Adaptive optimal control system of ore large crushing process

Abstract

EN: The task of efficiency increase of power-hungry ore large crushing process by creation of optimal control system of it is decided. Objective is a improvement of control quality of ore large crushing process in conditions of information uncertainty about its state by synthesis of optimal control based on identification of the process predictive model during control system functioning. Method. It is developed the adaptive optimal control system of the ore large crushing process, which realizes the following procedures: estimation of the controlled process state, its structural-parametric identification, prediction of the process progress, as well as synthesis of optimal control. The solution of problem of synthesis of large crushing process optimal control is carried out during system functioning by the principle of minimum of the generalized work on the sliding optimization interval with attraction of information about controlled process state to the new interval of optimization and its future state by the predictive model that allows to simplify the solution of problem of synthesis for nonlinear large crushing process and to compensate disturbances. The large crushing process identification is carried out by definition of the operating mode and dimension of its state, based on which it is performed the model structure and parameters with the help of composition of methods of global and local optimization that allows to increase the model accuracy. Results. It is determined that for large crushing process the offered optimal control with prediction provides the decrease of the control error in ~2 times and increase of productivity of the process of ore self-grinding, the next one in the technological line, (due to stabilization of content of class +100 mm in its input ore) on 3.8%. Conclusions. The scientific novelty of the work consists in development of adaptive system of large crushing process optimal control, in which the optimal control is formed in the course of functioning of control system by the principle of minimum of generalized work with the current estimation of the state of operated process and its future state by the predictive model that provides the control system invariance to the changes of operating modes of the equipment and the disturbing environment, and therefore, the improvement of control quality. The practical significance of results of the work consists in development of algorithms of the current estimation and prediction of large crushing process state, its identification and synthesis of optimal control realizing control system. UK: Актуальність. Вирішено завдання підвищення ефективності енергоємного процесу крупного дроблення руди шляхом створення системи оптимального керування ним. Мета роботи – підвищення якості керування процесом крупного дроблення руди в умовах невизначеності інформації про його стан шляхом синтезу оптимального керування на основі ідентифікації прогнозуючої моделі процесу в ході функціонування системи керування. Метод. Розроблена адаптивна система оптимального керування процесом крупного дроблення, що реалізовує процедури: оцінки стану керованого процесу, його структурно-параметричної ідентифікації, прогнозування ходу процесу, а також синтезу оптимального керування. Рішення задачі синтезу оптимального керування здійснюється в ході функціонування системи за принципом мінімуму узагальненої роботи на ковзному інтервалі оптимізації із залученням інформації про стан керованого процесу до нового інтервалу оптимізації і його майбутнього стану за прогнозуючою моделлю, що дозволяє спростити рішення задачі синтезу для нелінійного процесу крупного дроблення руд і компенсувати збурення. Ідентифікація процесу крупного дроблення руди здійснюється шляхом визначення режиму роботи і розмірності його стану, на основі чого за допомогою композиції методів глобальної і локальної оптимізації визначається структура і параметри прогнозуючої моделі, що дозволяє підвищити її точність. Результати. Визначено, що пропоноване оптимальне керування з прогнозуванням забезпечує зниження в 2 рази помилки керування і підвищення продуктивності наступного в технологічній лінії процесу самоздрібнювання руди (за рахунок стабілізації вмісту класу +100 мм в його вхідній руді) на 3.8%. Виводи. Наукова новизна роботи полягає в розробці системи керування процесом крупного дроблення руди, в якій оптимальне керування формується в процесі функціонування системи за принципом мінімуму узагальненої роботи з поточним оцінюванням стану керованого процесу і оцінюванням його майбутнього стану за прогнозуючою моделлю, що забезпечує інваріантність системи керування до змін режимів роботи устаткування та збурюючого середовища, й, таким чином, підвищення якості керування. Практична значущість результатів роботи полягає в розробці алгоритмів поточного оцінювання і прогнозування стану процесу, його ідентифікації і синтезу оптимального керування, які дозволяють реалізувати систему керування ним.