面向Web的选矿生产全流程工艺指标决策系统软件平台的设计与开发
这是一篇关于选矿过程,工艺指标,决策系统,算法验证平台,Web Service,Ajax的论文, 主要内容为在选矿生产过程中,工艺指标是企业经济效益和生产控制之间的联系纽带。相对于局部工艺指标独立控制,对选矿生产全流程工艺指标进行协同控制能够取得更高的经济效益,且有利于企业节能降耗、提升生产效率、提高产品质量。选矿过程具有强非线性、参数时变、工况变化频繁、关键工艺指标不能在线实时检测等综合复杂性,难以通过建立精确的数学模型实行优化控制,采用的人工操作主观性强、随意性大,难以保证生产运行于优化状态。而目前选矿过程控制系统多以局部工艺过程的优化控制为目标。因此设计与开发一个用于选矿生产全流程工艺指标整体优化决策的决策系统软件平台,为复杂优化算法的研究提供一个研究和验证环境,具有重要的研究意义和实用价值。 针对这些问题,结合某赤铁矿选矿厂具体背景,在东北大学“985工程”流程工业综合自动化科技创新平台的支持下,本文在总结现有工艺指标决策方法的基础上,设计和开发了面向Web的选矿生产全流程工艺指标决策系统软件平台,具体实验结果表明该软件平台功能可用、有效,人机交互界面友好、易用,可以帮助研究者在复杂工业过程实际环境下研究验证各种决策算法。本文具体研究主要包括: 1)设计了面向Web的选矿生产全流程工艺指标决策系统软件平台。平台中工艺指标决策策略由工艺指标预设定模块、综合生产指标预报模块、反馈分析调整模块、预报分析调整模块、过程数据统计分析模块组成。各模块决策算法具有可替换性且其参数允许静态动态配置;算法运行的动态指示与工艺指标实时监控、预警分析处理增加了工艺指标决策的科学性,同时更好的向研究者揭示指标之间潜在的内部关系;通过设计独立于异构数据源的统一数据表达机制,提供灵活、易用、可扩展的接口,实现各算法间有效的数据交互,对研究者屏蔽不同的指标信息来源细节,使其可以集中精力在工艺指标决策算法的研究上。 2)综合利用多种先进技术,开发了具有丰富有好可视化功能的面向web的工艺指标决策系统软件平台。包括采用Flash/Javascript实现的决策策略执行过程动态可视化指示,辅助研究者了解决策策略执行中的关联影响;采用Ajax实现无刷新界面的多种视图下指标数据图形联动的统计分析功能;采用Web Service和XML实现开放式决策算法库,允许研究者利用平台现有,包括其它研究者的算法,设计添加自己新的决策算法,实现研究工作的可持续性,而且有效利用了分布式计算资源,实现了算法的高速运行;采用DIV/CSS/XST开发的友好人机交互界面,在用户角色控制下,提供了研究者在任何时间以任何方式接入平台研究的途径,并记录其操作,为研究者提捕捉瞬间灵感提供了有力支持;开发的计划调度层、控制系统层接口及工艺过程指标采集与存储设计,为研究者提供了复杂工业实际环境下的决策算法整体研究验证和测试平台。 3)具体的验证测试实验表明了工艺指标决策算法可替换,软件平台功能可用、有效,人机交互界面友好、易用,可以帮助研究者在复杂工业过程实际环境下研究验证各种优化决策算法。
面向Web的选矿生产全流程工艺指标决策系统软件平台的设计与开发
这是一篇关于选矿过程,工艺指标,决策系统,算法验证平台,Web Service,Ajax的论文, 主要内容为在选矿生产过程中,工艺指标是企业经济效益和生产控制之间的联系纽带。相对于局部工艺指标独立控制,对选矿生产全流程工艺指标进行协同控制能够取得更高的经济效益,且有利于企业节能降耗、提升生产效率、提高产品质量。选矿过程具有强非线性、参数时变、工况变化频繁、关键工艺指标不能在线实时检测等综合复杂性,难以通过建立精确的数学模型实行优化控制,采用的人工操作主观性强、随意性大,难以保证生产运行于优化状态。而目前选矿过程控制系统多以局部工艺过程的优化控制为目标。因此设计与开发一个用于选矿生产全流程工艺指标整体优化决策的决策系统软件平台,为复杂优化算法的研究提供一个研究和验证环境,具有重要的研究意义和实用价值。 针对这些问题,结合某赤铁矿选矿厂具体背景,在东北大学“985工程”流程工业综合自动化科技创新平台的支持下,本文在总结现有工艺指标决策方法的基础上,设计和开发了面向Web的选矿生产全流程工艺指标决策系统软件平台,具体实验结果表明该软件平台功能可用、有效,人机交互界面友好、易用,可以帮助研究者在复杂工业过程实际环境下研究验证各种决策算法。本文具体研究主要包括: 1)设计了面向Web的选矿生产全流程工艺指标决策系统软件平台。平台中工艺指标决策策略由工艺指标预设定模块、综合生产指标预报模块、反馈分析调整模块、预报分析调整模块、过程数据统计分析模块组成。各模块决策算法具有可替换性且其参数允许静态动态配置;算法运行的动态指示与工艺指标实时监控、预警分析处理增加了工艺指标决策的科学性,同时更好的向研究者揭示指标之间潜在的内部关系;通过设计独立于异构数据源的统一数据表达机制,提供灵活、易用、可扩展的接口,实现各算法间有效的数据交互,对研究者屏蔽不同的指标信息来源细节,使其可以集中精力在工艺指标决策算法的研究上。 2)综合利用多种先进技术,开发了具有丰富有好可视化功能的面向web的工艺指标决策系统软件平台。包括采用Flash/Javascript实现的决策策略执行过程动态可视化指示,辅助研究者了解决策策略执行中的关联影响;采用Ajax实现无刷新界面的多种视图下指标数据图形联动的统计分析功能;采用Web Service和XML实现开放式决策算法库,允许研究者利用平台现有,包括其它研究者的算法,设计添加自己新的决策算法,实现研究工作的可持续性,而且有效利用了分布式计算资源,实现了算法的高速运行;采用DIV/CSS/XST开发的友好人机交互界面,在用户角色控制下,提供了研究者在任何时间以任何方式接入平台研究的途径,并记录其操作,为研究者提捕捉瞬间灵感提供了有力支持;开发的计划调度层、控制系统层接口及工艺过程指标采集与存储设计,为研究者提供了复杂工业实际环境下的决策算法整体研究验证和测试平台。 3)具体的验证测试实验表明了工艺指标决策算法可替换,软件平台功能可用、有效,人机交互界面友好、易用,可以帮助研究者在复杂工业过程实际环境下研究验证各种优化决策算法。
基于改进集成随机权神经网络的精矿产量在线预报系统
这是一篇关于选矿过程,精矿产量,相关性分析,最大信息系数,遗传算法,集成随机权神经网络,正则化,负相关学习,在线学习,实验系统的论文, 主要内容为选矿是将原矿石经过复杂的物理/化学变化分离成有用矿物和脉石并使有用矿物富集起来的一种流程工业过程。该过程由一系列的复杂工序串联或并联组成,每道工序都有评价其生产运行状况或产品质量的指标,称为工艺指标。而对整个选矿流程进行评价的指标为综合生产指标,主要有精矿产量和精矿品位;其在很大程度上取决于工艺指标。综合生产指标是选矿生产过程的最重要指标,如何按照综合生产指标有效地调整整个选矿生产流程是保证选矿企业效益的关键。然而选矿全流程综合生产指标难以在线获取,一般都是采用离线化验的方法得到,难以满足生产优化实时性的要求。因此,需要建立精确的综合生产指标预报模型来对其进行预报,这对于实现整个选矿过程的优化控制具有非常重要的意义。现有的选矿生产指标预报模型的输入变量大都是基于研究人员的经验确定,不能有效避免噪声变量也无法直观地展现目标变量和各输入变量之间的相关性。而现有智能建模方法如BP网络等弱学习机大都基于经验风险最小化,容易产生过拟合,泛化性能差。而集成学习克服了弱学习机的上述不足,增强了模型泛化性能。此外,现有预报方法大多是离线学习,不能较好的适应选矿过程工况以及环境的变化。本文针对上述问题,依托国家自然科学基金项目“复杂工业过程运行指标闭环优化方法研究(61273031)”,开展了选矿过程综合生产指标预报的研究以及选矿综合生产指标预报模型实验系统的开发,主要工作如下:(1)针对选矿过程综合生产指标预报模型输入变量选择的问题,引入最大信息系数算法分析选矿过程中各工艺变量、原矿性质与生产工况条件指标和综合精矿产量指标之间的关系,根据所得的相关性值并结合实际的选矿过程,然后选择和综合精矿产量具有较强相关性的变量作为精矿产量预报模型的输入变量。(2)提出了一种改进集成随机权神经网络的选矿过程综合精矿产量在线预报方法。其中,集成随机权神经网络算法采用正则化负相关学习策略来集成个体模型;通过在线学习方法对新数据进行学习同时更新模型,使得模型具有更好的适应性能;并提出了激励函数参数优化方法。为验证算法的有效性,采用6个标准测试数据对所提算法进行测试,实验结果表明本文算法相对于现有方法具有更好的性能。此外,采用实际选矿数据进行应用研究,在模型变量选择基础上进行选矿过程精矿产量指标的预报,通过与前人搭建的Adaptive cPSO、PCA-MGA-LSSVM和Online-DNNE等预报模型相比,本文所提方法具有更高的预报精度,验证了算法和变量选择方法的有效性。(3)在上述预报模型理论研究基础上开发了“选矿过程综合精矿产量预报模型实验系统”。该系统基于“Apache+PHP+MySQL”的系统基本构架,采用vue+webpack渐进式框架,算法程序采用MATLAB编程技术。系统中集成了不同的变量选择方法,不同的预报模型回归器算法;通过该系统可以实现对不同模型预报性能的研究,同时还可以进行模型参数对其性能影响的研究。最后,通过实验验证了系统的有效性。
选矿过程设备逻辑控制程序电气测试平台的设计与开发
这是一篇关于选矿过程,逻辑控制程序,电气测试平台,电气回路,透明化的论文, 主要内容为选矿工业在国民经济中占有重要的地位,选矿生产过程实现自动控制是提高产品质量、节能降耗、减员增效的关键所在。自动控制系统特别是PLC控制软件在现场投运之前,需要经过一系列的费时、费力且带有风险的调试过程,因此,在实验室环境中提前对PLC控制软件进行测试,提前发现并改正PLC控制软件中的错误,对于缩短调试时间、节省现场人力投入、减少调试风险、降低调试成本,具有极其重要的现实意义。选矿自动化系统中的设备逻辑控制程序是PLC控制软件中控制程序的重要组成部分,其作用是控制选矿生产过程的工艺设备的逻辑启停、联锁保护等。目前对选矿过程设备逻辑控制程序的实验室测试一般仅仅是在基于纯软件的仿真环境下进行的,并没有借助于真实的电气环境,测试完成的程序仍可能存在缺陷。本文依托国家科技支撑计划“选矿过程全流程先进控制技术”(2012BAF19G01),针对选矿过程工艺设备逻辑控制的特点,设计与开发了一套设备逻辑控制程序电气测试平台,主要工作如下：1.结合选矿过程设备多、规模大的特点以及以往的工程案例,在对设备逻辑控制程序、设备控制方式及其电气回路等进行了详细分析的基础上,总结了设备电气回路的常用类型,分析了选矿过程设备逻辑控制程序电气测试平台的必要性及其研发难点。2.设计了由电气柜、电气回路监控系统组成的设备逻辑控制程序电气测试平台的整体架构,可实现为选矿过程设备逻辑控制程序测试提供真实的电气环境,并具有配置灵活、结构紧凑、电气测试过程透明化的特点。针对电气测试平台的设计与开发难点,提出了基于集成与组合的电气回路优化设计方法,在保持功能不变的情况下,大大减少了的电气测试平台所需的电气回路数目。3.采用西门子公司的PLC软件开发工具WinCC flexible和SIMATIC Manager,开发了电气测试平台监控系统,实现了电气测试过程透明化。4.对本文设计开发的电气测试平台功能进行了验证,并以某选矿厂自动化工程的设备逻辑控制程序作为案例,对电气测试平台进行了应用验证,结果表明,借助于该平台,设备逻辑控制程序测试结果更加可靠、更加直观,测试效率得到提高,有助于缩短现场调试时间、减少调试风险,降低调试成本。
选矿过程流程模拟软件系统的设计与开发
这是一篇关于选矿过程,流程模拟,Extendsim,选矿数学模型的论文, 主要内容为我国矿产资源具有贫、细、杂的特点,但矿物资源作为国民经济发展及国防建设的重要战略资源,随着科学技术的发展,对各种矿产品的需要量不断增多,开采品位却日益下降,需要处理的矿量日益增加,所以在选矿中引进高效设备和先进的科学技术势在必行。激烈的市场竞争使得矿物加工业对各种先进科学技术的需要非常迫切,以尽量提高生产效率,降低生产成本。因此在选矿过程中应用计算机模拟仿真必将对传统的矿产资源开发过程产生深刻的变革。 工业流程模拟是一门交叉性、综合性学科,有着广泛的应用。选矿过程流程模拟可以模拟不同工艺条件下的生产,即模拟选矿过程生产条件或边界条件发生变化的时候,选矿过程各个工序生产指标的变化情况。控制工程师可以通过设定系统的控制参数以得到不同条件下选矿过程各阶段物料性质和最终指标的变化情况。工艺技术人员可利用流程模拟系统数据进行分析,以便确定最佳生产方案,也可以为理论研究提供基础数据,而无需破坏生产的连续性,节省了人力、物力。因此,选矿过程流程模拟的研究具有重要实际意义。 本文在“985工程”流程工业自动化科技创新平台课题的支持下,首先以数质量平衡计算为框架,建立了选矿过程的流程数质量模拟模型,然后结合选矿过程中的一些经验和半经验模型建立了选矿过程流程模拟模型。最后本文结合模拟仿真技术利用酒钢(集团)公司选矿厂相关资料和数据设计并开发了选矿过程流程模拟软件系统。 本文主要完成了如下工作： (1)利用矿量平衡和金属量平衡原理,采用数质量流程计算的方法,建立了选矿过程流程数学模拟模型,包括：原矿筛分、二次筛分、竖炉焙烧(竖炉、磁滑轮、干选机)、磨矿分级(磨机、分级机、水力旋流器、细筛、平面脱渣筛、磁滑轮、脱水槽)、磁选(脱水槽、粗选、扫选、浓缩、过滤过程)模型。各个工序的物料变化连为一个整体,达到对选矿过程的全流程模拟仿真。此外还结合选矿过程中的一些经验和半经验模型建立了选矿过程流程模拟模型。 (2)根据选矿过程流程模拟软件系统的需求分析,设计了选矿过程流程模拟软件系统。系统的设计包括软件系统的总体结构设计、系统的人机界面设计、选矿过程数学模型的结构设计、系统内部数据存储和交换设计、系统与优化层接口设计。 (3)根据关于选矿过程流程模拟软件系统的设计,结合所建立的选矿过程流程模拟模型,开发了选矿过程流程模拟软件系统。系统开发包括人机界面的开发、选矿过程流程模拟模型的开发、系统模块的封装、系统变时长模拟仿真的开发、系统的数据存储和数据交换。 (4)通过系统运行所得出的数据结合选矿过程矿量和金属量平衡原理,验证了数质量模型的正确性。通过对旋流器参数的调整实验,验证了当设备参数变化时,选矿过程流程模拟模型的正确性。通过对系统数学模型的验证以及系统运行正常,验证了选矿过程流程模拟软件系统的有效性。另外利用组装好的模块组装了一段和二段磨矿均采用螺旋分级机的流程,验证了模块的有效性。
选矿生产指标预测软件人机交互界面的研发
这是一篇关于选矿过程,生产指标,预测软件,人机交互设计的论文, 主要内容为由于选矿生产过程具有非线性、多变量、时变性、大滞后、强耦合的特点,精矿品位等生产指标不能在线测量,致使选矿工程师不能实时调整整个生产过程,这引起研究人员对选矿生产指标预报算法的研究。算法应用到工业现场需要软件平台的支撑,但是国内外针对选矿生产指标预测软件的研发相对较少,虽然算法研究人员也会根据自己的需求开发预测软件,但是这些软件的人机交互性能友好性、易用性较差,通常难以满足其他算法研究人员。为了能为算法研究人员提供功能更强大、人机交互性能更好、适用性更广的软件,本文依托国家重点基础研究发展计划(973计划)课题：具有安全性、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,设计和开发人机交互界面友好性强的选矿全流程生产过程指标预测软件。本文的具体研究内容为：(1)针对选矿过程的生产指标预测特点以及算法研究人员的切实需求,对预测软件所需要实现的功能以及人机交互界面的性能做需求分析,并根据人机交互界面的设计原则设计预测软件各模块的人机交互界面,包括指标数据管理与分析模块、预报算法配置与调用模块以及预报结果分析与评价模块。(2)为了能够更好的验证本文软件功能上和人机交互性能上的优点,本文针对选矿生产过程复杂多变的工况条件等特点,提出一种自适应参数的在线SVR (Support Vector Regression)选矿指标预测方法。该方法可以实现在线训练模型、在线预报生产指标,并且,采用基于自适应参数的SVR算法,可以将样本自身的属性加入到训练模型中,达到更加精确的预报精度。然后将该方法单独开发成一个模块以供研究人员直接使用。(3)综合利用多种现代化先进编程技术,开发预测软件各模块的功能。采用MVVM (Model View View-Model)模式设计软件架构,实现了人机交互界面与后台代码的分离；采用“订阅-发布”模式设计软件各模块之间的通讯,实现了模块之间的解耦；采用适配器模式实现算法参数配置界面自动匹配的功能；采用命令模式实现不同算法调用命令的封装功能；采用XML (eXtensible Markup Language)技术实现算法属性封装功能。(4)最后本文测试了软件的性能以及人机交互界面的性能,证明了软件具有较高的可维护性与可扩展性,人机交互界面具有较高的易用性与友好性。同时对预测软件核心模块的功能也展开了验证,包括指标数据的管理与分析模块为算法研究人员提供了数据的采集以及基本的统计分析和数据预处理功能；预报算法配置与调用模块为算法研究人员提供了算法参数配置界面自动匹配以及内嵌算法与外部算法调用功能；预报结果分析与评价模块为算法研究人员提供了当前算法的性能指标计算与保存功能。最后,对本文提出的自适应参数的在线SVR算法也做了实验验证,证明了算法具有较高的预测精度。
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