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选矿过程运行指标优化软件的研发

刘春波  
【摘要】:选矿过程运行指标(产品在加工过程中的质量、效率、能耗等工艺指标)是连接生产指标决策层与过程控制层的纽带,直接关系到企业的经济效益。为了实现企业效益的最大化,在生产工况环境变化的情况下,需要对选矿过程运行指标进行优化决策。即根据综合生产指标优化层给定的综合生产指标进行优化,计算选矿过程工艺运行指标设定值。考虑到选矿过程具有多变量、强耦合、强非线性和运行工况多变等诸多因素,本文采用多目标优化和基于规则校正的方式对工艺运行指标进行优化以保证综合生产指标实际值在目标范围内。设计并开发了选矿过程运行指标优化软件。 本文依托973课题“有安全性、协同性、易用性的一体化控制系统的若干技术基础与半实物仿真实验平台”的研究课题,设计并开发选矿过程运行指标优化软件。 本文的主要研究工作归纳如下: (1)介绍了选矿过程运行指标分解的优化策略。通过对选矿生产过程进行了深入的分析,并结合选矿过程的工艺特点,本文采用多目标优化和基于规则校正的策略。首先采用多目标优化策略对综合生产指标进行优化设定。继而采用线性与非线性相结合的混合建模结构的思想建立的综合生产指标与工艺运行指标之间的动态模型进行综合生产指标的预报。然后采用基于规则校正的方式,根据综合生产指标预报值和设定值之间的偏差对运行指标优化值进行前馈校正。最后根据综合生产指标实际值和设定值对运行指标优化值之间的偏差进行反馈校正,其中校正规则的提取采用粗糙集理论对运行过程数据进行离散化、属性约简以及规则生成。 (2)设计了选矿过程运行指标优化软件。首先根据选矿过程运行指标分解的优化策略设计了算法,然后依照模块化、可复用性的思想对算法进行模块化设计,包括运行指标预设定模块、生产指标预报模块、运行指标前馈校正模块、运行指标反馈校正模块,最后设计了软件的整体数据流向和策略组态。 (3)开发了选矿过程运行指标优化软件。首先开发了选矿过程运行指标分解的算法,包括改进非劣分类遗传算法(NSGA-Ⅱ)、普通最小二乘(OLS)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、规则生成。然后对所开发的算法程序进行模块化处理。开发的算法模块包括运行指标预设定模块、生产指标预报模块、运行指标前馈校正模块、运行指标反馈校正模块。最后采用组态方式实现了运行指标的优化策略,并通过OPC技术实现与一体化控制系统其它子系统的数据交互。 (4)进行了软件功能测试和实验研究,验证了选矿过程运行指标优化软件的有效性及准确性。通过工况条件不变下的前馈实验、工况条件不变下的前馈加反馈实验和入磨品位变化下的前馈加反馈实验验证软件的性能均能将综合生产指标控制在允许误差范围内。


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