затратам на последующей стадии конвертирования. Такое управление процессом говорит о необходимости совершенствования и модернизации существующего алгоритмического обеспечения.

Из вышесказанного следует, что задача исследования и построения алгоритмов управления процессом плавки в печах Ванюкова является актуальной. Её решение позволит улучшить качество конечных продуктов плавки, и, как следствие, снизить затраты при переработке медного сульфидного сырья.

Цель работы — создать алгоритмическое обеспечение системы управления ПВ, реализующее контроль и управление качеством конечных продуктов за счет прогнозирования основных технологических параметров.

Задачи исследования:

1. Разработка составной нейросетевой модели, прогнозирующей качество конечных продуктов плавки ПВ.

2. Разработка критериев формирования входных и выходных информационных потоков (ИП) с целью параметрической настройки модели прогнозирования качественных показателей ПВ.

3. Разработка обобщенной схемы управления качеством продуктов плавки ПВ.

4. Исследование и модификация алгоритма динамического программирования и принципа Беллмана применительно к управлению ПВ при помощи целенаправленного сокращения числа вариантов.

5. Создание пакета прикладных программ для мониторинга состояния и управления процессом плавки в печах Ванюкова.

6. Проведение численных экспериментов и апробация результатов моделирования на промышленных данных.

Объект исследования — процесс плавки в печах Ванюкова.

Предмет исследования — автоматизация управления качеством конечных продуктов ПВ.

Научную новизну диссертационного исследования составляют:

1. Нейросетевая модель прогнозирования качества конечных продуктов плавки ПВ с научно обоснованным выбором параметров нейронной сети, отличающаяся введением аппроксимирующего звена в виде сети с радиально-базисной функцией активации на выходе классификатора Кохонена.

2. Модифицированный алгоритм динамического программирования, отличающийся введением критериев группировки состояний системы, позволяющий произвести целенаправленное сокращение количества вариантов принятия решений по управлению процессом Ванюкова.

3. Результаты апробации алгоритмического принятия решений на основе расчетов по обобщенной схеме путем сравнения с качеством конечных продуктов процесса Ванюкова в промышленных условиях.

Значение для теории. Развиты положения:

Теории управления — предложена обобщенная структурная схема управления металлургическим процессом с применением прогнозирующей нейросетевой модели;

Теории динамического программирования — разработан модифицированный алгоритм поиска управляющих воздействий при заданном критерии управления;

Теории синтеза нейросетевых моделей — предложена составная нейронная сеть на базе классификатора Кохонена и нейронной сети с радиально-базисной функцией активации применительно к прогнозированию качества конечных продуктов плавки в печах Ванюкова.

Значение для практики: разработан и внедрен программный комплекс, позволяющий вести мониторинг качественных показателей процесса Ванюкова. На основании спрогнозированных показателей плавки программный комплекс позволяет рассчитывать необходимые управляющие воздействия для корректировки качества конечных продуктов процесса Ванюкова в соответствии с регламентированным заданием качества.

Реализация результатов работы.

1. На разработанный программный комплекс, прогнозирующий качество конечных продуктов плавки ПВ получено авторское свидетельство.

2. Результаты работы переданы и внедрены в практику управления процессом плавки в печах Ванюкова на Медном заводе ЗФ ОАО «ГМК «Норильский никель».

3. Материалы исследования используются в учебном процессе кафедры «Электропривод и автоматизация технологических процессов и производств» Норильского индустриального института.

4. Результаты применения диссертационных исследований подтверждаются соответствующими актами.

Методы исследования. Решение поставленных задач осуществлялось при помощи методов теории вероятностей и математической статистики, теории искусственных нейронных сетей и классификации информации, теории автоматического управления, методов принятия решений и оптимального управления процессами, методов динамического программирования, методов математического и компьютерного моделирования.

Все необходимые расчеты производились с применением математических пакетов МАТЬАВ, Эеёи^ог ЗйисИо и программных продуктов, разработанных автором.

Достоверность полученных результатов обеспечена корректным использованием методов моделирования и математической статистики, непротиворечивостью исследованиям других авторов, использованием сертифицированного программного обеспечения, а также сходимостью прогнозируемых показателей качества с экспериментальными данными процесса.

Апробация результатов работы.

Полученные автором результаты исследований докладывались и обсуждались: на 2-ой Международной научно-практической конференции «Перспективы и темпы научного развития» г. Тамбов 2012 г.- на Международном форуме МАИНЕКС 2011, конкурс молодых специалистов «От идеи к инновации" — на V Региональной научной конференции молодых ученых, преподавателей, аспирантов, студентов и учащихся «Научный потенциал Норильского промышленного района — XXI век» г. Норильск 2012 г.

Публикации. Основные результаты исследований опубликованы в 7 научных работах, из которых 2 в ведущих рецензируемых изданиях, включенных в список ВАК. Получено авторское свидетельство на программный комплекс «Система прогнозирования результатов плавки в печах Ванюкова».

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы из 112 источников, 50 рисунков и 3 приложений. Работа изложена на 109 страницах машинного текста.

9. Результаты исследования были внедрены в процесс управления печью Ванюкова № 3 Медного завода ЗФ ОАО «ГМК «Норильский никель» и испытаны в режиме совета оператору-технологу. Информационно-технические и методические материалы исследования были переданы в технический отдел Медного завода (акт внедрения, передачи научно-технической документации и методических материалов от 12.09.2012 (прил. 2, 3)).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Цель работы, заявленная как создание алгоритмического обеспечения, осуществляющего контроль и управление качеством конечных продуктов процесса Ванюкова путем прогнозирования важных технологических параметров, достигнута.

В процессе достижения поставленной цели автором выполнены исследования сформулированных ранее научно-технических вопросов, совокупность результатов которых представляет решение актуальной научно-технической задачи:

1. Произведен анализ ИП печи Ванюкова № 3 Медного завода, который показал наличие рассогласованности информации по времени и потокам поступления. Результатом исследования ИП являются критерии формирования входных и выходных ИП, позволяющие синхронизировать по времени и подготовить данные для параметрической настройки модели прогнозирования качественных показателей ПВ.

2. Синтезирована составная нейросетевая модель, прогнозирующая качество конечных продуктов плавки ПВ и учитывающая основные режимные параметры процесса. Особенностью построенной модели является наличие нейронной сети Кохонена, используемой в качестве ассоциативной памяти и позволяющей осуществлять независимую настройку и адаптацию сети при изменении параметров объекта управления. Введенная на выход сети Кохонена сеть с радиально-базисной функцией позволила получать адекватные реальному процессу прогнозируемые значения качества продуктов плавки ПВ.

3. Предложена и научно обоснована методика выбора объема выборки ИП, определения числа нейронов с сети Кохонена и методика определения параметров сети с радиально-базисной функцией, позволяющая решить задачу адаптационной подстройки составной нейронной сети.

4. Разработана обобщенная схема управления качеством продуктов плавки ПВ. Она включает в себя нейросетевую модель в качестве прогнозирующего блока, а также подсистему построения эффективного плана управления качеством продуктов ПВ с учетом регламентированных режимных параметров по методу динамического программирования и принципу оптимальности Беллмана.

5. Предложена и апробирована модификация алгоритма динамического программирования Беллмана, позволяющая построить краткосрочный план управления качеством продуктов плавки ПВ по заданному вектору режимных параметров. Особенность модификации заключается в целенаправленном сокращении количества вариантов управления за счет введения критерия группировки состояния, а также за счет теоретических особенностей ведения ПВ. Модифицированный алгоритм позволяет существенно сократить количество вычислений на стадии поиска оптимального пути управления.

6. Разработан программный комплекс, осуществляющий построение и адаптацию модели прогнозирования качества конечных продуктов ПВ. Разработанное программное обеспечение прогнозирования качества продуктов плавки было зарегистрировано свидетельством государственной регистрации программы для ЭВМ (№ 2 012 612 085, «Система прогнозирования результатов плавки в печах Ванюкова», Костин Е.В.- регистр. 24.02.2012 (прил. 1)). Программный комплекс дополнительно осуществляет вычисление краткосрочного плана управления по описанному модифицированному алгоритму динамического программирования. Результаты вычисления агрегируются в базе данных и отображаются на интерфейсе оператора в качестве советов по изменению управляющих воздействий ПВ.

7. Решен вопрос интеграции предложенной системы управления в существующую АСУТП печи Ванюкова № 3 Медного завода ЗФ ОАО.

ГМК «Норильский никель» путем введения сервера системы оптимального управления на верхнем уровне.

8. Произведены численные эксперименты и апробация результатов моделирования и построенного плана управления применительно к процессу плавки в печи Ванюкова № 3 Медного завода ЗФ ОАО «ГМК «Норильский никель». Апробация показала целесообразность применения системы управления качеством продуктов плавки ПВ на реальном технологическом процессе с целью стабилизации качества в пределах, заданных регламентом производства и стандартами предприятия.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Nagamori М., Mackey P.J. Thermodynamics of copper matte converting: Part I. Fundamentals of Noranda Process // Met. Trans. 1978. — v. 9B. — P. 255−265.
  2. Benbouzid D., Busa-Fekete R., Kegl B. Fast classification using sparse decision DAGs // University of Paris-Sud, France, 2012.
  3. Hamerly G., Elkan C. Learning the к in k-means // Department of Computer Science and Engineering, University of California, San Diego
  4. Т., «Self-organization and associative memory», Series in Information Sciences, vol. 8. Berlin: Springer verlag.1984.
  5. Т., «Self-Organizing Maps»(2-nd edition), Springer, 1997.
  6. Т., «Self-Organizing Maps», Springer, 1995.
  7. Riedmiller M. Rprop Description and Implementation Details // Technical Report, Institut fur Logik, Komplexitat und Deduktionssysteme, 1994.
  8. Szekely J. Fluid flow phenomena in metall processing. New York etc. Acad. Press, 1979. -437p.
  9. Szekely J. Themelis N.J. Rate phenomena in process metallurgy. New York, Willey-Interscience, 1971. -784 p.
  10. Tavera F.J. and Davenport W.G. Equilibration of copper matte and fayalite slag under controlled parial pressures of S02. Met. Trans. 1979. Vol. 10 B. pp. 237−241.
  11. Yakovlev V.G., Vorob’yov S.A. Estimation of model parameters of random process with instantly changing properties.-In: Preprints of the Second IF AC Symposium on stochastic control.-Vilnius, USSR, 1986, Part II.-P.224−228.
  12. Yazawa A. Thermodynamic considerations of copper smelting. Can. Met. Quart, 1974, Vol. 13, № 3, pp. 443−453.
  13. Yazawa A. Thermodynamic evalution of extractive Metallurgical processes. Met. Trans, 1979, 10B.-P.307−321.
  14. P.A. Церковный А. Э. Мамедова Г. А. Управление производством при нечеткой исходной информации. М.: Энергоатомиздат, 1991.
  15. P.A., Абдикеев Н.М, Шахназаров М. М. Производственные системы с искусственным интеллектом. М.: Радио и связь, 1990.
  16. P.A., Захарова Э.Г, Ульянов СВ. Нечеткие модели управления динамическими системами // Итоги науки и техники. Техн. кибернетика. Т.29. М.: ВИНИТИ АН СССР, 1990
  17. P.A., Захарова Э.Г, Ульянов СВ. Нечеткие регуляторы и интеллектуальные промышленные системы управления // Итоги науки и техники. Техн. кибернетика. Т.32. М.: ВИНИТИ АН СССР, 1990
  18. P.A., Ульянов СВ. Нечеткие алгоритмы и системы управления. М.: Знание, 1990:
  19. P.A., Церковный А. З. Представление знаний в интеллектуальных роботах на основе нечетких множеств // ДАН СССР. 1988.T.299.N6.
  20. А.Б. Нейронные сети: распознавание, управление, принятие решений. М.: Финансы и статистика, 2004. — 176 с.
  21. Бахвалов Н. С, Жидков Н. П, Кобельков Г. М. Численные методы. М.: Бином. Лаборатория знаний, 2003. 632 с.
  22. Л.С., Мучник И.Б, Мучник Р. Б, Симасарьян P.A. Применение структурного анализа кривых к задаче исследования конвертерного процесса.-Изв. высш. учеб. заведений. Черн. мет, 1971. № 12.-С. 149−155.
  23. Р. Введение в теорию матриц М.: Наука, 1969. — 375 с.
  24. Р., Дрейфус С. Прикладные задачи динамического программирования. Перевод с англ. Митрофановой Н. М., Первозанского A.A. и др. Под ред. Первозанского A.A. М.: Наука, 1965. — 460 с.
  25. Р., Калаба Р. Динамическое программирование и современная теория управления. Перевод с англ. Ройтенберга Е. Я. Под ред. Разумихина Б. С. М.: Наука, 1969. — 120 с.
  26. М.Б. Нейронные сети. Учебное пособие. М.: МИРОС и ВЗМШ РАО, 1993.-96 с.
  27. В.Н., Поздняков А. Д. Математическая модель кинетики совместного окисления примесей железа расплавленным шлаком.-В: Межвуз. сб., вып. 7.-Свердловск, УПИ, 1979, стр. 75−83.
  28. Э.М., Мучник И. Б. Структурные методы обработки эмпирических данных.-М.: Наука, 1983.
  29. В.П., Ванюков A.B., Васкевич А. Д. и др. Исследование состава штейно-шлаковой эмульсии при плавке в жидкой ванне-Цветные металлы, 1980, № 10. стр. 56−59.
  30. Д.Э., Ван ден Берг В.М. Нейронные сети и финансовые рынки: принятие решений в торговых операциях. М.: ТВП, 1997. -236 с.
  31. A.B., Быстров В. П., Васкевич А. Д., Бруэк В. Н. и др. Плавка в жидкой ванне // М.: Металлургия, 1988.-208 с.
  32. А.Д., Манцевич Н. М., Ванюков A.B. Расчет балансов автогенной плавки при равновесии между штейном, шлаком и газовой фазой // Цветные металлы.-1986.-№ 1. стр. 15−17.
  33. А.Д., Сорокин M.JI. Модель оксидной растворимости меди в шлаках // Цветные металлы.-1982. № 7. — стр. 25−28.
  34. А.Д., Сорокин M.JL, Каплан В. А. Общая термодинамическая модель растворимости меди в шлаках.-Цветные металлы, 1982, № 10. -стр. 22−26.
  35. Е.С. Теория вероятностей. М.: Наука, 1969
  36. A.A. Теория автоматического управления. М.: Высшая школа, 1977 — 288 с.
  37. Г. К. и др. Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности / Вороновский Г. К., Махотило К. В., Петрашев С. Н., Сервеев С. А. Харьков: ОСНОВА, 1997.- 112 с.
  38. Временный регламент на период пуска и освоения опытно-промышленной двухзонной печи ПЖВ-28/19 для плавки сульфидного медного никельсодержащего сырья и обеднения жидких конвертерных шлаков. ВР 14−56−14−85.-Норильск, НГМК, 1985.-89с.
  39. В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. 9-е изд. М.: Высшая школа, 2003. 479 с.
  40. П., Рой Р., Клоуз Ч. Пространство состояний в теории управления-М.: Наука, 1970.
  41. Н., Лион Ф. Статистика и планирование эксперимента в технике и науке. Методы обработки данных. Перевод с ангийского под ред. Лецкого Э. К. М.:Мир, 1980. — 602 с.
  42. Е. Г, Балакирев B.C., Кривсунов В. Н. и др. Построение математических моделей химико-металлургических объектов. Л, «Химия», 1970 312 с.
  43. А.Г., Светозарова Г. И. Математические модели металлургических процессов.-М., МИСиС, 1974, ч. 1,2.
  44. A.A., Шумский С. А. Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе (серия «Учебники экономико-аналитического института МИФИ» под ред. проф. В.В. Харитонова). М.: МИФИ, 1998. 224 с.
  45. Е.И., Живов М. З. Метод расчета теплообмена на границе расплав-гарниссаж в пирометаллургических агрегатах. -В сб.: Пирометаллургические процессы в технологии никеля и кобальта.-Л. :ГИПРОникель, 1987.-С.35−40.
  46. В.Н., Ульянов СВ. Нечеткие модели интеллектуальных промышленных регуляторов и систем управления. I. Научно-организационные, технико-экономические и прикладные аспекты. //Техническая кибернетика, 1992, № 5, с. 171.
  47. В.Н., Ульянов СВ. Нечеткие модели интеллектуальных промышленных регуляторов и систем управления. II. Эволюция и принципы построения. //Техническая кибернетика, 1993, № 4, с. 189
  48. А.Ю. Визуализация многомерных данных. Монография. Красноярск: Изд-во КГТУ, 2000. 180 с.
  49. И.Е. Интеллектуальная система управления процессом плавки медного сульфидного концентрата в печи Ванюкова. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук. М., МИСиС. 2008.
  50. К. Факторный анализ. Перевод с нем. Ивановой В.М.- Предисл. Дуброва A.M. М.: Статистика, 1980. — 398 с.
  51. Ким Д. П. Теория автоматического управления, тт 1,2. М.: Физматлит, 2007.
  52. Ким Дж. О., Мьюллер Ч. У., Клекка У. Р. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. Перевод с англ. Хотимского A.M., Королева С. Б. Под ред. Енюкова И. С. М.: Финансы и статистика, 1989. — 216 с.
  53. И.Т. «Интеллектуальная система управления процессом обжига сульфидного никелевого концентрата в кипящем слое». Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. М., МИСиС, 2001.
  54. И.Т., Салихов З. Г., Спесивцев A.B., Дроздов A.B. Исследование закритических областей факторного пространства при управлении обжигом в кипящем слое с помощью нечеткой управляющей модели// Известия вузов. Цветная металлургия. 2001,№ 1, с.74−77.
  55. A.C. Проектирование систем автоматизации технологических процессов / A.C. Клюев, Б. В. Глазов, А. Х. Дубровский, A.A. Клюев. -Справочное пособие. ЭНЕРОАТОМИЗДАТ. — Москва, 1990
  56. A.A., Рогачев М.Б, Быстров В. П. Прогнозирующая модель плавки сульфидного сырья в печи Ванюкова. Цветные металлы, 1994, № 1.
  57. Костин Е. В, Писарев А. И. Метод оптимального управления процессом плавки медного никельсодержащего сырья в печах Ванюкова // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Серия «Информатика. Телекоммуникации. Управление», 2012. Вып. 3(140)2012, стр. 41−46.
  58. Костин Е. В, Писарев А. И. Нейросетевая модель процесса плавки медного никельсодержащего сырья в печах Ванюкова // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Серия «Информатика. Телекоммуникации. Управление», 2012. Вып. 1(140)2012, стр. 67−72.
  59. Е.В., Писарев А. И. Подготовка статистических данных для построения нейросетевой модели процесса плавки в печах Ванюкова // Научный вестник Норильского индустриального института. Норильск: НИИ, 2011. Вып. 8*2011, стр. 45−49.
  60. Костин Е. В, Семенова И. Н. Математическая модель обогреваемого миксера печи Ванюкова // Норильск. НИИ. Сбор. науч. трудов, № 2, 2009.
  61. Круглов В. В, Борисов В. В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. М.: Горячая линия — Телеком, 2001 — 382 с.
  62. H.A., Афанасьев А.Г, Зыков И. Е. Разработка интеллектуальной АСУ печью Ванюкова № 2 на Медном заводе // Норильск, НИИ. Сбор, науч. трудов, 2003
  63. В.И., Спесивцев A.B., Быстров В. П., Ладин H.A., Зайцев В. И. Качество отвальных шлаков ПВ в условиях работы на богатые штейны. Цветные металлы, 1999, № 11. С. 40−45.
  64. P.M., Костин Е. В. Разработка нейросетевой модели печи дожига участка производства элементарной серы Медного завода // Научный потенциал Норильского промышленного района XXI век. -Норильск, 2012.
  65. А. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. СпБ, 2005. — 720 с.
  66. В.А. Теория автоматического управления: учебник для вузов. М: Недра, 1990,416с.
  67. С.А. Использование мягкий вычислений для оптимизации параметров девиации признаков при распознавании образов. // Научно-технические ведомости СПбГПУ. 2010. — № 3. стр. 164−168.
  68. B.C., Потемкин В. Г. Нейронные сети. MATLAB 6. Под общ. ред. к.т.н. Потемкина В. Г. М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2002. — 496 с.
  69. Н. А. Совершенствование технологии производства меди с использованием ПЖВ. Автореф. дисс. канд. тех. Наук. — М: МИСиС, 1986
  70. А.И., Писарев А. И. Метод создания лингвистических переменных нечеткой модели // Научно-технические ведомости СПбГПУ. 2010.-№ 3. стр. 168−173.
  71. В.В., Мучник И. Б., Яковлев В. Г. Оптимальная сегментация экспериментальных кривых. // Автоматика и телемеханика, 1983, № 8,-С. 84−95.
  72. К., Ивьен Б., Гринн Д., Уотсон К., Скиннер М. С# 2008 и платформа .NET 3.5 для профессионалов. Перевод с англ. Волковой Я. П., Иваненко Д. Я., Мухина H.A. Под ред. Артеменко Ю. Н. М.: ООО «И.Д. Вильяме», 2009. — 1392 с.
  73. И.М. Классификация и сравнение методов кластеризации // Интеллектуальные технологии и системы. Сборник учебно-методических работ и статей аспирантов и студентов. М.: Изд-во ООО «Элике +», 2008. № 8.
  74. А. JI. Проектирование АСУТП / А. Л. Нестеров. -Издательство ДЕАН. СПб, 2006.
  75. П. Введение в нейронные сети // Современный трейнинг. -2001. № 2. стр. 12−17.
  76. А.И. Синтез непрерывных систем управления с подчиненным регулированием координат Текст.: учеб. Пособие. Норильск: НИИ, 2011. — 116с.
  77. Т.А. Проектирование АСУТП в SCADA системе / Т. А. Пьявченко. — Учебное пособие по техническим дисциплинам «Автоматизированные информационно-управляющие системы» и «Интегрированные системы проектирования и управления». -Таганрог, 2007.
  78. Разработка технологии плавки медно-никелевого концентрата в модернизированной печи Ванюкова с получением маложелезистого сульфидного расплава и отвального шлака. Отчет о НИР.М., МИСиС, 2001, № гос. регистрации 1 071 032, 177 с.
  79. З.Г., Зыков И. Е., Кимяев И. Т., Спесивцев A.B., Лазарев В. И. Интеллектуальная система управления комплексом ПВ-2 Медного завода ЗФ ОАО «ГМК „Норильский никель“ // „Цветные металлы“, № 12, 2007 с. 101−104
  80. З.Г., Спесивцев A.B., Москвитин Д. А., Сириченко A.B., Зыков И. Е. Количественная оценка качества управления металлургическим агрегатом //"Цветные металлы», № 10, 2002, с.88−92.
  81. Сорокин М. JL Распределение меди и цинка в процессе плавки в жидкой ванне для выбора оптимальных технологических режимов. -Автореф. дисс. канд., техн. наук. -М.: МИСиС, 1984
  82. A.B. Металлургический процесс как объект изучения: новые концепции, системность, практика. СПб.: Изд-во Политехи, унта, 2004. 307 с.
  83. A.B., Дроздов A.B., Негрей СВ., Даминов P.P. Управляющие модели металлургических процессов с использованием нечетких множеств //Цветные металлы 1996 г., № 11
  84. A.B., Зыков И. Е., Кадыров Э. Д. Нечеткая модель управления процессом Ванюкова.// Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям «SCM-2006». Сб. докладов, Санкт-Петербург, 27−29 июня 2006. Т.2., С. 83−86.
  85. A.B., Лазарев В. И., Ладин H.A., Зыков И.Е, Москвитин Д. А. Анализ работы процесса Ванюкова как объект АСУТП. -Норильск, НИИ. Сбор. науч. трудов, 2000. с.72−77
  86. A.B., Навильников Е. В., Цырульник Р. П., Тюрина Л.И., И.Е. Зыков, Керина H.A. Методика выбора рациональных режимов управления металлургическим процессом // Экономика и управление. Сборник статей.
  87. Т.Кохонен, «Ассоциативная память», М.: Мир, 1980.
  88. Т.Кохонен, «Ассоциативные запоминающие устройства», М.: Мир, 1982.
  89. В.А., Ефимов Д. В., Тюкин И. Ю., Антонов В. Н. Нейросетевые системы управления. СПб: Издательство С.-Петербургского университета, 1999. -265 с.
  90. Н.И. Металлургия цветных металлов. Учебник для техникумов. М.: Металлургия, 1985. 440 с.
  91. А.Н. Изучение состава, структуры и условий рас-слаивания штейно-шлаковой эмульсии при плавке в жидкой ванне.-Автореф, дисс. канд. техн. наук.-М.: МИСиС, 1981.
  92. Ю.Н. Справочник инженера по АСУТП: Проектирование и разработка. Учебно-практическое пособие. -М.: Инфра-Инженерия, 2008. 928 с.
  93. ЮЗ.Фель В. Ф., Спесивцев A.B., Гизатулина Г. С. // В сб. Физико математическое технологических процессов Норильского горнометаллургического промышленного комплекса. Норильск: Изд-во Краен. ГУ, 1979. стр. 92−95.
  94. Ч., Харбор Р. Системы управления с обратной связью. М, 2001.
  95. С. Нейронные сети. Полный курс. 2-е изд., испр.: Пер. с англ. М.: ООО «И. Д. Вильяме», 2006. — 1104 с.
  96. Юб.Чернодуб А. Н., Дзюба Д. А. Обзор методов нейроуправления // Институт проблем математических машин и систем HAH Украины, Киев, 2010.
  97. Ф.Л. Динамическое программирование // «Соросовский образовательный журнал», № 2, 1998. с. 139−144.
  98. Л.В. Формирование штейно-шлаковой эмульсии и разработка методов прогноза ее состава в условиях плавки в жидкой ванне.-Автореф. дисс. канд., техн. наук.-М.: МИСиС, 1987
  99. Г. Дисперсионный анализ.Перевод с англ. Севастьянова Б. А., Чистякова В. П. М.:Наука, 1980. — 512 с.
  100. С. Д. Проектирование нечётких систем средствами МАТЬАВ. -М, 2001.
  101. В.Г. Разработка и исследование алгоритмов лингвистического анализа шумоподобных экспериментальных кривых.-Дисс. канд.техн. наук.-М.: ИПУ, 1983.
  102. ФеДоренко Д. Программирование ОРС клиентов на С++ и С#. Часть 1. ОРС БА. Мариуполь: ОРС, 2003. — 72с.1. ФЗДВРМЩЯйййй^ {а1. СВИДЕТЕЛЬСТВОо государственной регистрации программы для ЭВМ2 012 612 085
  103. Система прогнозирования результатов плавки в печах Ванюкова
  104. Правообладатсль (ли): Костин Евгений Владимирович (?111)
  105. Автор (ы): Костим Евгений Владимирович (Н11)1. Заявка >в 2 011 660 061
  106. Дата поступления 27 декабря 2011 Г. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ24 февраля 2012 г.
  107. Руководитель Федеральной службы по интеллектуальной собственности1. Б.П. Симоновй
Заполнить форму текущей работой

Заказал и сдал!