浮选过程混合智能优化设定控制方法

浮选过程关键工艺指标精矿品位和尾矿品位难于在线测量,且与控制回路输出之间的动态特性具有如下综合复杂性:强非线性、强耦合,难以用精确的数学模型描述,随生产边界条件而变化,因此采用传统的基于数学模型的优化控制方法难以保证品位指标在合格的范围内.通过将基于案例推理的预设定模型与基于RBF神经网络的软测量模型以及基于规则推理的前馈、反馈补偿模型相结合,实现了在工况发生变化时对磁铁矿浮选过程设定值的优化控制.该方法成功应用于某选矿厂浮选过程,应用效果表明了该方法的有效性.     

基于案例推理的浮选过程智能优化设定

针对在浮选过程中表征关键工艺指标的精矿品位和尾矿品位难以建立精确数学模型,而常规控制方法又难以进行有效控制的难题,将案例推理和常规控制相结合,提出了基于案例推理技术的浮选过程工艺指标优化设定方法.该方法从浮选过程积累的大量过程历史数据中获取过程知识,将典型生产工况总结成案例的形式来构造案例库,并对案例检索、案例重用、案例修正及存储进行了论述.由智能优化设定模型自动更新基础控制回路的设定值,避免了人工手动设定的主观性和随意性.该方法应用于某选矿厂浮选过程,取得了显著的应用效果,表明了该方法的有效性.     

基于.NET组件技术的强磁选过程智能优化设定控制系统开发

为解决赤铁矿强磁选过程运行因工艺生产指标无法在线连续检测而难以实施闭环优化控制的问题,将过程知识、专家经验与过程数据相结合,设计了由基于案例推理的回路预设定模型、小波神经网络软测量模型以及专家规则补偿器构成的智能优化设定控制器.针对已有优化控制软件存在的标准化程度低、可扩展性差、资源无法复用等问题,设计并开发了基于.N...     

基于案例推理的磨矿分级系统智能设定控制

针对磨矿分级过程的关键工艺指标磨矿粒度难以用常规控制方法进行有效控制的难题,将智能设定方法与常规控制相结合,提出了基于案例推理的磨矿分级系统智能设定控制方法.以粒度指标的区间控制为目标,依据边界条件和运行工况等信息,由智能设定模型自动更新各基础控制回路的设定值,避免了人工设定的主观性及随意性,各控制回路跟踪更新的设定值,从而将粒度控制在目标范围内.该方法已成功应用于某赤铁矿选厂的磨矿分级过程,应用效果表明提出的方法是有效的.     

基于案例推理的篦冷机熟料冷却过程智能优化控制

针对水泥生产过程中篦冷机熟料冷却过程关键工艺指标的游离氧化钙和料层厚度难以建立精确数学模型,且采用常规的控制方法难以进行有效控制的难题,将案例推理和常规控制相结合,提出了基于案例推理的篦冷机熟料冷却过程工艺指标优化控制方法.以稳定熟料中游离氧化钙质量分数、料层厚度的区间控制为目标,由智能优化设定模型自动更新各基础控制回路的设定值,从而避免了人工设定的主观性和随意性.该方法已经成功应用于某水泥厂篦冷机熟料冷却过程,取得了显著的应用效果.     

旋流器分级过程的智能控制

旋流器分级过程是二输入三输出系统,难以采用精确的数学模型描述,且存在强耦合、强非线性、边界条件变化频繁等特性.针对上述情况,提出了旋流器分级过程智能控制方法.该方法将建模与控制相集成,将PI控制、模糊控制与规则推理相结合,实现了基于模糊控制算法的泵池液位与旋流器给矿压力串级均匀控制,基于规则推理的异常液位控制,渣浆泵转...     

一种基于规则推理的电熔镁炉智能控制系统

传统的电熔镁炉熔炼过程人工控制方法存在生产过程中能源消耗大、产品品位低、工人劳动强度高等不足.针对上述情况,提出了利用工业现场人工操作经验总结出的控制规则与相关控制理论相结合对电熔镁炉熔炼过程进行自动控制的方法,并使用该方法设计了一种基于规则推理的电熔镁炉智能控制系统,包括电流预设定模型、电流偏差阈值自学习模型和电流平衡调节补偿模型等协调控制电动机.该系统成功应用于国内某电熔镁砂厂,取得了良好的应用效果.     

竖炉焙烧过程优化操作运行与控制仿真实验平台

竖炉焙烧过程的工艺指标难于在线测量且与控制回路输出间的动态特性具有非线性、强耦合、难以用精确模型描述、随生产边界条件变化的综合复杂性.为解决其优化操作运行与控制问题,建立了具有开放性和模块化的焙烧过程优化操作运行与控制半实物仿真实验平台.该平台采用优化运行层和常规控制层两层结构组成的操作运行与控制策略来设计开发.主要由优化运行系统、过程监控系统、PLC控制系统、虚拟执行机构与检测装置和对象模拟计算机系统组成.该平台实现各个系统的无缝集成,其过程信号与工业现场一致,实验结果表明了其有效性.     

榴辉岩综合利用分选工艺试验

分选工艺是影响矿物分选指标的重要因素.在对山东某榴辉岩矿物性质深入研究的基础上,通过磨矿细度、摇床重选、强磁选、电选等工艺试验,确定合理的分选流程为:一次闭路磨矿,分级摇床重选,石榴石强磁选,强磁选中矿、尾矿合并到一起进行两次电选.试验结果表明,该工艺流程可以获得四种精矿:石榴石品位94.36%、回收率79.95%;绿辉石品位79.89%、回收率96.00%;白云母品位94.11%、回收率91.92%;金红石品位85.72%、回收率37.05%.仅产生1.44%的矿泥尾矿,实现了榴辉岩的综合利用.     

量子鱼群算法优化RBF网络的浮选预测模型

传统的浮选过程分析主要依靠人工化验,其采样化验周期较长,难以满足控制要求,使得浮选精矿品位偏低,因此建立浮选精矿品位预测模型是必要的。利用神经网络在非线性复杂系统研究中的优势,在分析浮选过程工艺指标相关影响因素的基础上建立了一种基于量子鱼群算法优化的RBF神经网络预测模型。仿真结果表明,提出的模型能准确地对浮选过程的经济指标进行全局预测,满足优化浮选药剂添加的计算要求。     

虚拟样机概念设计工具中的智能技术

面向多学科复杂产品虚拟样机概念设计的应用需求,研究并实现了一种智能型计算机辅助概念设计工具ICACDT.该工具以基于案例推理的问题求解机制通过CBR-Solver再现机械产品概念设计功能-行为-结构的决策过程.充分运用人工智能技术使概念设计反复迭代的流程自动化,并采用计算智能方法强化关键推理环节,优化系统性能,提高有效性和工作效率.系统备有案例及案例库自组织模块,可适应多学科用户自建本学科适用案例库及推理系统的需要.为满足复杂产品虚拟样机动态适应性技术进展的需要,提出该工具系统未来的改进方向,使系统具有自主计算特征并给出相应机制.     

基于视觉和后推方法的智能车轨迹跟踪控制

通过基于视觉的车道标志线识别系统建立智能车的期望跟踪轨迹,并将智能车运动学模型转换为链式系统模型,同时利用Backstepping方法设计控制律,克服了动态反馈线性化的方法设计的控制器维数较高以及滑模变结构控制器会呈现高频的抖振的缺点。通过仿真试验表明该方法得到了较好的轨迹跟踪控制效果和良好的全局稳定性。     

城市公共交通智能调度专家系统的研究

根据城市公共交通调度、专家系统知识及模糊控制理论建立了公交智能调度专家系统。该系统采用案例与规则两级推理机制,通过产生式规则实现对知识的表达,应用关系型数据库实现对知识的管理与操作。案例推理中设计了代码与属性两层匹配的推理策略,针对实际调度中的不精确判断,根据模糊控制与模糊推理的思想设计了模糊规则与模糊推理策略实现了基于规则的推理。该系统对实现公交系统智能化、提高公交调度的质量和效率具有重要的意义。     

逆P-集合与信息智能融合挖掘-发现

逆P-集合是一个新的动态数学模型, 它是把动态特性引入到有限普通集合X内, 改进有限普通集合X被提出的。逆P-集合是由内逆P-集合F与外逆P-集合构成的元素集合对。或者, (F,)是逆P-集合, 逆P-集合具有动态特性。在一定的条件下, 逆P-集合被还原成有限普通集合。逆P-集合具有P-集合相反的动态特性。逆P-推理是逆P-集合生成的一个动态推理。利用逆P-集合, 逆P-推理, 本文给出信息智能融合生成, 信息智能融合度概念, 给出信息智能融合挖掘-发现与信息智能融合挖掘-发现定理, 给出挖掘-发现准则。最后,利用这些结果给出信息智能融合挖掘-发现的应用。     

智能决策支持系统知识库体系结构的研究

决策支持系统是管理信息系统的深入发展。将人工智能理论引入决策支持系统 ,构成智能决策支持系统。该系统能提供专家级的决策支持方法。深度知识库存放的是元知识或宏知识。如果与推理机共同完成智能决策 ,要将元知识和宏知识共享地组织 ,成为浅度知识才能使用。浅度知识库分为动态和静态两部分 ,以实现稳定的浅度知识支持和更新的浅度知识支持。深度知识库的数据结构体系构成超文本形式 ,以便使元知识或宏知识在组合时充分知识共享。同时 ,可进行深度知识挖掘     

面向对象的高拱坝施工全过程动态仿真

为了建立通用的高拱坝施工仿真模型,以适应不同水电工程的复杂性与特殊性,在高拱坝施工全过程动态仿真中引入面向对象的仿真方法.构建高拱坝施工仿真系统的仿真建模框架体系,通过对象识别和层次划分,建立了仿真模型完整的系统分类与层次结构,论述面向对象技术在高拱坝施工全过程动态仿真中的应用过程,给出了仿真主控模块、高拱坝施工全过程仿真行为推理等关键技术的实现方法,并结合工程实例进行了应用.面向对象的高拱坝施工全过程动态仿真提高了仿真系统的可复用性、易维护性和可扩展性,并为仿真系统与虚拟仿真、智能化仿真的结合提供了理论基础.     

基于案例推理的稀土萃取分离过程优化设定控制

针对稀土萃取分离过程难以建立数学模型和实现生产过程自动控制的特点,提出了基于案例推理技术的稀土萃取分离过程两端出口产品纯度智能优化设定控制方法·在简要描述稀土萃取分离过程的基础上,从积累的大量过程历史控制数据中获取过程知识,将典型生产工况总结成案例的形式来构造案例库,并对案例推理过程中案例检索、案例调整、案例修正及存储方法进行了论述·给出了稀土萃取分离过程中萃取剂、料液和洗涤液流量的优化设定控制方法·将该方法应用于某公司HAB萃取提钇生产过程控制,取得了显著成效,表明所提方法的有效性·     

An ontology reasoning architecture for data mining knowledge management

In order to realize the intelligent management of data mining （DM） domain knowledge, this paper presents an architecture for DM knowledge management based on ontology. Using ontology database, this architecture can realize intelligent knowledge retrieval and automatic accomplishment of DM tasks by means of ontology services. Its key features include：①Describing DM ontology and meta-data using ontology based on Web ontology language （OWL）.② Ontology reasoning function. Based on the existing concepts and relations, the hidden knowledge in ontology can be obtained using the reasoning engine. This paper mainly focuses on the construction of DM ontology and the reasoning of DM ontology based on OWL DL（s）.