Диссертация на соискание учёной степени кандидата технических наук:
05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и
производствами (металлургия). — Санкт-Петербург:
Санкт-Петербургский государственный технологический институт, 2016.
— 133 с.
Научный руководитель: доктор технических наук, профессор Русинов
Л.А.
Цель работы: Целью работы является разработка
структуры и алгоритма функционирования системы оперативного
управления процессом производства железорудного агломерата на
основе нейросетевой диагностической модели. Система должна
обеспечивать раннее обнаружение нарушений и определение причин, их
вызвавших.
Научная новизна: Сформирована двухуровневая нейросетевая диагностическая модель процесса. Это позволило сократить размерности сетей и существенно уменьшить время обучения. Список сокращений и условных обозначений.
Введение.
Описание предметной области.
Обзор существующих систем диагностики процесса агломерации.
Анализ процесса подготовки железорудного агломерата как объекта диагностики и оперативного управления.
Выводы. Постановка задачи исследования.
Структура системы оперативного управления.
Структура типовой системы оперативного управления.
Требования к системе оперативного управления.
Обзор систем диагностики.
Подход на основе качественных соотношений.
Подход на основе количественных соотношений.
Подход, использующий массивы данных с процесса.
Диагностические нейросетевые модели.
Виды нейронных сетей.
Выводы по 2-й главе.
Разработка структуры и алгоритма работы системы диагностики.
Диагностическая модель процесса.
Структурирование возможных нарушений в ходе процесса агломерации.
Увеличение глубины диагностики введением цифровых оптических камер.
Экспериментальное исследование системы оперативного управления.
Порядок исследования.
Описание структуры программного обеспечения для исследования системы, разработанного в среде MATLAB.
Подготовка исходных данных.
Разработка СВУ и СНУ.
Имитационное моделирование и тестирование ДМ.
Выводы по 4-й главе.
Заключение.
Список литературы.
Приложение.
Научная новизна: Сформирована двухуровневая нейросетевая диагностическая модель процесса. Это позволило сократить размерности сетей и существенно уменьшить время обучения. Список сокращений и условных обозначений.
Введение.
Описание предметной области.
Обзор существующих систем диагностики процесса агломерации.
Анализ процесса подготовки железорудного агломерата как объекта диагностики и оперативного управления.
Выводы. Постановка задачи исследования.
Структура системы оперативного управления.
Структура типовой системы оперативного управления.
Требования к системе оперативного управления.
Обзор систем диагностики.
Подход на основе качественных соотношений.
Подход на основе количественных соотношений.
Подход, использующий массивы данных с процесса.
Диагностические нейросетевые модели.
Виды нейронных сетей.
Выводы по 2-й главе.
Разработка структуры и алгоритма работы системы диагностики.
Диагностическая модель процесса.
Структурирование возможных нарушений в ходе процесса агломерации.
Увеличение глубины диагностики введением цифровых оптических камер.
Экспериментальное исследование системы оперативного управления.
Порядок исследования.
Описание структуры программного обеспечения для исследования системы, разработанного в среде MATLAB.
Подготовка исходных данных.
Разработка СВУ и СНУ.
Имитационное моделирование и тестирование ДМ.
Выводы по 4-й главе.
Заключение.
Список литературы.
Приложение.