Труды КНЦ вып.29 (ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ вып. 3/2015(29))

УДК 00.4.94 A.А. Туз1, Виллиам Браун-Аквей2, Форгор Лемпого2, А.Г. Кулаков3, B.Н. Богатиков4 'Институт информатики и математического моделирования технологических процессов Кольского НЦ РАН, АО «Ковдорский ГОК» 2 Ганский университет технологии, Аккра АО «Апатит» 4Тверской государственный технический университет (ТвГТУ) УПРАВЛЕНИЕ С ПРОГНОЗИРУЮЩИМИ МОДЕЛЯМИ Аннотация В статье рассматривается управление с прогнозирующими моделями про­ цессом измельчения бадделеит-апатит-магнетитовых руд. Приводится комбинированная модель измельчения в шаровой барабанной мельнице. Уточнение коэффициентов модели выполняется на основе нейро-фаззи сетей. Прогнозное управление строится на основе импульсного отклика процесса измельчения. Использование данного подхода позволяет повысить эффек­ тивность управления процессом. Ключевые слова: управление с прогнозирующими моделями, компьютерное моделирование, кинетика, смешение, измельчение, классификация, месторождения многокомпонентных руд, бадделеит-апатит-магнетитовые руды, оценка состояния, нейросети. А.А. Tuz, William Brown-Acquaye, Forgor Lempogo, A.G. Kulakov, V.N. Bogatikov MODEL PREDICTIVE CONTROL Abstract The article discusses the predictive control models by process of grinding the baddeleyite-apatite-magnetite ores. Presents a combined model of the grinding process in ball drum mill. Correction of model coefficients is based on neuro-fuzzy networks. Predictive control based on the impulse response of the grinding process. Using this approach allows to improve the management process. Keywords: model predictive control, computer modeling, kinetics, mixing, grinding, classification, multicomponent ore deposits, baddeleyite-apatite-magnetite ores, assessment, neural networks. Введение Управление с прогнозирующими моделями (УПМ) является перспек­ тивным методом управления технологическими процессами, который исполь­ зуется в обрабатывающей промышленности, например, на горных, химических и нефтеперерабатывающих предприятиях. УПМ использует модели для прогнозирования будущего поведения управляемых переменных. На основе прогноза контроллер рассчитывает управляющие воздействия, решая задачи оптимизации в масштабе реального времени. В этом случае контроллер пытается минимизировать ошибку между предсказанным и фактическим значением по горизонту управления, т.е. реализуется первое управляющее действие. В основе работы контроллеров УПМ лежат динамические модели 151