Купить статью

Представлена программная модель сложных процессов переработки мелкорудного сырья на основе обучаемого дерева систем нечеткого логического вывода. Переработка такого сырья обеспечивает не только получение ценного конечного продукта, например такого, как желтый фосфор, но и способствует решению проблемы утилизации рудных отходов, мелкодисперсные фракции которых наносят значительный экологический ущерб территориям, прилегающим к горно-обогатительным комбинатам. Технологическая система переработки мелкорудного сырья состоит из энергоресурсоемких агрегатов, поэтому даже незначительное относительное снижение затрат ресурсов и энергии приводит к большой экономии в абсолютных цифрах. Такое снижение может достигаться за счет оптимизации управления агрегатами, синтез которого требует наличия моделей технологических процессов, поэтому совершенствование методов и инструментария моделирования является актуальной исследовательской задачей. Особенностью предложенной модели является то, что ее входами являются не только переменные, описывающие преобразования ресурса, но и переменные, отражающие энергозатраты отдельных технологических агрегатов. Это позволяет применять модель для расчета энергоресурсоэффективности переработки мелкорудного сырья. Иерархическая структура нечетко-логического дерева способна отражать взаимосвязь процессов различной природы, сопровождающих переработку мелкорудного сырья, а также способствует повышению эффективности ее обучения за счет разбиения признакового пространства большой размерности на несколько групп, на которых обучаются отдельные узлы дерева. Программа, разработанная в среде MatLab и реализующая предложенную модель, показала высокую точность регрессии на синтетическом наборе входных данных, что может свидетельствовать о целесообразности применения предложенной модели в задачах оптимизации систем управления переработкой мелкорудного сырья по критерию энергоресурсоэффективности.