选矿生产指标预测系统的设计与实现
这是一篇关于选矿生产,变量选择,神经网络,指标预测,预报系统的论文, 主要内容为选矿过程即为将矿山开采的原矿石经过生产加工,使得有用矿物富集的流程工业过程。选矿过程成功将有用矿物和脉石充分分离,生产出的精矿为钢铁行业提供重要的原材料。选矿过程通常包括原矿筛分、竖炉焙烧、磨矿、磁选、浮选等工艺过程,其中各个工序所涉及的衡量不同产品质量或生产效率的指标,称为工艺指标;而衡量一天或一个班组时间内完成的整个选矿全流程的指标,称为选矿全流程生产指标;生产工况条件表示生产工序中相关设备所涉及的原料的台时处理量、设备运行时间及后续的设备台时产量等约束条件。其中精矿作为选矿过程的终极产品,其质量的好坏将直接影响选矿厂的经济效益。而选矿工艺过程相对复杂,无法实现综合精矿产量的在线实时检测。现阶段选矿厂通常采用离线统计方式对综合精矿产量进行检测。随着选矿工艺的不断优化,传统的方式已不再满足选矿厂对精矿产量实时检测的要求。因此有必要实现一种综合精矿产量的实时预报方法。由此,选矿厂可实现对精矿产量的实时获取,并依据结果及时优化调整工序过程指标和操作变量,从而实现整个选矿厂的效益最大化。目前虽然算法研究人员也会根据自身需求开发预测软件,但这些软件的交互性、可复用性以及实用性相对较差,通常为某一工艺过程量身设定,平台的可复用性有待提高。因此有效的将理论研究成功应用于选矿过程制造执行系统,并将预测平台服务化,将会极大丰富选矿过程制造执行系统平台软件的功能,同时为其他算法研究人员提供服务化平台设计思路。随着互联网技术的不断发展,相比于传统的客户端服务方式,web系统显得更加灵活、方便且易用。不需用户安装任何程序原件,随时随地都可通过浏览器访问系统。部署在服务器上的web系统可以租用的方式满足任何企业需求,系统的维护也变得相对简单。建立基于web技术的服务化软件平台,必将可以更好的服务于选矿工业。本文依托国家高技术研究发展计划(863计划)课题“基于物联网的选矿生产执行系统技术研究与示范应用”,根据需求设计开发了用于选矿生产综合铁精矿产量预报的软件平台,并将研究理论成功应用于我国西部某大型选矿厂。论文主要包括以下工作:(1)对选矿生产指标预报方法及系统的研究现状做了详细的分析。并针对选矿工艺过程的典型特点,对选矿生产指标预报系统的实现进行了详细的需求分析,包括:功能需求、性能需求以及系统的运行需求。(2)针对选矿生产指标预报的问题,本文提出一种灰色关联分析和改进随机权神经网络的选矿生产指标预测方法,采用基于PCA和基于灰色关联的变量选择方法来选择模型输入,采用基于随机权神经网络和基于改进随机权神经网络的模型建立四种指标预测方法。并采用工业实际数据进行仿真实验验证,实验结果表明本文所提方法的有效性。该方法在运行时间代价不大的前提下,充分满足了选矿厂对指标预测精度的要求。(3)设计开发了安全、可靠的选矿生产指标预报系统。对系统的整体架构、软件架构以及功能架构进行了详细的设计。系统功能模块主要包括系统管理模块、基础信息模块以及指标预测三大功能模块。前端开发采用“vue+webpack”框架并通过“html+Javascript+css”语言实现、后端预报算法服务采用ASP.NET Web Api封装服务并通过c#调用matlab封装的dll文件实现、后端数据服务采用Spring+Spring Mvc+Mybatis的java开源框架封装服务并通过java语言实现。该系统的实现充分考虑内部数据的交互性、开发平台的可复用性以及用户操作的友好性,采用前后端分离的开发技术,将后端代码封装成restful风格服务供前端平台调用。系统前端实现充分应用Element封装的强大的组件库,实现了系统稳定、友好的运行。(4)以酒钢选矿厂实际生产数据为依据对选矿生产指标预报系统进行了实际验证。通过对指标预报模块中特征提取及指标预报模块基本功能的验证,证明系统指标预报模块实现的有效性;通过对基础信息及系统管理中各个模块基本功能的验证,证明了系统基础服务及系统安全功能实现的有效性。
选矿生产指标预测系统的设计与实现
这是一篇关于选矿生产,变量选择,神经网络,指标预测,预报系统的论文, 主要内容为选矿过程即为将矿山开采的原矿石经过生产加工,使得有用矿物富集的流程工业过程。选矿过程成功将有用矿物和脉石充分分离,生产出的精矿为钢铁行业提供重要的原材料。选矿过程通常包括原矿筛分、竖炉焙烧、磨矿、磁选、浮选等工艺过程,其中各个工序所涉及的衡量不同产品质量或生产效率的指标,称为工艺指标;而衡量一天或一个班组时间内完成的整个选矿全流程的指标,称为选矿全流程生产指标;生产工况条件表示生产工序中相关设备所涉及的原料的台时处理量、设备运行时间及后续的设备台时产量等约束条件。其中精矿作为选矿过程的终极产品,其质量的好坏将直接影响选矿厂的经济效益。而选矿工艺过程相对复杂,无法实现综合精矿产量的在线实时检测。现阶段选矿厂通常采用离线统计方式对综合精矿产量进行检测。随着选矿工艺的不断优化,传统的方式已不再满足选矿厂对精矿产量实时检测的要求。因此有必要实现一种综合精矿产量的实时预报方法。由此,选矿厂可实现对精矿产量的实时获取,并依据结果及时优化调整工序过程指标和操作变量,从而实现整个选矿厂的效益最大化。目前虽然算法研究人员也会根据自身需求开发预测软件,但这些软件的交互性、可复用性以及实用性相对较差,通常为某一工艺过程量身设定,平台的可复用性有待提高。因此有效的将理论研究成功应用于选矿过程制造执行系统,并将预测平台服务化,将会极大丰富选矿过程制造执行系统平台软件的功能,同时为其他算法研究人员提供服务化平台设计思路。随着互联网技术的不断发展,相比于传统的客户端服务方式,web系统显得更加灵活、方便且易用。不需用户安装任何程序原件,随时随地都可通过浏览器访问系统。部署在服务器上的web系统可以租用的方式满足任何企业需求,系统的维护也变得相对简单。建立基于web技术的服务化软件平台,必将可以更好的服务于选矿工业。本文依托国家高技术研究发展计划(863计划)课题“基于物联网的选矿生产执行系统技术研究与示范应用”,根据需求设计开发了用于选矿生产综合铁精矿产量预报的软件平台,并将研究理论成功应用于我国西部某大型选矿厂。论文主要包括以下工作:(1)对选矿生产指标预报方法及系统的研究现状做了详细的分析。并针对选矿工艺过程的典型特点,对选矿生产指标预报系统的实现进行了详细的需求分析,包括:功能需求、性能需求以及系统的运行需求。(2)针对选矿生产指标预报的问题,本文提出一种灰色关联分析和改进随机权神经网络的选矿生产指标预测方法,采用基于PCA和基于灰色关联的变量选择方法来选择模型输入,采用基于随机权神经网络和基于改进随机权神经网络的模型建立四种指标预测方法。并采用工业实际数据进行仿真实验验证,实验结果表明本文所提方法的有效性。该方法在运行时间代价不大的前提下,充分满足了选矿厂对指标预测精度的要求。(3)设计开发了安全、可靠的选矿生产指标预报系统。对系统的整体架构、软件架构以及功能架构进行了详细的设计。系统功能模块主要包括系统管理模块、基础信息模块以及指标预测三大功能模块。前端开发采用“vue+webpack”框架并通过“html+Javascript+css”语言实现、后端预报算法服务采用ASP.NET Web Api封装服务并通过c#调用matlab封装的dll文件实现、后端数据服务采用Spring+Spring Mvc+Mybatis的java开源框架封装服务并通过java语言实现。该系统的实现充分考虑内部数据的交互性、开发平台的可复用性以及用户操作的友好性,采用前后端分离的开发技术,将后端代码封装成restful风格服务供前端平台调用。系统前端实现充分应用Element封装的强大的组件库,实现了系统稳定、友好的运行。(4)以酒钢选矿厂实际生产数据为依据对选矿生产指标预报系统进行了实际验证。通过对指标预报模块中特征提取及指标预报模块基本功能的验证,证明系统指标预报模块实现的有效性;通过对基础信息及系统管理中各个模块基本功能的验证,证明了系统基础服务及系统安全功能实现的有效性。
选矿生产指标预测系统的设计与实现
这是一篇关于选矿生产,变量选择,神经网络,指标预测,预报系统的论文, 主要内容为选矿过程即为将矿山开采的原矿石经过生产加工,使得有用矿物富集的流程工业过程。选矿过程成功将有用矿物和脉石充分分离,生产出的精矿为钢铁行业提供重要的原材料。选矿过程通常包括原矿筛分、竖炉焙烧、磨矿、磁选、浮选等工艺过程,其中各个工序所涉及的衡量不同产品质量或生产效率的指标,称为工艺指标;而衡量一天或一个班组时间内完成的整个选矿全流程的指标,称为选矿全流程生产指标;生产工况条件表示生产工序中相关设备所涉及的原料的台时处理量、设备运行时间及后续的设备台时产量等约束条件。其中精矿作为选矿过程的终极产品,其质量的好坏将直接影响选矿厂的经济效益。而选矿工艺过程相对复杂,无法实现综合精矿产量的在线实时检测。现阶段选矿厂通常采用离线统计方式对综合精矿产量进行检测。随着选矿工艺的不断优化,传统的方式已不再满足选矿厂对精矿产量实时检测的要求。因此有必要实现一种综合精矿产量的实时预报方法。由此,选矿厂可实现对精矿产量的实时获取,并依据结果及时优化调整工序过程指标和操作变量,从而实现整个选矿厂的效益最大化。目前虽然算法研究人员也会根据自身需求开发预测软件,但这些软件的交互性、可复用性以及实用性相对较差,通常为某一工艺过程量身设定,平台的可复用性有待提高。因此有效的将理论研究成功应用于选矿过程制造执行系统,并将预测平台服务化,将会极大丰富选矿过程制造执行系统平台软件的功能,同时为其他算法研究人员提供服务化平台设计思路。随着互联网技术的不断发展,相比于传统的客户端服务方式,web系统显得更加灵活、方便且易用。不需用户安装任何程序原件,随时随地都可通过浏览器访问系统。部署在服务器上的web系统可以租用的方式满足任何企业需求,系统的维护也变得相对简单。建立基于web技术的服务化软件平台,必将可以更好的服务于选矿工业。本文依托国家高技术研究发展计划(863计划)课题“基于物联网的选矿生产执行系统技术研究与示范应用”,根据需求设计开发了用于选矿生产综合铁精矿产量预报的软件平台,并将研究理论成功应用于我国西部某大型选矿厂。论文主要包括以下工作:(1)对选矿生产指标预报方法及系统的研究现状做了详细的分析。并针对选矿工艺过程的典型特点,对选矿生产指标预报系统的实现进行了详细的需求分析,包括:功能需求、性能需求以及系统的运行需求。(2)针对选矿生产指标预报的问题,本文提出一种灰色关联分析和改进随机权神经网络的选矿生产指标预测方法,采用基于PCA和基于灰色关联的变量选择方法来选择模型输入,采用基于随机权神经网络和基于改进随机权神经网络的模型建立四种指标预测方法。并采用工业实际数据进行仿真实验验证,实验结果表明本文所提方法的有效性。该方法在运行时间代价不大的前提下,充分满足了选矿厂对指标预测精度的要求。(3)设计开发了安全、可靠的选矿生产指标预报系统。对系统的整体架构、软件架构以及功能架构进行了详细的设计。系统功能模块主要包括系统管理模块、基础信息模块以及指标预测三大功能模块。前端开发采用“vue+webpack”框架并通过“html+Javascript+css”语言实现、后端预报算法服务采用ASP.NET Web Api封装服务并通过c#调用matlab封装的dll文件实现、后端数据服务采用Spring+Spring Mvc+Mybatis的java开源框架封装服务并通过java语言实现。该系统的实现充分考虑内部数据的交互性、开发平台的可复用性以及用户操作的友好性,采用前后端分离的开发技术,将后端代码封装成restful风格服务供前端平台调用。系统前端实现充分应用Element封装的强大的组件库,实现了系统稳定、友好的运行。(4)以酒钢选矿厂实际生产数据为依据对选矿生产指标预报系统进行了实际验证。通过对指标预报模块中特征提取及指标预报模块基本功能的验证,证明系统指标预报模块实现的有效性;通过对基础信息及系统管理中各个模块基本功能的验证,证明了系统基础服务及系统安全功能实现的有效性。
选矿生产指标预测系统的设计与实现
这是一篇关于选矿生产,变量选择,神经网络,指标预测,预报系统的论文, 主要内容为选矿过程即为将矿山开采的原矿石经过生产加工,使得有用矿物富集的流程工业过程。选矿过程成功将有用矿物和脉石充分分离,生产出的精矿为钢铁行业提供重要的原材料。选矿过程通常包括原矿筛分、竖炉焙烧、磨矿、磁选、浮选等工艺过程,其中各个工序所涉及的衡量不同产品质量或生产效率的指标,称为工艺指标;而衡量一天或一个班组时间内完成的整个选矿全流程的指标,称为选矿全流程生产指标;生产工况条件表示生产工序中相关设备所涉及的原料的台时处理量、设备运行时间及后续的设备台时产量等约束条件。其中精矿作为选矿过程的终极产品,其质量的好坏将直接影响选矿厂的经济效益。而选矿工艺过程相对复杂,无法实现综合精矿产量的在线实时检测。现阶段选矿厂通常采用离线统计方式对综合精矿产量进行检测。随着选矿工艺的不断优化,传统的方式已不再满足选矿厂对精矿产量实时检测的要求。因此有必要实现一种综合精矿产量的实时预报方法。由此,选矿厂可实现对精矿产量的实时获取,并依据结果及时优化调整工序过程指标和操作变量,从而实现整个选矿厂的效益最大化。目前虽然算法研究人员也会根据自身需求开发预测软件,但这些软件的交互性、可复用性以及实用性相对较差,通常为某一工艺过程量身设定,平台的可复用性有待提高。因此有效的将理论研究成功应用于选矿过程制造执行系统,并将预测平台服务化,将会极大丰富选矿过程制造执行系统平台软件的功能,同时为其他算法研究人员提供服务化平台设计思路。随着互联网技术的不断发展,相比于传统的客户端服务方式,web系统显得更加灵活、方便且易用。不需用户安装任何程序原件,随时随地都可通过浏览器访问系统。部署在服务器上的web系统可以租用的方式满足任何企业需求,系统的维护也变得相对简单。建立基于web技术的服务化软件平台,必将可以更好的服务于选矿工业。本文依托国家高技术研究发展计划(863计划)课题“基于物联网的选矿生产执行系统技术研究与示范应用”,根据需求设计开发了用于选矿生产综合铁精矿产量预报的软件平台,并将研究理论成功应用于我国西部某大型选矿厂。论文主要包括以下工作:(1)对选矿生产指标预报方法及系统的研究现状做了详细的分析。并针对选矿工艺过程的典型特点,对选矿生产指标预报系统的实现进行了详细的需求分析,包括:功能需求、性能需求以及系统的运行需求。(2)针对选矿生产指标预报的问题,本文提出一种灰色关联分析和改进随机权神经网络的选矿生产指标预测方法,采用基于PCA和基于灰色关联的变量选择方法来选择模型输入,采用基于随机权神经网络和基于改进随机权神经网络的模型建立四种指标预测方法。并采用工业实际数据进行仿真实验验证,实验结果表明本文所提方法的有效性。该方法在运行时间代价不大的前提下,充分满足了选矿厂对指标预测精度的要求。(3)设计开发了安全、可靠的选矿生产指标预报系统。对系统的整体架构、软件架构以及功能架构进行了详细的设计。系统功能模块主要包括系统管理模块、基础信息模块以及指标预测三大功能模块。前端开发采用“vue+webpack”框架并通过“html+Javascript+css”语言实现、后端预报算法服务采用ASP.NET Web Api封装服务并通过c#调用matlab封装的dll文件实现、后端数据服务采用Spring+Spring Mvc+Mybatis的java开源框架封装服务并通过java语言实现。该系统的实现充分考虑内部数据的交互性、开发平台的可复用性以及用户操作的友好性,采用前后端分离的开发技术,将后端代码封装成restful风格服务供前端平台调用。系统前端实现充分应用Element封装的强大的组件库,实现了系统稳定、友好的运行。(4)以酒钢选矿厂实际生产数据为依据对选矿生产指标预报系统进行了实际验证。通过对指标预报模块中特征提取及指标预报模块基本功能的验证,证明系统指标预报模块实现的有效性;通过对基础信息及系统管理中各个模块基本功能的验证,证明了系统基础服务及系统安全功能实现的有效性。
面向统一运维的指标管理分析系统设计与实现
这是一篇关于统一运维,ETL,指标管理,指标预测,指标预警,残差动态基线的论文, 主要内容为当前,云计算、大数据、人工智能等技术迅猛发展,国家信息化建设逐渐深入,信息系统已成为企业核心竞争力的重要部分。IT运维作为信息系统稳定、安全、高效运行的保障,获得了越来越多的关注。企业IT建设过程中,经常采购多家设备商和服务商产品来构建各类信息化系统。然而设备提供商提供的网管平台或监控运维系统常常只能管理自家设备,造成运维工具多而杂、运维数据无法统一管理和分析、运维工作成本高效率低等问题。本文针对以上问题,首先调研和分析了国内外知名网管平台现状及主流指标预测、指标预警算法,进而针对面向统一运维的指标管理分析系统进行了需求分析、架构设计、功能设计和系统实现。系统分为数据接入模块、数据存储模块、指标管理模块、指标分析模块和数据可视化模块,其中数据接入模块和指标分析模块是系统的核心部分。为支持多网管平台运维数据的统一接入,本文提出了一种组件化的ETL流程构建方法,用户可通过组件拖拽的形式构建ETL流程,并提出了基于核心词的字段映射方法,提升了多平台数据字段的自动统一映射能力;为解决多类型指标的预测和预警问题,本文提出了一种基于残差动态基线的指标预警算法,构建多模型集成预测器实现指标趋势预测,生成预测基线,基于预测基线,采用N-sigma算法结合高斯白噪声构建残差动态基线,实现指标预警。实验结果表明,本文提出的指标预警算法可行、高效,与传统的3-sigma算法和固定基线算法相比,具有更高的灵活性和普适性,预警效果也更优越。最后,针对指标管理分析系统进行功能测试和性能测试,验证了各功能模块实现符合预期效果,系统可稳定高效运行,确保为运维人员提供良好的指标管理分析服务。
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