Интеллектуальная система управления процессом плавки медного сульфидного концентрата в печи Ванюкова: на примере печи ПВ-2 ПЦ МЗ ЗФ ОАО "ГМК "Норильский никель" тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат технических наук Зыков, Илья Евгеньевич

• Зыков, Илья Евгеньевич
• кандидат технических наук
• 2008

Оглавление диссертации кандидат технических наук Зыков, Илья Евгеньевич

ВВЕДЕНИЕ.

1. Состояние вопросов моделирования и автоматизации процесса плавки Ванюкова (ПВ).

1.1. Краткое описание и технические характеристики плавильного комплекса ПВ-2 ПЦ МЗ ЗФ ОАО «ГМК «Норильский никель».

1.2. Анализ научно-технических решений по обеспечению оперативного управления плавкой в комплексе с ПВ.

1.3. Актуальность совершенствования систем автоматического управления ПВ-2 в условиях ЗФ ОАО «ГМК «Норильский никель».

2. Основные положения выбора эффективных критериев управления и построения АСУ в соответствии с ними.

2.1. Методика и алгоритм оценки качества ведения технологического процесса оператором-технологом за длительный период времени.

2.2. Процедура построения управляющей модели в виде полиномов.

2.3. Обобщенная структура подсистемы управления на базе интеллектуальных алгоритмов и нечеткой логики.

2.4. Выводы по главе.

3. Разработка основных элементов системы управления комплекса ПВ-2 ПЦ МЗ ЗФ ОАО «ГМК «НН» по показателю КГП на базе интеллектуальных алгоритмов.

3.1. Выбор эксперта из числа опытных операторов-технологов комплекса ПВ-2.

3.2. Построение управляющей БЗ системы управления комплексом ПВ-2.

3.3. Проверка адекватности полиномиальной БЗ логике ведения плавки в ПВ-2.

3.4. Выводы по главе.

4. Система управления комплексом ПВ-2 по параметру КГП на основе интеллектуальных алгоритмов.

4.1. Разработка структурной логической схемы АСУ на базе интеллектуальных алгоритмов

4.2. Алгоритм работы интеллектуальной АСУ ПВ-2 на базе полиномиальной БЗ при решении задачи КГП.

4.3. Программно-технический комплекс системы автоматического управления комплексом ПВ-2.

4.4. Проверка эффективности интеллектуальных алгоритмов в реальных производственно-технологических условиях.

4.5. Выводы по главе.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Интеллектуальная система управления процессом плавки медного сульфидного концентрата в печи Ванюкова: на примере печи ПВ-2 ПЦ МЗ ЗФ ОАО "ГМК "Норильский никель"»

Процесс Ванюкова плавки сульфидного медного сырья в печи Ванюкова №2 (ПВ-2), которая входит в состав Плавильного Участка №1 (ПУ-1) Плавильного Цеха Медного завода (ПЦ МЗ) Заполярного Филиала Открытого Акционерного Общества «Горно-Металлургическая Компания «Норильский никель» (ЗФ ОАО «ГМК «Норильский никель»), является одним из основных технологических операций в цепочке производства товарной меди.

Эффективное управление процессом Ванюкова (ПВ), определяемое как поддержание оптимального сочетания загрузки расходных материалов, максимальной среднесменной производительности технологического агрегата и заданного качества продуктов плавки, оказывает существенное влияние на экономические показатели Медного завода.

Обеспечение работы передела в эффективных областях факторного пространства, позволяющих решить основную задачу процесса Ванюкова — пирометаллургического разделения шихты на штейн и отвальный шлак с минимальными затратами .ресурсов и энергии — цель всех операторов-технологов и АСУ ТП. В частности, АСУ ТП предполагает наличие управляющего алгоритма или прогнозирующей модели, адекватной данному процессу. При этом цель управления по выбранному алгоритму должна быть увязана с наиболее эффективным критерием качества ведения технологического процесса (ТП). Уровень развития существовавшего до настоящего времени технического, алгоритмического и информационного обеспечения ТП представлял очень ограниченные возможности по реализации высокоэффективных способов управления ТП, учитывающих в реальном масштабе времени все основные и доступные для изменения технологические факторы.

Процесс Ванюкова относится к многофакторным процессам с трудноформализуемыми возмущениями, например, по содержаниям основных металлов в шихте. Контролировать эти возмущения не представляется возможным, а стабилизация входных материальных потоков не снимает колебаний свойств шихты и не исключает субъективные ошибки операторов-технологов, что приводит к существенным изменениям режимов работы ПВ, не исключает возможных аварийно-опасных ситуаций и существенно снижает технико-экономические показатели процесса в целом.

Из изложенного очевидно, что одним из вариантов решения актуальной задачи повышения технико-экономических показателей процесса плавки сульфидного медного концентрата в ПВ-2 является усовершенствование принципов построения алгоритмов функционирования АСУ с учетом трудноформализуемости возмущений и многофакторности процесса.

Последовательность предлагаемого автором варианта успешного решения актуальной задачи представлена в настоящей диссертационной работе, которая состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы. Приведем их краткое содержание.

Заключение диссертации по теме «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)», Зыков, Илья Евгеньевич

4.5. Выводы по главе

На основе результатов исследований, полученных в гл. 1-3:

• Разработан алгоритм обработки и оценки оперативной информации о частотно-временных характеристиках величин технологических параметров процесса плавки сульфидных медных концентратов в ПВ-2 для последующей аппаратно-программной реализации автоматической системы, функционирующей с учетом достигнутых наилучших показателей качества работы сменных операторов - технологов;

• Разработан алгоритм выработки управляющих воздействий на технологический объект с учетом нестационарности входной информации и, обеспечивающий получение желаемых показателей КГП в условиях плавки медных концентратов в ПВ-2 ОАО «ГМК «Норильский никель»;

• На базе существующего аппаратурного обеспечения жизнедеятельности ПВ-2 современными средствами автоматизации предложена структура программного технического комплекса, реализующего алгоритмы интеллектуального управления при решении целевых подзадач КГП и БОУ в режиме реального времени как в автоматическом режиме, так и в режиме советчика оператору;

5. Заключение и выводы по работе

Цель работы, заявленная как повышение безаварийности и технико-экономических показателей процесса плавки медного сульфидного концентрата в ПВ путем создания интеллектуальной системы управления плавкой в условиях существенной неполноты исходной информации о протекании процесса, достигнута.

В процессе достижения поставленной цели автором выполнены исследования сформулированных ранее (глава 1.3) научно-технических вопросов, совокупность результатов которых представляет решение актуальной научно-технической задачи:

1. Проведен теоретический анализ современных методов отбора экспертов-технологов для формирования базы знаний по управлению процессом плавки в ПВ и существующих способов синтеза систем автоматического управления, выбран и научно обоснован способ оценки эффективности принимаемых при ведении плавки решений в рамках задач обеспечения безопасности управления и качества готовой продукции.

2. Предложена и научно обоснована новая методика выбора экспертов, заключающаяся в том, что с помощью статистических и частотных методов оцениваются изменения координат состояния металлургического процесса на изменения управляющих воздействий, подаваемых эксплуатационным персоналом;

3. Произведен анализ результатов работы оперативного технологического персонала при ведении плавки в ПВ-2 в условиях ПЦ МЗ ЗФ ОАО ГМК "НН" и на базе двух независимых критериев выполнена оценка качества управления за длительный период времени. В результате проведенных исследований сформированы критерии оценки качества работы операторов-технологов для выбора из их состава лучших экспертов-технологов для участия в формировании базы знаний интеллектуальной

АСУ ПВ-2, а также разработан алгоритм реализации метода выбора экспертов;

4. Выбран эффективный метод построения АСУ комплексом ПВ-2, который заключается в восстановлении неизвестной аналитической функции управления на базе методов планирования эксперимента и нечеткой логики и способный в условиях многофакторности, неполноты оперативной информации и отсутствия данных о результатах принятых управляющих решений эффективно использовать знания и опыт экспертов, выбранных по новой методике, при одновременном обеспечении безопасности оперативного управления и качества готовой продукции;

5. Выбраны и формализованы технологические переменные (факторы) и их параметры, которые необходимо учитывать как при оперативном безаварийном управлении, так и при решении целевой подзадачи обеспечения регламентированного качества готовой продукции при ведении плавки в ПВ-2 ПЦ МЗ ЗФ ОАО «ГМК «Норильский никель».

6. Построена нечёткая полиномиальная модель выбора управляющих воздействий для ПВ-2 на базе выбранной методики построения интеллектуальной АСУ, для чего разработана матрица опроса оператора-технолога. Адекватность полиномиальной модели практике ведения процесса в ПВ-2 в условиях ПЦ МЗ проверена предъявлением оператору-технологу второй полуреплики матрицы планированного эксперимента, рассчитанную с помощью построенного полинома;

7. Разработаны алгоритмы функционирования интеллектуальной подсистемы на базе нечёткой полиномиальной модели выбора управляющих воздействий (нечеткого логического регулятора) в структуре АСУ ПВ-2, способных при ведении плавки решить целевую подзадачу КГП на уровне эксперта;

8. Разработано инженерное техническое обеспечение АСУ ПВ-2, способное на вести безаварийное оперативное управление технологическим агрегатом при обеспечении качества готовой продукции операторами-технологами любой квалификации, но с получением результатов управления на уровне выбранных экспертов.

9. Показана высокая эффективность созданной интеллектуальной АСУ при выборе управляющих воздействий, способной существенно снизить величину выбранного критерия оценки качества работы операторов- технологов и тем самым повысить показатели работы плавильного участка ПЦ МЗ ЗФ ОАО «ГМК «Норильский никель» в целом.

10. Проведено испытание созданной интеллектуальной АСУ ПВ-2, построенной на базе интеллектуальных алгоритмов, в оперативном технологическом режиме советчика оператору-технологу (акт проведения испытаний от «15» мая 2007г.) в условиях ПЦ МЗ ЗФ ОАО «ГМК «Норильский никель».

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Зыков, Илья Евгеньевич, 2008 год

1. Аверкин А.Н., Батыршин И.З., Блишун А.Ф. и др. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под ред. Д.А. Поспелова. М.: Наука, 1986.

2. Адлер Ю.П. Введение в планирование эксперимента. М.: Металлургия, 1969.— 160с.

3. Алексеев А.В. Применение нечеткой математики в задачах принятия решений // Прикладные задачи анализа решений в организационно-технических системах. Рига.: Риж. политехи, ин-т. 1985.

4. Алиев Р.А., Церковный А.З. Представление знаний в интеллектуальных роботах на основе нечетких множеств // ДАН СССР. 1988. Т.299. N6.

5. Алиев Р.А. Церковный А.Э. Мамедова Г.А. Управление производством при нечеткой исходной информации. М.: Энергоатомиздат, 1991.

6. Алиев Р.А., Абдикеев Н.М., Шахназаров М.М. Производственные системы с искусственным интеллектом. — М.: Радио и связь, 1990.

7. Алиев Р.А., Захарова Э.Г., Ульянов С.В. Нечеткие модели управления динамическими системами // Итоги науки и техники. Техн. кибернетика. Т.29. М.: ВИНИТИ АН СССР, 1990:

8. Алиев Р.А., Захарова Э.Г., Ульянов С.В. Нечеткие регуляторы и интеллектуальные промышленные системы управления // Итоги науки и техники. Техн. кибернетика. Т.32. М.: ВИНИТИ АН СССР, 1990:

9. Алиев Р.А., Ульянов С.В. Нечеткие алгоритмы и системы управления. М.: Знание, 1990:

10. Арунянц Г.Г., Рутковский A.JL, Салихов З.Г., Столбовский Д.Н. Об одном методе повышения эффективности расчета динамических характеристик объектов управления// Автоматика и телемеханика.- 2005.- № 4.- С. 60-69.

11. Асатурян В.И. Теория планирования эксперимента. М.: Радио и связь, 1983г.

12. Багрова Т.А. Поведение меди и сопутствующих элементов в процессах автогенной плавки и пути повышения комплексности использования сырья : дисс. канд. техн. наук.//М.:Гинцветмет., 1987.124 с.

13. Бейтельман JI.C., Мучник И.Б., Мучник Р.Б., Симасарьян Р.А. Применение структурного анализа кривых к задаче исследования конвертерного процесса.-Изв. высш. учеб. заведений. Черн. мет., 1971, №12.-С. 149-155.

14. Белявский М.А., Дьячков А.А., Мейерович А.С., Меретуков М.А. и др. Расчет диаграмм равновесия на ЭВМ применительно к комплексной переработке минерального сырья // Компл. исп. минер, сырья.-1985.-№ 8.-С. 23-28.

15. Бороненков В.Н., Поздняков А.Д. Математическая модель кинетики совместного окисления примесей железа расплавленным шлаком.-В: Межвуз. сб., вып. 7.-Свердловск, УПИ, 1979,-С. 75-83.

16. Браверман Э.М., Мучник И.Б. Структурные методы обработки эмпирических данных.-М.: Наука, 1983.

17. Буровой И. А., Ромашкин А.И. Математическая модель процесса флотационного разделения файнштейна.-МИСиС.-М., 1985.-11 с.-Библ. 9 наим. /Рук. деп. в ЦНИИЭИцветмет 15 авг. 1985 г. № 1331-85 Деп.

18. Боровиков В. П., Ивченко Г. И. Прогнозирование в системе STATISTIC А в среде Windows.-M.: КомпьютерПресс, 1998.-370с.

19. Боровиков В. П. Популярное введение в программу STATISTICA.-M.: КомпьютерПресс, 1998.-296 с.

20. Бернстейн А. Справочник статистических решений. М.: Статистика, 1968. 164с.

21. Борисов А.Н., Алексеев А.В., Меркурьев Г.В. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений. М.: Радио и связь, 1989г.-304с.

22. Буровой И.А., Горин В.Н. Автоматическое управление химико-металлургическими процессами с сосредоточенными параметрами. //М.: Металлургия, 1977.-344 с.

23. Быстров В.П., Ванюков А.В., Васкевич А. Д. и др. Исследование состава штейно-шлаковой эмульсии при плавке в жидкой ванне-Цветные металлы, 1980, №10.-С. 56-59.

24. Ванюков А.В., Быстров В.П., Васкевич А.Д., Бруэк В.Н. и др. Плавка в жидкой ванне // М.: Металлургия, 1988.-208 с.

25. Васкевич А.Д., Сорокин M.JI. Модель оксидной растворимости меди в шлаках.-Цветные металлы, 1982, №7.-С. 25-28.

26. Васкевич А.Д., Сорокин M.JL, Каплан В.А. Общая термодинамическая модель растворимости меди в шлаках.-Цветные металлы, 1982, №10.-С. 22-26.

27. Васкевич А.Д., Манцевич Н.М., Ванюков А.В. Расчет балансов автогенной плавки при равновесии между штейном, шлаком и газовой фазой // Цветные металлы.-1986.-№ 1.-С. 15-17.

28. Васкевич А.Д., Сорокин МЛ. Модель оксидной растворимости меди в шлаках // Цветные металлы.-1982. № 7.-С. 25-28.

29. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М.: Наука, 1969

30. Воронов А.А. Теория автоматического управления. — М.: Высшая школа, 1977 288с.

31. Временный регламент на период пуска и освоения опытно-промышленной двухзонной печи ПЖВ-28/19 для плавки сульфидного медного никельсодержащего сырья и обеднения жидких конверторных шлаков. BP 14-56-14-85.-Норильск, НГМК, 1985.-89 с.

32. Гвоздик А.А. Решение нечетких уравнений // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика, 1984. N5.

33. Геловани В.А., Ковригин О.В., Смолянинов Н.Д. Методологические вопросы построения экспертных интеллектуальных систем// Системные исследования. Методологические проблемы: Ежегодник. М: Наука, 1983.

34. Георгиев В.О. Модели представления знаний предметных областей диалоговых систем // Изв. АН. Техн. кибернетика. 1995. №5.

35. Дженкинс, Ватте. Спектральный анализ и его приложения.-М. : Мир, 1971.-280 с.

36. Дроздов А.В., Спесивцев А.В. Формализация экспертной информации при логико-лингвистическом описании сложных систем. // Изв.РАН. Техническая кибернетика, 1994,№2, с.89-96

37. Дроздов А.В., Спесивцев А.В., Кимяев И.Т. Обобщение расширенных арифметических операций //Деп. ВИНИТИ №2185-В-95, 1995.

38. Дроздов А.В., Спесивцев А.В., Кимяев И.Т. Определение нечеткой метрики на множестве нечетких чисел (LR) —типа. // Деп. ВИНИТИ №2184-В-95, 1995.

39. Дроздов А.В., Спесивцев А.В., Кимяев И.Т. Построение АСУТП окислительного обжига в кипящем слое// Деп. ВИНИТИ №218б-В-95, 1995.

40. Дудников Е. Г, Балакирев B.C., Кривсунов В. Н. и др. Построение математических моделей химико-металлургических объектов. JI, «Химия», 1970 312 с.

41. Дьячко А.Г., Светозарова Г.И. Математические модели металлургических процессов.-М.,МИСиС, 1974, ч. 1,2.

42. Дюк В., Самойленко A. Data Mining: учебный курс. — С.Пб: Питер, 2001г.

43. Егоров А.Е., Азаров Г.Н., Коваль А.В. Исследование устройств и систем автоматики методом планированного эксперимента. -Харьков.: Вища школа, 1986. — 240с.

44. Ежов Е.И., Живов М.З. Метод расчета теплообмена на границе расплав гарниссаж в пирометаллургических агрегатах. -В сб.: Пирометаллургические процессы в технологии никеля и кобальта,-Л.: ГИПРОникель, 1978.-С. 35-40.

45. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. — М.:Мир, 1976г.-165с.

46. Захаров В.Н., Ульянов С.В. Нечеткие модели интеллектуальных промышленных регуляторов и систем управления. I. Научно-организационные, технико-экономические и прикладные аспекты. //Техническая кибернетика, 1992, №5, с.171.

47. Захаров В.Н., Ульянов С.В. Нечеткие модели интеллектуальных промышленных регуляторов и систем управления. II. Эволюция и принципы построения. //Техническая кибернетика, 1993, №4, с. 189

48. Иванов В.А., Чемоданов Б.К., Медведев B.C. Математические основы теории автоматического регулирования. — М.: Высшая школа, 1971.-c.808

49. Ивахненко А.Г., Юрачковский Ю.П. Моделирование сложных систем по экспериментальным данным. М.: Радио и связь, 1987. -120с.

50. Кандрашина Е. Ю., Литвинцева Л. В., Поспелов Д. А. Представление знаний о времени и пространстве в интеллектуальных системах. М.: Наука, 1989.

51. Карабутов Н.Н. Адаптивная идентификация систем: информационный синтез.//М.: УРСС, 2006., с.384.

52. Кафаров В.В., Дорохов И.Н., Марков Е.П. Системный анализ процессов химической технологии. Применение методов нечетких множеств. М.: Наука, 1985, с.531.

53. Кршяев И.Т., Салихов З.Г., Спесивцев А.В., Дроздов А.В. Исследование закритических областей факторного пространства при управлении обжигом в кипящем слое с помощью нечеткой управляющей модели// Известия вузов. Цветная металлургия. 2001, №1, с.74-77.

54. Кимяев И.Т. «Интеллектуальная система управления процессом обжига сульфидного никелевого концентрата в кипящем слое». Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук . М., МИСиС, 2001.

55. Кимура Т., Цуюгути С. Заявка Р 61-30638 Япония. МКИ С22В 15/06, g 0155/00, Метод для измерения температуры расплава в конверторе для выплавки меди. Заявл. 19.07.84 № 59-150076. опубл. 12.02.86.

56. Комков А.А., Рогачев М.Б., Быстров В.П. Прогнозирующая модель плавки сульфидного сырья в печи Ванюкова. Цветные металлы, 1994, № 1.

57. Крумберг О.А., Федоров И.П., Змановский Т.П. Методы организации продукционного представления знаний // Методы и системы принятия решений. Рига: Риж. политехи. Ин-т, 1989.

58. Кудинов Ю.И. Нечеткие множества и алгоритмы.//Техническая кибернетика 1990, №5, с. 196.

59. Кузнецов Л.А. Применение нечетких моделей для решения задач управления качеством// Изв. ВУЗов. «Черная металлургия». 2001, №5, с.61-65

60. Ладин Н.А., Афанасьев А.Г., Зыков И.Е. Разработка интеллектуальной АСУ печью Ванюкова №2 на Медном заводе // Норильск, НИИ. Сбор. науч. трудов, 2003

61. Ларичев О.И., Мечитов А.И., Мошкович Е.М., Фуремс Е.М. Выявление экспертных знаний. М.: Наука, 1989.

62. Лазарев В.И., Спесивцев А.В., Быстров В.П., Ладин Н.А., Зайцев В.И. Качество отвальных шлаков ПВ в условиях работы на богатые штейны. Цветные металлы, 1999, №11. С. 40-45.

63. Лисиенко В.Г., Салихов З.Г., Гусев О.А. Моделирование объектов с распределенными параметрами на примере Зх уровневых

64. АСУ нагрева материала. Учебное пособие //Екатеринбург: УГТУ-УПИ, М.: МИСиС, 2004, 162с.

65. Литвак Б.Г. Экспертные оценки и принятие решений. — М.: Патент, 1996

66. Лукас В.А. Теория автоматического управления: учебник для вузов. М.: Недра, 1990, 416с.

67. Мелихов А.Н., Бернштейн Л.С., Коровин С .Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. М.:Наука, 1990.

68. Мешалкин В.П. интеллектуальные системы в химической технологии. Основы теории и опыт применения. М.: Химия, 1995. — 369с.

69. Мицумото М. Методы управления динамическими процессами на основе нечеткой логики // J. Text. Mach. Soc. Jap. 1990. V.43. N7.

70. Мизонов В.E., Шувалов С.И., Ушаков С.Г. и др Математическая модель измельчения.-Цветные металлы, 1984, №1. -С. 92-94.

71. Миклин Н.А. Совершенствование технологии производства меди с использованием ПЖВ.-Автореф. дисс. канд. техн. Наук.-М,: МИСиС, 1986, ДСП.

72. Моттль В.В., Мучник И.В., Яковлев В.Г. Оптимальная сегментация экспериментальных кривых.//Автоматика и телемеханика, 1983, №8.-С. 84-95.

73. Налимов В. В., Чернова Н. А. Статистические методы планирования экстремальных экспериментов. М.: Наука, 1965.

74. Орешкин С.А., Афанасьев А.Г., Руденко Г.А. Автоматизация Медного завода //Цветные металлы. 1999. № 11. с. 88-93

75. Петров Б.Н., Уланов Г.М., Гольденблат И.И., Ульянов С.В. Теория моделей в процессах управления. М.:Наука, 1978г. — 225с.

76. Пешель М. Моделирование сигналов и систем. М.:Мир, 1981.-304с.

77. Под ред. Егупова Н.Д. Методы классической и современной теории автоматического управления. Учебник в трех томах. М., Изд-во МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2000.

78. Под ред. Петрова Б.Н. Математические модели технологических процессов и разработка систем автоматического регулирования с переменной структурой. М, «Металлургия», 1964 (Гинцветмет Сб №21) 467с с ил

79. Под ред. Поспелова Д.А. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта. М.: Наука, 1989.

80. Под ред. Терано Т., Асаи К., Сугено М. Прикладные нечеткие системы: перевод с японского. Можно: Мир, 1993.-368с.

81. Под ред. Уэно X., Исудзука И. Представление и использование знаний. М.: Мир, 1989.

82. Прудковский Б.А. Зачем металлургу математические модели. М.: Наука, 1989г.- 192с.

83. Решение бизнес задач средствами нечеткой алгебры. Работа с пакетами FuziCalc. М.: Тора-Инфоцентр, 1998.-72с.

84. Рыков А.С. Методы системного анализа многокритериальной и нечеткой оценки. М., Экономика, 1999.

85. Салихов З.Г, Иванов В.А., Петросян А.А. и др. Способ автоматического управления процессом обжига медно-цинковой шихты в кипящем слое А.с. 1408627, БИ №13, 1987.

86. Салихов З.Г. Использование когнитивного метода при создании автоматизированных пиро-гидрометаллургических процессов.//Цветные металлы. №10-11, 1998. с. 111-115

87. Салихов З.Г., Рутковский А.А., Леонтьев В.В. Методы рациональной организации подсистем централизованного контроля. //Изв. Вузов. «Цветная металлургия», №12, 1999, с.65-69.

88. Салихов З.Г., Спесивцев А.В., Москвитин Д.А., Сириченко А.В., Зыков И.Е. Количественная оценка качества управления металлургическим агрегатом //"Цветные металлы", №10, 2002, с.8892.

89. Салихов З.Г., Скуридин Ф.Л. и др. Экспертные системы на основе логических моделей для чугунвыплавляющих агрегатов.// Вестник УГТУ-УПИ №15(45) На передовых рубежах науки и инженерного творчества. Часть1. Екатеринбург, 2004, с.244-248.

90. Салихов З.Г., Арунянц Г.Г., Рутковский Л.А. Системы автоматического управления сложными технологическими объектами.//М.: Теплоэнергетик, 2004, 495 с.

91. Салихов З.Г., Быстров В.П., Кимяев И.Т., Салихов М.З. Способ контроля и автоматического управления стабильностью образования гарниссажа в пристенном слое печи Ванюкова. Патент на изобретение РФ №2241186. Бюлл.ЗЗ от 27.11.2004

92. Салихов З.Г., Зыков И.Е., Кимяев И.Т., Спесивцев А.В., Лазарев В.И. Интеллектуальная система управления комплексом ПВ-2 Медного завода ЗФ ОАО «ГМК «Норильский никель» // «Цветные металлы», №12, 2007 с. 101-104

93. Салихов З.Г. Терминология основных понятий автоматики. Учебно-справочное пособие.//М.:МИСиС, 2003, с. 126

94. Салихов З.Г. Справочник по созданию АСУ и определению базовой цены документации проекта.// М.: «Тейлоэнергетик», 2007, с.78

95. Салихов З.Г. Создание и внедрение компьютерных автоматизированных технологических комплексов в металлургии.// М.: Н.техн.ж. «Цветные металлы», спец. Выпуск октябрь 2005. С.91-96

96. Сорокин М.Л. Распределение меди и цинка в процессе плавки в жидкой ванне для выбора оптимальных технологических режимов.-Автореф. дисс. канд., техн. наук.-М.: МИСиС, 1984, ДСП.

97. Сорокин M.JI., Быстров В.П., Николаев А.Г., Комков А.А. Потенциальные диаграммы системы Ni-Fe-S-0-Si02 // Цветные металлы.-1994.-№ 4.-С. 22-26.

98. Сорокин М.Л., Комков А.А., Николаев А.Г. Термодинамика конвертирования никелевых штейнов // Цветные металлы.-1994.-№ 4.-С. 13-18

99. Сорокин М.Л., Николаев А.Г., Быстров В.П. Термодинамика системы Co-Fe-S //Цветные металлы.-1994.-№ 12.-С. 17-21.

100. Сорокин М.Л., Васкевич А.Д. Равновесная модель процесса фьюмингования шлаков // Физико-химия и технология свинца. Алма-Ата: Наука.-1984.-С. 190-192.

101. Спесивцев А.В. Применение математической статистики в металлургической практике (учебное пособие), Норильск.: Норильский вечерний индустриальный институт, 1978. 96с.

102. Спесивцев A.B., Дроздов А.В., Негрей С.В., Даминов P.P. Управляющие модели металлургических процессов с использованием нечетких множеств //Цветные металлы 1996г., №11

103. Спесивцев А.В., Зыков И.Е., Кадыров Э. Д. Нечеткая модель управления процессом Ванюкова.// Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям «SCM-2006». Сб. докладов, Санкт-Петербург, 27-29 июня 2006. Т.2., С. 83-86.

104. Спесивцев А.В., Лазарев В.И., Ладин Н.А., Зыков И.Е, Москвитин Д.А. Анализ работы процесса Ванюкова как объект АСУТП. Норильск, НИИ. Сбор. науч. трудов, 2000. - стр.72-77

105. Спесивцев А.В., Рябушкин М.И., Федоров А.Н., Навильников Е.В., Зыков И.Е. Применение элементов нечетких множеств при изучении процесса конвертирования // Добыча и переработка руд цветных металлов. Сборник научных трудов. -Норильск. 2000. С.80-87.

106. Тихонов О.Н. Решение задач по автоматизации процессов обогащения и металлургии. JL: Недра, 1969. 430с.

107. Тодес О.М. Обезвоживание растворов в кипящем слое-М.: Металлургия, 1973.-288 с.

108. Усачев А.Б. Управление процессом жидкофазного восстановления железа Ромелт.//Черные металлы, 2000, №8, с. 10-14.

109. Федоров А.Н. Изучение состава, структуры и условий расслаивания штейно-шлаковой эмульсии при плавке в жидкой ванне.-Автореф, дисс. канд. техн. наук.-М.: МИСиС, 1981.

110. Чистов В.П. Разработка экспертной системы на основе логического регулятора для управления доменной печью.//Сб. трудов АИН РФ «Научно-инженерное творчество-XXI веку», Екатеринбург, 1995, с. 89-92.

111. Шварцер JT.B. Формирование штейно-шлаковой эмульсии и разработка методов прогноза ее состава в условиях плавки в жидкой ванне.-Автореф. дисс. канд., техн. наук.-М.: МИСиС, 1987

112. Шубский А.Г. Технология переработки сульфидного свинцового сырья в жидкой ванне и фазовые равновесия между продуктами плавки.-Автореф. дисс. канд. техн. наук.-М.: МИСиС, 1986, ДСП.

113. Шенк X. Теория инженерного эксперимента. М.: Мир, 1972.-385с.

114. Яковлев В.Г. Разработка и исследование алгоритмов лингвистического анализа шумоподобных экспериментальных кривых.-Дисс. канд. техн наук.-М.: ИПУ, 1983.

115. Allaire A., Harris R. Vacuum Distillation of Copper Matte to Remove Lead, Arsenic, Bismuth and Antimony // Met. Trans.-1989.-v. 20B.-P. 793-804.

116. Barry T.I, Dinsdale A.T., Gisby J.A. Predictive thermochemisty and phase equilibria of slags // J. Metals.-1993.-v. 45.-№ 4.-P. 32-38.

117. Bjorkman В., Jacobson E. New thermodynamics tools.-Scand. J. of Met., 1986, v. 15, N 6.-P. 261-264.

118. Bjorkman В., Eriksson G. Quantative equilibrium calculations on conventional copper smelting and converting // Can. Met. Quart.-1982.-v. 21.-P. 329-337.

119. Buckley J.J., Ying H. Fuzzy Controller Theory: Limit theorems for linear fuzzy control rules// Automatica, Vol.25, No.3, pp. 469-472, 1989.

120. Bustos A.A. Converter simulation at Falconbridge Limited // Extr. Metallurgy of Nickel & Cobalt. Warrendale:TMS.-1988.-P. 335-354.

121. Bustos A.A., Brimacombe J.K., Richards G.G. Heat flow in copper converters.-Met. Trans. В., 1986, v. 17B, N 4, -P. 677-686.

122. Chang L.J. Evaluations of models of mixing with turbulence analogy,-Chem. Eng, Com., 1986, v. 42, N 1-3.-P. 139-156.

123. Chaubal P.C., Nagamori M. Volatilization of Arsenic and Antimony in Copper Matte Converting // Met. Trans.-1983.-v. 14B.-P. 303-306.

124. Chaubal P.C., Nagamori M., Solin H.Y. Volatilization and Slagging of Lead in Copper Matte converting: computer simulation // Can. Met. Quart.-1984.-V. 23.-№ 4.-P. 405-411.

125. Chaubal P.C., Nagamori M. Thermodynamics for Arsenic and Antimony in Copper Matte Convert-ing-Computer Simulation // Met. Trans.-1988,-v. 19B.-P. 547-556.

126. Chaubal P.C., Sohn H.Y., George D.B., Bailey L.K. The Mathematical Modelling of Minor Element Behaviour in Flash Smelting of Copper Concentrates and Flash Converting of Copper Mattes // Met. Trans.-1989.-V. 20b.-P. 39-51.

127. Chuang Y.Y., Chang Y.A Extension of the associated solution model to ternary metal-sulfur melts:Cu-Ni-S // Met. Trans.-1982.-v. 13B.-№ 9.-P. 379-385.

128. Efstathiou J. Rule-based process control using fuzzy logic // Approximate Reasoning in Intelligent Systems, Decision and Control / Eds. Sanchez E., Zaden L. A. N. Y.:Pergamon Press, 1987.

129. Fukami S., Mizumoto M., Tanaka K. Some considerations on fuzzy conditional inferences // Fuzzy Sets and Systems. 1980. V.4.

130. Goel R.P., Kellogg H.H., Larrain J. Mathematical Description of the Thermodynamic Properties of Systems Fe-O and Fe-0-Si02 // Met. Trans.-1980.-v. 11В.-№ l.-P. 107-117.

131. Goto S. The application of thermodynamic calculations to converter practice // Copper and Nickel Converters, Met. Soc. of AIME.-1979.-P. 33-55.

132. Goto S. Equilibrium calculations between matte, slag and gaseous phases // Copper Metallurgy-Practice and Theory, Inst. Min. Met. London.-1975.-P. 24-34.

133. Itagaki K., Yazawa A. Thermodynamic Evaluation of Distribution Behaviour of Arsenic, Antimony and Bismuth in Copper Smelting // Adv. Sulfide Smelt. Proc. Int. Sulfide Smelt. Symp. and Extract. And Process

134. Met Meet. Met. Soc. AIME. San Francisco, Calif.-1983.-v. l.-P. 119142.

135. Jakovlev V.G., Vorob'yov S.A. Estimation of model parameters of random process with instantly changing properties.-In: Preprints of the Second IF AC Symposium on stochastic control.-Vilnius, USSR, 1986, Part II.-P. 224-228.

136. Kellogg H.H. Thermochemical modelling of molten sulfides // Physical Chemistry in Metallurgy, Momoville PA.-1976.-P. 49-68.

137. Kellogg H.H. Thermochemestry of nikel-matte converting // Can. Met. Quart.-1987,-v. 26.-№ 4.-P. 285-298.

138. Kickert W., Mamdani E.H. Analysis of fuzzy logic controller // Fuzzy sets and systems. 1978. V.I.

139. Kim H.G., Sohn H.Y. Computer Analysis of Minor Element Behaviour in Copper Smelting and Converting under High Oxygen Enrichment and in Converting with Calcim // Proc. of the Copper91-Cobre91 Int. Symp.-August, 18-21, Ottawa-Ontario,Can.-1991.-v.

140. Kimura Т., Tsuyuguchi S., Ojima Y., Mori Y., Ishii Y. Refractory Protection by High Speed Blowing in a PS Converter.-J. of Metals, 1986, v. 38, N 9.

141. Kucharski M. Lead Distribution Between Commercial Slag and Blister Copper in Outokumpu Flash Smelting Process // Arhiwum Hutnictwa.-1979.-v. 24.-P. 365-371.

142. Mohri E., Karita Т., Sato K., Nagase N. The behaviour of Minor Elements at Kasaka Smelter // The Third Intern. Flash Smelting Congress 15-20 May.-1977.-P. 1-16.

143. Mamdani E.H., Sembi B.S. On the nature of implication in fuzzy logic // Proc.9th Int.Symp. Multiple-Valued Logics. New York. 1979.

144. Mizumoto M. Fuzzy controls under various fuzzy reasoning methods // Inf. Sci. 1988. V.45. N2

145. Mizumoto M. Fuzzy reasoning methods for fuzzy controls // J. Soc. Instrum. and Contr. Eng. 1989. V28. Nil.

146. Mizumoto M., Tanaka K. Some Properties in Fuzzy Sets on Type 2 // Inform, and Control. 1976. V.51 №5.

147. Mizumoto M., Tanaka K. Fuzzy sets of type 2 under algebraic product and algebraic sum // Fuzzy Sets and Systems, V.5. 1981.

148. Nisbett R.E., Wilson T.G. Telling more than we can know: verbal reports on mental processes//Psychol. Rev. 1977. N37

149. Nishikawa T. Fuzzy theory: The science of human intuition // Jap. Comput. Quart. 1989 №79.

150. Nagamori M., Mackey PJ, Thermodynamics of copper matte converting: Part 1, Fundamentals of the Noranda process, -Met. Trans. В., 1978, v. 9B,-P. 225-265.

151. Nagamori M., Mackey P.J. Thermodynamics of Copper Matte Converting: Part 2 Distribution of AuAg PbZnNiSeTeBiSb&As Between Copper, Matte and Slag in Noranda Process // Met. Trans.-1978.-V. 9b.-P. 567-579.

152. Nagamori M., Chaubal P.C. Thermodynamics of Copper Matte Converting: Part 3. Steady-State Volatilization of AuAgPbZnNiSeTeBiSb&As from Slag, Matte & Metallic Copper // Met. Trans.-1982,-v. 13b.-P. 319-329.

153. Nagamori M., Chaubal P.C. Thermodynamics of Copper Matte Converting: Part 4. A Priori Predictions of Behavior of AuAgPbZnNiSeTeBiSb&As in the Noranda Process Reactor // Met. Trans.-1982.-v. 13b.-P. 331-338.

154. Ohshima E., Hayasy M. Impurity Behaviour in the Mitsubishi Continuous Process // Metall. Review of MMIJ. Symposium Proceedings.-1986,-v. 3.-P. 113-129.

155. Pomianek Т., Sobierajski S., Smieszek S., Czerneski J. The Distribution of Lead Between Copper and Flash Smelting Slag at Thermodynamic Equlibrium // Prace Inst. Metali Niezelaznych.-1978.-v. 7.-№ 3.-P. 114-126.

156. Sorokin M.L., Nikolaev A.G., Komkov A.A. Cobalt Behaviour at Nickel smelting and Converting // Co-Products and Minor Elements in Non-Ferrous Smelting. TMS. Las-Vegas.-1995.-P. 109-130.

157. Szekely J. Themelis N.J. Rate phenomena in process metallurgy.-New York, Willey-Interscience, 1971.-784 p.

158. Szekely J. Fluid flow phenomena in metals processing.-New York etc. Acad. Press, 1979.-437 p.

159. Sawaragi Т., Katai 0., Iwai S. Tuning knowledge for intelligent fuzzy controller by analysing a histoiy of control operations // Trans. Soc. Instrum. and Conf. Eng. 1990. v.26 N8.

160. Sugeno M., Kang G.T. Fuzzy modeling and control of multilayer incinerator // Fuzzy Sets and Systems. 1986. V.18. N3; 1988. V.25. N2.

161. Tarbell J.M., Mehta R.V. Mehanistic models of mixing and chemical reaction with a turbulence analogy,-PCH. Physi-cochemical Hydrodynamics, 1986, v. 7, N l.-P. 17-32.

162. Yazawa A. Thermodynamic consideration of copper smelting.-Can. Met. Quart., 1974, v. 13, N 3.-P. 443-445.

163. Yazawa A. Thermodynamic evalution of extractive Metallurgical processes.-Met. Trans., 1979, 10B.-P. 307-321.

164. Yager R.R. Validation of fuzzy linguistic models // J. of Cybernetics, 1978, V. 8.

165. Zadeh L. Theory of fuzzy sets. Nemo. No UCB/ERL M 77/1, Univercity of California, Berceley, 1977