Экспертная система управления процессом рудно-термической плавки тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат технических наук Гонебная, Ольга Евгеньевна

• Гонебная, Ольга Евгеньевна
• кандидат технических наук
• 2004

Оглавление диссертации кандидат технических наук Гонебная, Ольга Евгеньевна

ВВЕДЕНИЕ.

1 АНАЛИЗ ПРОЦЕССА ПЛАВКИ В РТП.

1.1 Анализ состояния технологического процесса электроплавки в РТП.

1.1.1 Анализ сырья для производства никеля.

1.1.2 Анализ состояния технологического процесса плавки в рудно-термической печи

1.2 Анализ влияния основных режимных параметров на технологический процесс плавки в РТП.

1.3 Анализ состояния автоматизации процесса электроплавки в РТП.

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ.

2 РАЗРАБОТКА ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ ПРОЦЕССА ПЛАВКИ МЕДНО-НИКЕЛЕВОГО АГЛОМЕРАТА В РТП.

2.1 Понятие экспертных систем.

2.1.1 Определение и базовая структура экспертной системы.

2.1.2 Методика предварительной обработки исходных данных.

2.2 Разработка математического описания процесса.

2.2.1 Требования предъявляемые к математическому описанию процесса рудно-термической плавки.

2.2.2 Анализ существующего математического описания процессов электроплавки.

2.3 Использование современных информационных технологий при построении математического описания процесса плавки.

2.3.1 Применение теории нейронных сетей при построении математических моделей процесса плавки.

2.3.1.1 Из теории нейронных сетей.

2.3.1.2 Обучение нейронных сетей.

2.3.1.3 Разработка нейросетевой модели.

К 2.3.1.4 Обучение и проверка нейросетевой модели.

2.3.2 Применение теории нечетких множеств при разработке блока нечеткого управления.

2.3.2.1 Введение в теорию нечетких множеств и нечеткую логику.

2.3.2.2 Разработка блока нечеткого управления для процесса плавки в РТП.

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ.

3 РЕАЛИЗАЦИЯ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ ПРОЦЕССА РУДНО-ТЕРМИЧЕСКОЙ ПЛАВКИ.

3.1 Требования, предъявляемые к экспертной системе.

3.2 Разработка структуры программной реализации экспертной системы.

3.3 Разработка алгоритма работы экспертной системы.

3.4 Описание программной реализации экспертной системы.

3.5 Результаты использования экспертной системы.

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Экспертная система управления процессом рудно-термической плавки»

Важнейшей отраслью экономики России является металлургическая промышленность. Развитие наукоемких производств и многостадийных технологических процессов вообще, и, в частности, в цветной металлургии, поставило задачу повышения технико-экономических показателей переработки сырья в металлургических агрегатах. Особенно остро эта задача стоит при совершенствовании производства пирометаллургических процессов переработки сульфидных руд в рудно-термических печах (РТП), ввиду важности этого процесса не только для цветной металлургии, но и для народного хозяйства в целом.

В настоящее время значительное внимание уделяется вопросу улучшения показателей действующих агрегатов электроплавки на основе создания и внедрения автоматизированных систем управления процессом. Различные аспекты разработки АСУ металлургическими процессами рассмотрены в работах Д.А. Бочкова, Г.М. Глинкова, А.Г. Киселева, В.П. Цымбала и других.

Сложность создания автоматизированных систем управления объясняется тем, что технологические процессы протекают, как правило, в высокотемпературных и химически Ш агрессивных средах, в агрегатах большой единичной мощности, слабо оснащенных системами автоматического контроля основных технологических параметров, что не позволяет оперативно контролировать изменение этих параметров по ходу процесса.

Существующий уже многие десятилетия процесс рудно-термической плавки также является весьма сложной системой. Во-первых, этот процесс относится к классу нестационарных, случайных, нелинейных и многосвязных объектов, во-вторых, характеризуется большим количеством параметров и неучтенных возмущающих воздействий, наряду с чем представляет собой комплекс очень сложных химических взаимодействий, осложненных физическими превращениями, механическими и тепловыми процессами, случайными процессами тепло-массообмена, высокой температурой и агрессивной средой в печи, а также другими, еще не достаточно понятными явлениями, и, в-третьих, в процессе плавки нет практически никакой прямой (непрерывной, надежной и полной) информации об основных технологических параметрах, что связано с низким уровнем автоматизации производства. В результате, до настоящего времени процесс рудно-термической плавки до конца не описан логическими и математическими уравнениями достаточно точно и всесторонне. В таких условиях практически невозможно надеяться на успешное управление объектом по известным, уже установившимся схемам, которые могут с успехом применяться лишь там, где объект описан полно.

В рамках сложной системы необходимо применение таких методов, которые не дают явного формульного решения, а лишь указывают алгоритм, т.е. последовательность действий, операций, осуществление которых приводит к конкретному решению. Эти методы открывают возможность получения эффективных алгоритмов решения сложных оптимизационных задач, используя для этих целей разнообразные средства вычислительной техники.

В результате этого встает вопрос создания некоторой системы управления процессом рудно-термической плавки, включающей как математическое описание, так и установление взаимосвязей внутри объекта. В связи с этим, основной задачей является выявление закономерностей на основе методов системного анализа, автоматизация алгоритмов и процедур принятия решений, а также перенос полученной модели в память ЭВМ с целью использования ее для автоматизированного управления сложным процессом в режиме советчика. Такой режим еще не позволяет полностью исключить оператора из контура управления, но все же приближает к полностью автоматической системе, которая без участия оператора могла бы управлять сложным и плохо формализованным объектом.

Современные тенденции в рудно-термическом производстве требуют новых подходов к управлению, основанных на применении новейших информационных технологий. В соответствии с этим на сегодняшний день предприятия рудно-термической плавки испытывают потребность в таких системах, которые будут работать в условиях неполной информации об объекте, при отсутствии автоматического контроля основных технологических параметров, позволяя, с достаточной степенью точности, рассчитывать значения этих параметров и прогнозировать их изменение. К таким системам относятся экспертные системы (ЭС), позволяющие проводить глубокую оценку технологического процесса с целью выявления причин, вызывающих его нарушения, а также для исследования, эффективного управления и оптимизации производства. ЭС предназначены, главным образом, для решения практических задач, возникающих в слабо структурированной и трудно формализуемой предметной области.

В связи с этим, в настоящей работе необходимо рассмотреть вопросы повышения эффективности работы печей рудно-термической плавки медно-никелевых руд путем разработки экспертной системы процесса.

На сегодняшний день не существует реально-действующей экспертной системы процесса рудно-термической плавки. В связи с чем, предлагаемая для исследования тема является актуальной.

Цель работы. Целью настоящей работы является разработка и практическая реализация экспертной системы управления процессом рудно-термической плавки, позволяющей повысить технико-экономические показатели процесса.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

• провести анализ процесса рудно-термической плавки, выявить его особенности и причинно-следственные связи;

• разработать структуру и алгоритмы работы экспертной системы с учетом выявленных особенностей процесса рудно-термической плавки;

• построить научно-обоснованные и практически реализуемые математические модели расчета технологических параметров процесса электроплавки;

• разработать алгоритм управления процессом, использующий дополнительную информацию, полученную от моделей;

• разработать программную реализацию экспертной системы процесса рудно-термической плавки;

• провести экспериментальную проверку разработанной экспертной системы процесса рудно-термической плавки.

Методы исследования. В диссертационной работе использована комплексная методика, включающая: структурно-функциональный анализ и синтез; метод экспертных оценок; методы активного и пассивного эксперимента; методы математического моделирования; теорию нечетких множеств; методы нейросетевого моделирования, а также программные средства (NeuroShell, MatLab, NeuroWindows, MathCad, Excel)

Научная новизна работы:

1. С использованием методов системного анализа обоснована необходимость разработки экспертной системы управления процессом рудно-термической плавки и преимущества ее применения по сравнению с существующими методами управления;

2. Предложены структура и алгоритмы работы экспертной системы управления процессом рудно-термической плавки;

3. Распространено применение искусственных нейронных сетей на решение задач расчета и прогноза технологических параметров процесса рудно-термической плавки.

4. Разработаны модели нейросетевого моделирования, способные прогнозировать основные технологические параметры состояния процесса плавки.

5. Предложены структура и алгоритм работы блока выработки советов разрабатываемой экспертной системы с использованием методов нечеткой логики.

6. Подтверждена эффективность применения разработанной экспертной системы процесса рудно-термической плавки результатами экспериментальных проверок.

Ценность научной работы (значение для теории) состоит:

• в обосновании возможностей применения методов нейросетевого моделирования для решения задач прогноза основных технологических параметров процесса рудно-термической плавки;

• в обосновании возможностей применении методов нечеткого управления для выработки советов по управлению процессом рудно-термической плавки.

Практическая ценность.

1. Разработанная экспертная система процесса рудно-термической плавки позволяет при проектировании и отладке АСУ сократить время разработки на 15-20%, а также исследовать влияние технологических параметров на показатели эффективности процесса;

2. Разработанная экспертная система процесса рудно-термической плавки позволяет повысить эффективность обучения и снизить время обучения при подготовке технологического персонала и студентов различных металлургических специальностей;

Обоснованность и достоверность полученных в диссертационной работе положений и выводов определяется корректным использованием современных информационных технологий при построении математического описания процесса и подтверждается результатами экспериментальных исследований экспертной системы.

На защиту выносятся:

1. Структура и алгоритмы работы экспертной системы управления процессом рудно-термической плавки.

2. Нейросетевые модели расчета и прогноза технологических параметров процесса рудно-термической плавки, способные обеспечить высокий уровень точности оценки параметров.

3. Структура и алгоритм работы блока выработки советов экспертной системы.

4. Результаты экспериментальной проверки разработанной экспертной системы процесса рудно-термической плавки.

Реализация работы. Разработанная экспертная система внедрена в ЗАО «Краспромавтоматика» при проектировании и настройке АСУ в 2002г.; в учебный процесс в постоянную эксплуатацию в 2000г. в Иркутском государственном техническом университете при изучения дисциплин «Металлургия», «Теплотехника», «Автоматизация технологических Ф процессов»; в 2001г. в Сибирском государственном технологическом университете при изучения дисциплин «Моделирование объектов и систем управления», «Автоматизированные системы управления технологическими процессами»; в 2002г. в Красноярском промышленном колледже при изучении дисциплин «Автоматизация технологических процессов», «Теория автоматического управления»; в 2002г. в Красноярской государственной академии цветных металлов и золота при изучении дисциплин «Моделирование процессов и объектов в цветной металлургии», «Информационные технологии в металлургии», «Имитационное моделирование технологических систем в металлургии».

Апробация работы. Основные положения и отдельные разделы диссертационной работы обсуждались и докладывались на международных, всероссийских, зональных и * краевых конференциях и совещаниях, в том числе:

• Всероссийская научно-практическая конференция «Моделирование, программное обеспечение и наукоемкие технологии в металлургии», СибГИУ - Новокузнецк, 2001г.;

• Всероссийская научно-практическая конференция с международным участием «Достижения науки и техники - развитию сибирских регионов (инновационный и инвестиционный потенциалы)», КГТУ - Красноярск, 2000г.;

• Всероссийская научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Совершенствование методов поиска и разведки, технологии добычи и переработки полезных ископаемых», Фонд НТИ и ТДМ, КГАЦМиЗ - Красноярск, 1999г.;

• Всероссийская научно-техническая конференция «Перспективные материалы: получение и технология обработки», Фонд НТИ и ТДМ, ГАЦМиЗ - Красноярск, 1998г.;

• Международная научно-практическая конференция «Технология обучения как фактор творческого потенциала личности», ГАЦМиЗ - Красноярск, 27-30 апреля 1998г.

Публикации. По результатам выполненных исследований опубликовано 12 печатных работ. Из них 1 книжное издание, 8 статей в периодических сборниках, 3 работы в материалах конференций.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, выводов, библиографии, приложений и содержит 137 страниц основного машинописного текста, 41 рисунок, список использованной литературы включает 156 наименований. Диссертационная работа выполнена на кафедре «Прикладной математики и автоматизированных систем управления» Красноярской государственной академии цветных металлов и золота.

Заключение диссертации по теме «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)», Гонебная, Ольга Евгеньевна

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ

С учетом приведенных требований, на основе полученных математических моделей расчета управляющих воздействий, текущего состояния процесса электроплавки, прогноза, и алгоритмов работы разработана экспертная система (ЭС) процесса электроплавки медно-никелевого концентрата в РТП.

Особенностью разработанной ЭС является то, что она учитывает реальное состояние автоматизации процесса плавки медно-никелевых концентратов в РТП.

Разработанная экспертная система процесса плавки медно-никелевых концентратов в рудно-термических печах относится к классу открытых систем, что позволяет при необходимости и появлении возможности непрерывного автоматического контроля дополнительных технологических параметров дополнить и расширить ее функциональные возможности, а также изменить уже имеющуюся математическую модель, не затрагивая остальных частей системы.

Экспертная система работает по разработанному алгоритму и позволяет исследовать процесс рудно-термической плавки относительно различных критериев, как в режиме обучения, так и в режиме контроля знаний.

Проведенные исследования показали, что предложенная экспертная система позволяет исследовать влияние основных управляющих воздействий на показатели эффективности процесса плавки, а также производить комплексное управление процессом. Доказывает, что реакция экспертной системы на предложенное управление является идентичной реакции реального объекта управления, а, следовательно, учитывает все взаимосвязи и особенности реального процесса, вследствие чего доказывает правильность разработанных ранее структурных схем, алгоритмов, а также точность математических моделей. Наряду с этим, имея удобный наглядный интерфейс для работы, система дает возможность быстро и качественно наносить управления по различным каналам, производить анализ и получать практические навыки по работе с процессом плавки.

Таким образом, использование ЭС позволяет повысить эффективность процесса плавки, снизить количество аварийных и предаварийных ситуаций, уменьшить влияние человеческого фактора, разработать наилучшие методики по управлению процессом, а также повысить квалификацию обслуживающего персонала.

В настоящее время экспертная система может быть использована как в системе управления процессом рудно-термической плавки, так и в практике наглядного обучения и тестирования персонала на действующих предприятиях, а также в качестве методического и программного обеспечения в организации учебного процесса подготовки студентов различных металлургических специальностей.

В дальнейшем планируется использование системы для управления в режиме советчика, в котором система должна использоваться для коррекции хода реального технологического процесса в условиях действующего производства и позволит исключить ряд аварийных ситуаций на нем. Окончательной же целью ее применения будет являться режим супервизорного управления, в котором ЭС будет выполнять все функции обработки данных, принятия решений и непосредственного управления реальным технологическим процессом.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате выполненных исследований достигнута поставленная цель работы и получены следующие научные результаты:

1. Разработаны структура и алгоритмы работы ЭС управления процессом рудно-термической плавки. Данная система является весьма сложной и включает большое количество подсистем, реализующие различные режимы ее работы.

2. На основе принципов нейросетевого моделирования разработаны математические модели расчета основных технологических параметров процесса, позволяющие на основе имеющейся информации оценить состояние процесса плавки в любой момент времени, а также обладающие, по сравнению с существующими моделями, повышенной точностью прогноза. Данные модели обладают адаптивными свойствами, способны выучивать последовательности и наборы данных, в связи с чем являются более устойчивыми и адекватными.

3. С использованием методов нечеткой логики разработаны структура и алгоритм работы блока выработки советов, позволяющего по текущим значениям параметров, характеризующих состояние технологического процесса, сформировать рекомендации по дальнейшему управлению процессом. Данный блок позволяет, на основе базы нечетких правил, вырабатывать рекомендации по управлению процессом. Блок имеет гибкий алгоритм, позволяющий легко изменять и дополнять существующую базу правил, тем самым, расширяя его возможности.

4. Разработана ЭС управления процессом рудно-термической плавки, включающая математическое и программное обеспечение. Предложенная система является адекватной реальному технологическому процессу. Она позволяет исследовать процесс рудно-термической плавки относительно различных критериев, как в режиме обучения и контроля знаний, так и в режиме советчика.

5. Разработанная ЭС внедрена в ЗАО «Краспромавтоматика» и используется для проектирования и настройки АСУ; в процесс обучения (Иркутский государственный технический университет, Сибирский государственный технологический университет, Красноярская государственная академия цветных металлов и золота, Красноярский промышленный колледж) и показала положительные результаты при обучении студентов. Акты внедрения представлены в Приложениях 5-9.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Гонебная, Ольга Евгеньевна, 2004 год

1. Ванюков П.А. Комплексная переработка медного и никелевого сырья. М.: Металлургия. 1988.

2. Грейвер Н.С. Основы металлургии/ Н.С. Грейвер, Д.Н. Клушин т. 1, ч. 2, М., 1961. -780с.

3. Ванюков А.В. Теория пирометаллургических процессов/ А.В. Ванюков, В .Я. Зайцев М.: Металлургия, 1973. - 504с.

4. Леонтьев Л.И. Пирометаллургическая переработка комплексных руд/ Л.И. Леонтьев, Н.А. Ватолин, С.В. Шаврин, Н.С. Шумаков М.: Металлургия, 1997. - 432 с.

5. Рябко А.Г. Формы потерь цветных металлов с отвальными шлаками электропечей обеднения/ А.Г. Рябко, Л.С. Альтерман, В.В. Старых, Л.Ш. Цемехман, Д.М. Погребенко -Цветные металлы, 1983, №3, с. 18-20.

6. Смирнов В.И. Металлургия меди, никеля, кобальта/ В.И. Смирнов, А.А. Цейдлер, И.Ф. Худяков, А.И. Тихонов ч. 2, М.: Металлургия, 1966. - 404с.

7. Худяков И.Ф. Металлургия меди, никеля, кобальта/ И.Ф. Худяков, А.И. Тихонов М.: Металлургия, 1977 - 271с.

8. Худяков И.Ф. Металлургия меди, никеля и кобальта/ И.Ф. Худяков, А.И. Тихонов, В.И. Деев, С.С. Набойченко ч. 2, М.: Металлургия, 1977. - 263с.

9. Рудницкий В.Б. Автоматизация процессов рудной электроплавки в цветной металлургии. М.: Металлургия. 1973.

10. Серебрянный Я.Л. Электроплавка медно-никелевых руд и концентратов. -М.: Металлургия. 1974.

11. Данцис Я.Б. Электрофизические процессы в ванне рудотермической печи/ Я.Б. Данцис, Г.М. Жилов // Журнал Всесоюз. хим. Общество им. Д.И. Менделеева. 1979, т.24, с. 567571.

12. Козлов О.В. Оптимизация параметров крупных электропечей для выплавки ферроникеля// Рудовосстановительные электропечи: Сб. науч. тр./ Всесоюз. н.-и. проект, конструкт, и технол. ин.-т электротерм, оборудования, М.: Энергоатомиздат, 1988, -с.52-58.

13. Ткач Г.Д. Факторы, определяющие температурный режим непрерывного электротермического производства// Сб. физико- хим. исследования малоотходных процессов в электротермии М., 1985, - с. 103-105.

14. Чеботарев В.А. Повышение производительности рудотермической электропечи// Пром. энергетика 1963, №11, - с.15-17.

15. Автоматическое управление металлургическими процессами: Межвуз. сб. науч. тр. /Магнитог. Гос. Горно- Металллургич. Академия/ Ред. Блохин A.M. Магнитогорск, 1994 - 115с. - рус. - ISBN 5-230-10737-5.

16. Липухин Ю.В. Автоматизация основных металлургических процессов. М.: Металлургия, 1990-278с.

17. Липухин Ю.В. Автоматизация металлургических агрегатов. М.: Металлургия, 1992 -304с.

18. Смоляренко В.Д. Способ ведения плавки/ В.Д. Смоляренко, Л.Н. Кузнецов Всес. Н.И., проект.- констр. оборуд. А.С. 1325085, СССР. Заявл. 24.12.85, №3996811/22 - 02, опубл. в Б.И., 1987, №27, МКИ С21С5/52. РЖ «Мет.», 1988, №2, 2В469П.

19. Способ управления группой рудно-термических печей. А.С. 87780 МКИ Н05В7/144,3001.81, №40.

20. Способ регулирования электрического режима рудно-термической печи. А.С. 1161566 МКИ С21С5/52, опубл. 15.06.85 Б.И. 22.

21. Способ автоматического регулирования рудно-термической электропечью с четным числом электродов. А.С. 992596, опубл. 30.01.83, Б.И. №4 МКИ С21С5/52.

22. Степанянц С.А. Система автоматического управления процессом получения ферросплавов в электропечи/ С.А. Степанянц, В.В. Гордына, В.Т. Зубанов, Б.Ф. Величко -А.С. СССР №1136000, опубликован 23.01.85. Бюллетень №4.

23. Богутевский B.C. Устройство контроля температуры металла в конверторе/ B.C. Богутевский, И.И. Кочков, Н.А. Сорокин, С.К. Соболев А.С. СССР №1073290, опубликовано 15.02.84. Бюллетень №6 (по ультразвуковым колебаниям).

24. Фролов В.Н. Устройство для измерения температуры/ В.Н. Фролов, К.В. Юкса А.С. СССР №892232, опубликовано 21.07.81. Бюллетень №47 (сменные термоблоки).

25. Бродский В.Д. Новые методы абсолютного измерения температуры/ В.Д. Бродский, А.В. Саватеев // Измерительная техника. 1960, №5, с.21-25.

26. Горенский Б.М. Устройство для контроля температуры электролита алюминиевого электролизера/ Б.М. Горенский, П.М. Твардовский А.С. СССР №910853, опубликовано0703.82. Бюллетень №9.

27. Philip Hans Joachim, Troglancr Woltgang Anwendung mathematish - statistischer Verfaren bei der Metallurgier "Nene Hiirte", 1978, 33, №2,64-69.

28. Мак-Дональд Д.В. Введение в физику шумов и флуктуаций. М.: Мир, 1964. - 156с.

29. Баженов А.Е. Способ контроля температуры электролита алюминиевого электролизера/ А.Е. Баженов, Б.М. Горенский, С.Ф. Корндорф, П.М. Твардовский А.С. №681118, опубликовано 25.08.79. Бюллетень №31.

30. Галкин М.Ф. ЭВМ в производстве стали/ М.Ф. Галкин, Ю.С. Кроль, А.В. Семека М.: Металлургия, 1976. - 264с.

31. Галкин М.Ф. Кибернетические методы анализа электроплавки стали/ М.Ф. Галкин, Ю.С. Кроль М.: Металлургия, 1971. - 302с.

32. Гитгарц Д.А. Автоматизация плавильных электропечей с применением микро ЭВМ. -М.: Энергоатомиздат, 1984. 136с.

33. Синярев Г.Б. Применение ЭВМ для термодинамических расчетов металлургических процессов/ Г.Б. Синярев, Н.А. Ватолин, Б.Г.Трусов М.: Наука, 1982. - 260 с.

34. Бондарь Е.С. Уровнемер/ Е.С. Бондарь, А.А. Слизков, Е.М. Тур А.С. СССР №1150489, опубликовано 14.04.86, Бюллетень №14.

35. Данцис Я.Б. Устройство для контроля уровня расплава/ Я.Б. Данцис, Ю.А. Пушкин, С.З. Брегман, С.Ф. Короткин А.С. СССР №673859, опубликовано 25.07.79, бюллетень №28.

36. Уталяно Йосинобу. Способ определения уровней жидкости/ Уталяно Йосинобу, Цудзимото Кэньити, Танабэ Кардзуо, Нода Макото, Кадзимя Танэси Японский патент №50-40244, опубликован 28.09.84.

37. Zimmermann Helmut. Емкостной измеритель уровня/ Zimmermann Helmut, Droszez Stelten Патент ГДР №204155, опубликован 16.11.83.

38. Шайдуров Г.Я. Способ контроля количества осажденного металла в электролизер. А.С. СССР №393696, опубликован 26.11.71. Бюллетень №38.

39. Опыт и проблемы внедрения компьютерной техники в учебном процессе. Тезисы докладов научно-практического семинара. Челябинск. - 1990.

40. Компьютеризация учебного процесса в техническом вузе. Содержание и технология разноуровневого образования. Труды межвузовских научно-практических конференций. Новокузнецк. -1994-1995.

41. Горенский Б.М. Математическое моделирование и оптимизация технологических систем в цветной металлургии: Учебное пособие/ КИЦМ, Красноярск, 1994,152с.

42. Попов Э.В. Экспертные системы реального времени// Открытые системы № 2(10), 1995.

43. Хеййс-Рот Ф. Построение экспертных систем/ Ф. Хеййс-Рот, Д. Уотерман, Д. Ленат М: Мир, 1989. - 220с.

44. Нейлор К. Как построить свою экспертную систему. М.: Энергоатомиздат, 1991. - 228 с.

45. Бородюк В.П. Организация эксперимента при сборе статистических данных для регрессионного анализа/ В.П. Бородюк, Г.Ф.Филаретов // Планирование эксперимента. Под ред. Г.К. Круг. М.: Наука, 1966.

46. Веселая Г.Н. О математических моделях технологических процессов, полученных по данным пассивных наблюдений/ Г.Н. Веселая, Н.В. Егорова // Проблемы планирования эксперимента. Под ред. Г.К. Круг. М.: Наука, 1969.

47. Лецкий Э.К. Последовательные алгоритмы вычисления коэффициентов регрессионной модели/ Проблемы планирования эксперимента. Под ред. Г.К. Круг. М.: Наука, 1969.

48. Дрейпер, Смит. Прикладной регрессионный анализ. М.: Статистика, 1973.

49. Рубан А.И. Методы анализа данных. Учеб. пособие: В 2 ч. Ч. 2 / КГТУ, Красноярск, 1994.-125 с.

50. Рубан А.И. Теория вероятностей и математическая статистика: Учеб. пособие. В 2 ч. / КГТУ, Красноярск, 1996.

51. Цымбал В.П. Математическое моделирование металлургических процессов: Учебное пособие для вузов. М.: Металлургия, 1986, 240с.

52. Моделирование физико-химических систем и технологических процессов в металлургии. Труды Всесоюзного совещания. Новокузнецк, 1991.

53. Математические и экономические модели в оперативном управлении производством. — Москва, «Электрика» 1997, №3, №6.

54. Современные проблемы и пути развития металлургии. Труды Международной научно-технической конференции. Новокузнецк. 1997.

55. Современные проблемы и пути развития металлургии. Материалы международной научно-практической конференции. СибГИУ, Новокузнецк. 1998 г.

56. Металлургия на пороге XXI века: достижения и прогнозы. Материалы Всероссийской научно-практической конференции, Новокузнецк, 1999 г.

57. Советов В.Я. Моделирование систем/ В.Я. Советов, С.А. Яковлев// Учебник для ВУЗов. -М.: Высшая школа, 1975.

58. Перегудов Ф.И. Основы системного анализа/ Ф.И. Перегудов, Ф.П. Тарасенко// Учеб. 2-ое изд. Доп. Томск. Издательство НТЛ, 1997.

59. Кафаров В.В. Принципы математического моделирования химико-технологических систем. М.: Химия, 1974.

60. Падалко А.Г. Разработка образно-наглядных моделей металлургических процессов и их применение в АСУ ТП и обучающих комплексах. Автореферат кандидатской диссертации, г. Новокузнецк, 1984.

61. Геловани В.А. Проблемы компьютерного моделирования/ В.А. Геловани, В.В. Юрченко М.: МНИ-ИГУ, 1990.

62. Лапко А.В. Имитационные модели пространственно распределенных экологических систем / А.В. Лапко, Н.В. Цугленок, Г.И. Цугленок. Новосибирск: Наука. Сибирская издательская фирма РАН, 1999. - 190с.

63. Демиденко Н.Д. Управляемые распределенные системы. Новосибирск: Наука. Сибирская издательская фирма РАН, 1999. - 393с.

64. Лапко А.В. Имитационные модели неопределенных систем Новосибирск: ВО «Наука». Сибирская издательская фирма. 1993 -112с.

65. Катковник В.Я. Непараметрическая идентификация и сглаживание данных: метод локальной аппроксимации. М.: Главная редакция физико-математической литературы, 1985.-336 с.

66. Файницкий М.З. Основные принципы управления РТП/ М.З. Файницкий, В.В. Дрессен // Проблемы рудной электротермии:Докл. научно-технич. совещ. «Электротермия-96», С.-П., 4-5 июня, 96г. СПб, 1996 - с. 196-205. -рус.

67. Тарасов В.А. Электротепловая модель процессов в ванне РТП/ Проблемы рудной электротермии: Докл. научно-технич. совещ. «Электротермия-96», С.-П., 4-5 июня, 96г. -СПб, 1996 с. 196-205. -рус.

68. Альперович И.Г. Моделирование процессов тепломассообмена в РТП/ И.Г. Альперович, Г.Г. Яньков // Проблемы рудной электротермии:Докл. научно-технич. совещ. «Электротермия-96», С.-П., 4-5 июня, 96г. СПб, 1996 - с. 196-205. -рус.

69. Тохтабаев Г.М. Разработка базовой математической модели процесса электроплавки медных концентратов. Рукопись деп. В КАЗ-НИИНТИ 5.05.85г. №941, КА-85ДЕП, РЖ «Металлургия», 85, №8.

70. Тохтабаев Г.М. Разработка информационной математической модели процесса электроплавки медных концентратов. РЖ «Металлургия», 1985, №8.

71. Панченко С.В. Динамика процессов в РВП/ С.В. Панченко, А.Ф. Богатырев, Д.С. Панченко // Проблемы рудной электротермии: Докл. научно-технич. совещ. «Электротермия-96», С.-П., 4-5 июня, 96г. СПб, 1996 - с. 196-205. -рус.

72. Способ настройки модели рудно-термической электропечи. АС 984068, СССР, Б.И.,1982, №7, МКИ Н05В7/148.

73. Иванов В. А. Адекватная модель процесса электротермической переработки окисленных цинкосодержащих материалов для оптимального управления. Известия ВУЗов. Цветная металлургия, 1983,№4, с. 32-36.

74. Васина Г.И. Математическая модель процессов переработки оловосодержащих материалов в электропечах. Известия ВУЗов. Цветная металлургия, 1984,№2, с. 107-111.

75. Ершов В.А. Модель учета технологических параметров при расчете режимов работы печей/ В.А. Ершов, В.Д. Розенберг// Рудовосстановительные электропечи: Сб. Научных трудов ВНИИ Электротерм, оборудования. М., 1988, с. 46-52.

76. Ершов В.А. Метод расчета температуры под сводом рудотермической печи/ В.А. Ершов, А.В. Финкелыптейн, Т.Б. Винельцева // Комплексные использования минерального сырья 1983,-№9-с. 39-41.

77. Штутин Г.И. Исследование теплового баланса закрытой рудотермической печи/ Г.И. Штутин, П.А. Мясников, В.Н. Кулиничев // Металлургическая теплотехника, 1981, - №9 -с. 42-46.

78. Кулиничев В.И. Определение параметров рудовосстановительных электропечей через активное сопротивление ванны// Сталь. 1988 - №7, с. 43-49.

79. Миронов Ю.М. Методы математического расчета параметров ванн многошлаковых электропечей/ Ю.М. Миронов, В.А. Тарасов, B.JI. Розенберг, А.Н. Попов // Электротехническая промышленность. Электротермия 1980 №2 - с.4-5.

80. Живоглядов В.П. Непараметрические алгоритмы адаптации/ В.П. Живоглядов, А.В. Медведев -Фрунзе: Илим, 1974.-134 с.

81. Медведев А.В. Непараметрические системы адаптации.- Новосибирск: Наука, 1983 .-174с.

82. Медведев А.В. Непараметрические методы в кибернетике/ Изв. высш. уч. Заведений, т.38, изд. Томского госуниверситета, 1995. с. 47-54.

83. Лапко А.В. Непараметрические системы классификации/ А.В. Лапко, В.А. Лапко, М.И. Соколов, С.В. Ченцов. Новосибирск: Наука, 2000. - 240с.

84. Халикова О.Е. Параметрические и непараметрические методы для идентификации процесса плавки в РТП. // Перспективные технологии и техника для горно -металлургического комплекса: Сб. научных статей: В 2-х ч.; КГАЦМиЗ. Кр-ск, 1999, 4.2. -463с.

85. Распределенные системы управления периодическими и непрерывными процессами. Seamless integration of multiple batch and continuous processes / Shaw P. // Spec. Chem. -1994. -14, №6 c. 385-386. - Англ.

86. Монахова E. "Нейрохирурги" с Ордынки. PC Week/RE, №9, 1995.

87. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника. М.: Мир, 1992.

88. Горбань А.Н. Обучение нейронных сетей. М.: СП ПараГраф, 1991.

89. Горбань А.Н. Нейроинформатика/ А.Н. Горбань, B.J1. Дунин-Барковский, А.Н. Кардин и др./ Отв. Ред. Е.А. Новиков, РАН, Сиб. Отд., Институт выч. Моделирования -Новосибирск: Наука, 1998.

90. Корнеев В.В. Базы данных. Интеллектуальная обработка инфор-мации/ В.В Корнеев., А.Ф. Гареев и др. М.: Издатель Молгачева С.В.,2001.

91. Миркес Е.М. Нейроинформатика и другие науки // Вестник КГТУ, 1996, вып. 6, с.5-33.

92. Розенблатт Ф. Принципы нейродинамики. Перцептрон и теория механизмов мозга. -М„ Мир, 1965.

93. Simpson, P. Artificial Neural Systems. New York, N.Y.: Pergamon Press, 1990.

94. Specht, D. Probabilistic Neural Networks// Neural Networks, 1990, 3, 109-118.

95. Cben, C.H. Fuzzy Logic and Neural Network Handbook. New York, N.Y.: McGraw-Hill, Inc., 1996.

96. Горбань А.Н. Возможности нейронных сетей // Нейроинформатика. Новосибирск: Наука, Сибирская издательская фирма РАН, 1998.

97. Барцев С.И. Адаптивные сети обработки информации/ С.И Барцев., В.А Охонин./ Препринт ИФ СО АН СССР, Красноярск, 1986, №59Б, 20 с.

98. Swingler К. Applying Neural Networks// A Practical Guide/ Academic Press, 1996.

99. Laurene F. Fundamentals of Neural Networks: Architectures, Algorithms, and Applications, Prentice Hall, 1994.

100. Гилев C.E. Сравнение методов обучения нейронных сетей // Тезисы докладов III Всеросийского семинара "Нейроинформатика и ее приложения" Красноярск: Изд-во КГТУ, сс. 80-81.

101. Горбань А.Н. Нейрокомп // Нейроинформатика и ее приложения: Материалы III Всероссийского семинара, 6-8 октября 1995 г. Ч. 1/Под ред. А.Н.Горбаня Красноярск: Изд-во КГТУ, 1995. С. 3-31.

102. Итоги науки и техники. Сер. "Физ. и Матем. модели нейронных сетей" /Под ред. А.А.Веденова. М.: Изд-во ВИНИТИ, 1990-92 - Т. 1-5.

103. Масалович А.И. От нейрона к нейрокомпьютеру // Журнал доктора Добба,- 1992.-N.I.- С.20-24

104. Фролов А.А. Нейронные модели ассоциативной памяти/ А.А.Фролов, И.П Муравьев -М.: Наука, 1987.- 160 с.

105. Цыпкин Я.З. Основы теории обучающихся систем. М.: Наука, 1970. 252 с.

106. Щербаков П.С. Библиографическая база данных по методам настройки нейронных сетей // Нейрокомпьютер, 1993. № 3,4. С.5-8.

107. Zade L. A. The concept of a linguistic variable and its application to approximate reasoning. Part 1, 2, 3 // Information Sciences, n. 8 pp.199-249, pp.301-357; n. 9 pp. 43-80.

108. Smidth F. L. Computing with a human face. // New Scientist, 6 may, 1982.

109. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств.- М.:Радио и связь, 1982.- 432 с.

110. ЗадеЛ. Понятие лингвистической переменной и ее применение к принятию 4 приближенных решений. — М.: Мир, 1976. — 167 с.

111. Zadeh L. Fuzzy sets // Information and Control. — 1965. — №8. — P. 338-353.

112. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. — М.: Радио и связь, 1981. — 286 с.

113. Ротштейн А.П. Проектирование нечетких баз знаний: лабораторный практикум и курсовое проектирование/ А.П. Ротштейн, С.Д. Штовба// Учебное пособие. Винница: Винницкий государственный технический университет, 1999.- 65с. (На укр. языке).

114. Ротштейн А.П. Влияние методов деффазификации на скорость настройки нечеткой модели/ А.П. Ротштейн, С.Д. Штовба// Кибернетика и системный анализ.- 2002.- №1.

115. Заде Л.А. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений.- В кн.: Математика сегодня.- М.:3нание, 1974, с. 5-49.

116. Борисов А.Н. Принятие решений на основе нечетких моделей. Примеры * использования/ А.Н. Борисов, О.А. Крумберг, И.П. Федоров Рига: Зинатне, 1990.- 184 с.

117. Mamdani Е. Н. Applications of fuzzy algorithms for simple dynamic plant. Pore. IEE. vol. 121, n. 12, pp. 1585-1588, 1974.

118. Мелихов A.H. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой/ А.Н. Мелихов, Л.С. Берштейн, С.Я. Коровин М.: Наука, 1990,- 272 с.

119. Алиев Р.А. Производственные системы с искусственным интеллектом/ Р.А. Алиев, Н.М. Абдикеев, М.М. Шахназаров М: Радио и связь. 1990. - 264 с.

120. Круглов В.В. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети/ В.В. Круглов, М.И. Дли, Р.Ю. Голунов Физматлит, 2001. - 224 с.

121. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой информации.- М.:Наука, 1981.- 206 с.

122. Малышев Н.Г. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР/ Н.Г. Малышев, Л.С. Бернштейн, А.В. Боженюк — М.: Энергоиздат, 1991. — 136 с.

123. Fu Н.С. A fuzzy neural network for knowledge learning/ H.C. Fu, J J. Shann // Int. J.

124. Neural Syst.- 1994.- V.5, N.I.- P.13-22. 133. Keller J.M. Neural network implementation of fuzzy logic/ J.M. Keller, R.R. Yager, H. Tahani // Fuzzy Sets and Syst.1992.- 45, № 1. PP. 1-12.

125. Ротштейн А.П. Интеллектуальные технологии идентификации: нечеткая логика, генетические алгоритмы, нейронные сети. — Винница: УНИВЕРСУМ—Винница, 1999. — 320

126. Борисов А.Н. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений/ А.Н. Борисов, А.В. Алексеев, Г.В. Меркурьева и др.- М: Радио и связь. 1989. 304 с

127. Берштейн JI.C. Нечеткие модели принятия решений: дедукция, индукция, аналогия

128. J1.C. Берштейн, А.В. Боженюк Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2001 .-110с.

129. Цымбал В.П. Введение в теорию самоорганизации. С примерами из металлургии: Учебное пособие. СибГГМА. Новокузнецк, 1997 - 251с.

130. Бочков Д. А. Автоматизированные системы управления металлургическим производством/ Учеб. пособие для студентов металлург, спец. ВУЗов. М.: Металлургия, 1992-250с.

131. Основные тенденции развития и внедрения автоматизированных информационных систем/Информационный сб. -М., УНИИГАИК, 1994 40с.

132. Создание систем управления качеством руд для повышения эффективностииспользования сырья. Жур. «Цв. Металлы», 1993, №3, стр.62.

133. Халикова О.Е. Новые информационные технологии в управлении металлургическими процессами/ О.Е. Халикова, Б.М. Горенский, Ю.Н. Чурсанов, А.В. Киселев // Лаб. практикум/ ГАЦМиЗ Красноярск, 1999, 80с.

134. Халикова О.Е. Автоматизированная информационно-советующая система управления и диагностики процессом плавки в РТП/ О.Е. Халикова, Б.М. Горенский, И.В.

135. Гонебный // Моделирование, программное обеспечение и наукоемкие технологии вметаллургии. Труды Всероссийской научно-практической конференции/ Под общей редакцией С.П. Мочалова/ СибГИУ. Новокузнецк, 2001г. -497с.

136. Сборник докладов научно-методического совещания семинара. «Применение в учебном процессе тренажеров и моделей-имитаторов». - Новокузнецк, 1984.

137. Горенский Б.М. ЭВМ в управлении технологическими процессами/ Б.М. Горенский,

138. A.А. Буралков, В.А. Казинникова Учеб. Пособие. ГАЦМиЗ. - Красноярск, 1998,184 с.

139. Черненький В.М. Имитационное моделирование. Прак. пособие М.: Высшая школа, 1990.

140. Гультяев А.К. Matlab 5.2. Имитационное моделирование в среде Windows. Практ. пособие, Спб.: Корона, 1999.

141. B.В.; КГАЦМиЗ. Красноярск, 2002. - 242с.

142. Моделирование, программное обеспечение и наукоемкие технологии в металлургии. Труды Всероссийской научно-практической конференции/ Под общей редакцией С.П. Мочалова/ СибГИУ. Новокузнецк, 2001г. - 497с.

143. Гонебная О.Е. Принципы построения имитационной системы управления процессом рудно-термической плавки // Информатика и системы управления: Межвуз. сб. науч. тр. Вып. 7- Красноярск: ГУ НИИ информатики и процессов управления, 2002.- С.261-268.-V