Труды КНЦ вып.18 (ОКЕАНОЛОГИЯ вып. 4/2013(18))

УДК 65.011.56, 62.50 И.Е. Кириллов, И.Н. Морозов, А.Г. Олейник ФГБУН Институт информатики и математического моделирования технологических процессов КНЦРАН Кольский филиал ПетрГУ РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ ЭКСПРЕСС-АНАЛИЗА ОБОГАТИТЕЛЬНЫХ ПРОЦЕССОВ НА ОСНОВЕ НЕЙРОСЕТЕЙ И НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ* Аннотация В статье рассмотрены подходы к построению моделей экспресс-анализа и прогнозирования производственных процессов обогащения минерального сырья. Особенности объекта исследования дают основания считать перспективным применение для моделирования методов нечеткой логики и нейронных сетей. Представлены основные аспекты создания моделей обогати­ тельных процессов с использованием указанных методов. Ключевые слова: технологический процесс, компьютерное моделирование, нечеткая логика, нейронная сеть. DEVELOPMENT OF MODELS BASED ON NEURAL NETWORKS AND FUZZY LOGIC FOR EXPRESS ANALYSIS OF ORE-DRESSING PROCESSES Abstract The article considers the approaches to the construction of models for express analysis and forecasting of manufacturing processes of minerals concentration. The investigation subject properties suggest that applications of fuzzy logic and neural networks methods for simulation are promising. The basic aspects of models creating by using these methods are presented. Key words: manufacturing process, computer simulation, fuzzy logic, neural network. Введение Внедрение на предприятиях автоматизированных систем оперативного диспетчерского управления и сбора данных (supervisory control and data acquisition - SCADA - систем) открывает принципиально новые возможности получения эмпирической информации об обогатительных процессах. На использование данных оперативного мониторинга производственных процессов обогащения ориентирована технология их оперативного прогнозирования, основные аспекты которой представлены в работе [1]. Технология предполагает интеграцию в действующие на промышленных предприятиях SCADA-системы специализированных средств компьютерного моделирования с целью опера­ тивного прогнозирования технологических показателей производственного процесса. Одной из ключевых задач технологии является определение форма­ льных связей между компонентами пространства входов и компонентами пространства выходов процесса [2]. Решение данной задачи осложняется * Работа выполнена при поддержке гранта РФФИ №12-07-98800-р_север_а «Разработка моделей и информационной технологии прогнозирования параметров производственных процессов обогащения руд». 152