铁精矿品位优化方法的研究与应用

1、铁精矿品位优化方法的研究与应用立项依据在市场经济条件下，炼铁企业为追求更高的经济效益及利润，对铁精矿质量捉出了越 来越高的要求。目前国际上优质球团矿的主要质量指标己提高到含铁大于65%,含sio2小于 3%,含p小于0. 05%,含s小于0. 01%,等等,这就要求铁矿选矿技术不断进步和发展。我国不仅铁矿资源品质差，更重要的是对“合理饮粘:矿品位”及“优质恢梢矿质量”的认识 和评价标准上的错误或不全而,不到位，导致我国铁粘矿品位不高，而si02含量居高不下， 没有刻意的在降低si02上下工夫，造成入舄炉的炉料不粘，影响高炉利川系数的提高。入高 炉炉料的配比屮铁粘矿粉占75%80%,因而铁粘矿含

2、铁高低是影响入炉铁晶位的关键因素, 而铁粘矿（粉矿）品位直接影响着高炉利用系数的提高。如1997年全国入炉品位约54. 97%, 高炉利用系数为1. 912 t/m3d,到2001年入炉品位提高到57. 28%,全国高炉利用系数平均 上升到2. 321 t/m3d,说明选矿开展提高铁粘矿品位，降低sio2杂质炉合量对髙炼铁效 益是巨大的。对高炉炼铁、降低产品成木、增加市场竟争能力具有非常重要的意义。我国选矿工作者针对我国铁精矿质量低影响矿山持续发展及炼铁成本的问题，提出了 我国铁矿选矿厂今后应以提高铁精矿品位，降低si02.a1203等有害杂质（即降铁降硅）为发 展方向。近儿年来在选矿技术及装

3、备进展有以下4个方面。1）新型高效slon立环脉动爲梯度强磁选机2）磁选柱-电磁式脉动低弱磁场磁重选矿机3）分选技术指标思维观念上的提高和突破4）磁选铁精矿阴离子或阳离子反浮选可以看出，我国在十一五以前选矿技术及装备取得一定进步和提高，尤其阴离子或阳 离子反浮选成功地应用于工业生产，大幅度提高了我国铁精矿的技术指标。但国内浮选生 产过程自动化装备落后，基本还停留在离线分析、经验控制、手动调整的水平，严重影制 约了浮选过程的控制品质和精矿品位的进一步提升，而口浮选过程工艺机理复杂,难以建 立精确数学模型，模型预测控制方法主要集中在仿真和实验室研究。国外则开展了浮选过 程模型控制、图像分析、神经网

4、络等先进控制方法的研究，而且其普遍采用先进的过程 数据检测仪衣和品位分析仪表以实现过程的优化控制,但这些仪衣价格昂贵，维护保养闲 难，在我国选矿行业还未能得到普遍应用，且我国矿石“贫、细、杂”，矿石成分复杂，性 质波动严重，上述方法难以用于我国浮选过程的自动控制，必须开发适合我国浮选特色的 控制方法。国家十二五发展规划明确提出“以信息化带动工业化，走新型工业化道路”的发展方 向，而口动化是实现这一目标的基础条件。作为炼铁精料的选矿行业牛产在国民经济建设屮 起着非常重要的作用，目前国内浮选牛产过稈的主要特点在于：（1）具有多变量耦合、非线 性、滞后大与不确定性等综合复杂特性；原料矿石的成分、精矿

5、品位、尾矿品位等关键 工艺参数指标不可连续在线测量，而冃往往难于用控制系统的输入与输出变量的解析式來表 示；（3）生产边界条件波动频繁，工况变化人，难以实现优化控制。而国内矿业企业人多为 劳动密集型企业，具有金字塔式的多层管理模式，其综合口动化程度低，直接造成劳动牛产 率低，主产成本高，资源消耗大，环境污染严重，综合竞争力弱，成为制约我国冶金、有色 等行业发展的瓶颈问题之一。国内的选矿厂为了衣激烈的国内外市场竟争中立于不败之地, 迫切需要实现浮选过程的自动化以提高企业的市场竟争力。浮选过程是一个高度复朵的工业生产过程，由于过程反应机理异常复杂，包含一系列物 理化学变化,固、液、气三相共存,具有

6、慢时变、分布参数、非线性、多耦合和大时滞等特 性。从研究问题的本质來看，浮选生产过程控制属于多目标、复杂系统的集成建模问题。就 这个复杂系统集成建模问题本身看，迄今为止的研究已取得一些有价值成果，但尚没形成系 统的理论和方法，没有从浮选整个工艺流程对各个子系统z间的联系进行系统研究，更与企 业的实际牛产环境有较大的差距。因此，如何利用具有混合解能建模和集成优化方法來解决 浮选过程全流程优化控制问题，不但是控制界研究的車点，也是计算数学和人工解能领域的 研究重点。在浮选生产过程底层基础冋路自动控制问题得到有效解决的基础上，将先述控制技术与 流程工艺技术相结合，将智能建模技术和智能优化技术相集成，

7、研究实现浮选过程关键工艺 指标精矿品位优化控制的先迓控制技术，以实现保证产品质量的前提卜增加处理能力，在保 证产品质量与产量的前提卜，缩短流程时间、降低生产成木、改善劳动环境、节约能源成为 浮选工业牛产过程先进控制技术的主耍廿标。根据国内外浮选工业生产先进控制及集成的研究现状和屮请者的近年来的研究工作实 践，要把先进控制思想真正应川到浮选工业生产过程，除了相应的理论和方法研究急待深 入外，特别要考虑如下的问题。1）选矿工业生产过程具有连续性和流畅性，生产设备可能发生故障，生产过程是不确 定性的。这些因素要求必须在线产生实时控制和动态环境下的重组度。2）选矿工业生产过程需要适合于求解大规模工程问

8、题的智能优化算法，智能优化算法 的实吋性能和计算复杂性都应满足工业生产实际需要。3）选矿工业生产过程是多级浮选槽相连通的人系统，为解决系统滞后大的问题，必须 时刻考虑系统的动态拆分和动态重纟i以提高系统的整体动态响应速度。主要参考文献参考文献过于陈旧，应增加2005-2008年的文献，应增加控制方面的 期刊。也可以列出申请者自己的文献，表明申请者在这方面也有一些工作11 zhang yong, he hui-jun, chen xue-bo9 wang wei. application of automation control technology in increasing iron an

9、d decreasing silicon at gongchang ling mill. 3 international forum on advanced material science and technology, beijing, china,2002:512-5152罗新星，李松仁，高阳.浮选厂自学习咨询控制专家系统知识库设计.中南工业大学学报,1996, 27(5):534-537 s.l. j .朱内拉.浮选过程神经网络数据分析和在线监控.国外金属矿选矿,2000,6:38-434 杨会志，于春川.一种浮选过程控制的新策略一粗糙控制.矿业研究与开发，1999,19(5):20-

10、235 hodouin d, najim k. adaptive control in mineral processing. mineral processing, 1992, 85(965): 70- 786 perez correa r, conzalez g dynamic modeling and advanced multivariable control of conventional flotation circuits minerals engineering, 1998,11(4):333-3467 cubillos f a, lima e i. identificatio

11、n and optimizing control of a rougher flotation circuit using an adaptable hybrid-neural model. minerals engineering, 1997, 10(7):707-7218 robert p, andrew l. an expert system supervisor of a flotation circuit. mineral processing, 1992, 84 (959):69-769 周俊武，孙传尧,王福利.基于rbf网络的浮选过程药剂用量智能咨询系统的研究.有色 金属,200

12、2, 54(2):66-6910 楚云飞，徐文立，万维汉.多槽浮选作业液位的逆系统控制方法.金属矿山，2004, 8： 55-5811 houseman l a, schubert j h plantstar 2000:a plant-wide control platform for mineralsprocessing. minerals engineering, 2001,14(6):593-60012 moolman d w and aldrich c digital image processing as a tool for online monitoring of froth i

13、n flotation plants j. mineral engineering, 1994, 7(9):1149-116413 j harrave j m and hall s t. diagnosis of concentrate grade and mass flowrate in tin flotationfrom color and surface texture analysisj. mineral engineering, 1997, 10(6)： 6-1314 bonifazi g massacci p, meloni a prediction of complex sulf

14、ide flotation performances by combined 3d fractal and color analysis of the froths j. mineral engineering, 2000, 13(7): 7-3715 路迈西，王勇，王凡，刘文礼.利用阈值分割技术提取煤泥浮选泡沫图像物理特征.煤 炭科学技术,2002, 8(8), vol 30： 34-3716 曾荣,沃国经.图像处理技术在浮选过程中的应用.有色金属,2001, 53 (4) :70-72项目的研究内容、研究目标，以及拟解决的关键问题。(此部分为重点阐述内容)研究内容1) 棊于冋声状态网络es

15、ns精矿品位软传感器的先进专家系统浮选过程是在固液气三相体系屮进行的复杂工业过程，影响浮选工艺指标粘矿品位和 尾矿品位的因索很多。对于确定的生产工艺过程，矿石成分、矿浆温度、搅拌强度等己按照 工艺要求确定，而矿浆ph值大多在上游磨矿工序调节。影响浮选工艺指标精矿品位和尾矿 品位的主要因索：给矿边界条件给矿浓度、给矿流量、给矿粒度、给矿品位、浮选机液位、 浮选药剂用量、进气流量。当浮选给矿边界条件给矿浓度、给矿流量、给矿粒度、给矿品 位等发生变化时,操作员难以及时准确地给出基础控制冋路合适的设定值，导致浮选过程常 常发生“跑槽”、“冒槽”等现象，精矿品位和尾矿品位波动严重，浮选药剂消耗人，生产效

16、率 低。由于选矿生产过程的机理特别复杂，实际上难以建立以工艺指标为ri标的数学模型。 浮选泡沫图像能够反映工艺生产变化，但其与工艺指标之间的机理和动态特性还有待研究； 神经网络在解决复杂过程建模方面虽具有强大的牛命力，但其存在训练数据样本获取困难、 异常数据无法在选矿牛产过程中处理，工程师只能依据牛产指标变化给出合适的指标设定 值，指导浮选生产。基于专家知识给出生产过程工艺指标的方法近年來得到了国内外学者 的重视，而冃取得了较好的效果。为此提出了基于冋声状态网络esns精矿甜位软传感器 的先进专家系统。神经网络法存在案例屈性较多时训练耗时，只能给出单个相似案例的缺 点；knn算法存在计算量大、

17、效率不高和在案例较多时检索耗时的缺点；支持向量机则 存在随着案例或案例属性增加血检索耗时、计算复朵的缺点。因此，己有检索方法存在各 自问题，不能很好地应用于实际的cbr系统，木文提出基于粗糙集理论进行属性约简, 删除案例兀余屈性，完成案例库优化，再结合相似度计算方法和esns神经网络算法进行 不同情况下的精矿品位检索策略，做到既保证检索的楮度，尽町能地检索出要求的所有相 似案例，乂避免检索时间随案例增加而线性增长。2 ）皋于一种新型群集智能优化算法在浮选药剂控制策略上的研究因为混沌蚂蚁群算法具有全局优化搜索能力，较高的精度，模型简单，计算复杂度低， 不易陷入局部最优解，所以首创尝试将混沌蚂蚁群

18、算法作为esns神经网络训练的学习算 法 采用实值编码的混沌蚁群算法來全局优化esns的权值和偏值参数，它克服了 rbf学习 算法过于依赖初始值的选择，只能处理必须能求导等缺点。同时，尝试以此方法实现ptd 畚数的最优整定，从而实现浮选药剂的最佳给定，尽而建立了浮选智能优化控制系统。控 制h标：在保证精矿品位和尾矿品位满足工艺h标值的情况下尽可能地捉高精矿品位、降 低尾矿含量，最终提高产品质量和降低药剂的添加量，改善工作坏境，节约能源。3）基于模型、解能算法和人机交互相结合的浮选御能控制集成的研究根据牛产过程实际需求，上述模型、解能优化方法和人机交互进行有效结合，将浮选过 程控制算法模型与功能

19、模块进行整合，利用som方法实现系统的可视化操作，形成浮选过 程集成智能控制系统；然后将上述研究产生的浮选过程集成智能控制系统与企业现令集散控 制系统和数据库信息数据共享，应川到浮选生产过程中，将理论研究成果应川于生产实际, 检验所提方法的性能，从而将理论研究成果应用于牛产实际。研究目标针对我国钢铁工业生产在市场经济新形势的实际需求和浮选生产过程控制迫切需要解 决的关键问题，系统深入地研究浮选生产过程数学模型和基于数学模型的浮选过程智能控 制方法，将先进控制技术与浮选生产过程的流程工艺技术相结合，将智能建模技术和智能 优化技术相结合，提出了基于冋声状态网络esns给矿类型软传感器的先进专家系统

20、及基 于混沌蚁群算法整定pid参数模型；智能和人机交互和结合的浮选过程智能控制集成，并 在浮选生产过程中应用。在保证精矿品位和尾矿品位满足工艺指标值的情况下尽可能地提 高精矿品位、降低尾矿含量，最终提高产阳质量和降低药剂的添加量，稳定浮选作业，缩 短浮选生产时间，达到对整个浮选流程综合优化控制，促进企业节能降耗，提高选矿企业 的国际竞争力。拟解决的关键问题1）选矿厂指标不稳定的一个主要原因是入选给矿类型波动大，建立在线寻求给矿类 型意义重大。解决此问题的关键：寻找适立的在线测定值，产生在线的分类变量，建立 esns合理结构，计算在线esns,对在线esns验证，应丿ij最佳适配校正方法在专家库

21、中寻 求最优的矿石类型。2）采川实值编码的混沌蚁群算法，如何全局优化esns神经网络的权值和偏置参数， 将神经网络的权值和偏置放到一起作为混沌蚁群算法搜索的蚂蚁空间位置，设置合适的适 值函数，将神经网络的训练问题转化为混沌蚁群算法可以处理的优化问题将是解决浮选系 统整体优化的关键。3）如何根据牛产过程的实际需求，将模型、智能方法和人机三方面有效结合，企业 现有集散控制系统和数据库实现信息数据共享，然后应川到浮选牛产过程中，从而将理论 研究成果应用于牛产实际。4）如何根据生产过程的实际运行状况，采用重證信息结构约束下组群的分散协调控 制，实现动态重组，解决系统滞后问题。拟采取的研究方案及可行性分

22、析研究方法以浮选工业主产优化控制为研究背景，从牛产实践经验和历史数据入手，深入分析工艺 流程，总结其特征和规律，提炼出浮选生产过程智能优化的边界条件、输入参数及系统输出 的控制口标。通过知识工程、系统仿真理论，运川计算数学、智能控制、运筹学、管理科学、 计算机等知识领域综合进行浮选过程建模方法研究，完成知识廉校验及仿真方法的检验。运 用esns神经网络分析法对选厂给矿类型进行在线分类的专家系统，以浮选过程的实际需求 为性能指标，完成浮选过程混沌蚁群算法的优化控制，研究成果再通过仿真验证并投入牛产 实际中得以检验，从而将理论研究为工程实践相互结合，相互促进，形成“问题归纳一建立 模型一模型算法研

23、究一算法设计一仿真实验一工程应丿u”的研究主线。技术路线1）文献检索与分析：借鉴并吸收国内外有关浮选过程控制方面的研究成果，开展浮选 牛产现场调研，了解牛产过程对优化控制的需求，分析现有口动控制系统与应用需求z间差 距以及产生这些差距的原因，探寻突破这些技术难点的可行方法，明确研究重点。2）历史数据采集与分析：根据生产现场专业技术人员的历史经验，结合浮选生产实际 以及智能控制、知识工程、数据挖掘等理论，解决知识获取和知识修正问题，可以在很人程 度上避免在知识提取屮的不完备学习或学习疲劳，以获得平稳、准确的前期数据。3）建立浮选过程模型：在分析生产工艺和控制要求基础上，结合各种智能优化方法（es

24、ns神经网络、自适应专家系统、蚂蚁混沌行为的群智能优化算法）建立浮选生产全流 程可视化智能控制框架。4）浮选过程智能优化算法的工程应川：结合人机交互方法和计算机过程控制技术，完 成浮选集成智能控制系统的开发，将浮选过程控制算法模型与功能模块进行整合，提高模型 算法的实用性及町操作性。并将该优化控制算法在浮选生产过程中进行工程应用，促进了智 能控制理论和集成优化方法的研究。可行性分析这里主要论述技术上的可行性，不是能力上的可行性。例如有许多智能优 化方法，为什么你们要用esns神经网络和蚂蚁混沌？要论述清楚。esns网络的最大特点是被称为状态储备池的隐含层山大量稀疏连接的内部神经元组成, 使es

25、ns具有极强的短期记忆能力,并且只需训练sr到输出层的权值,学习算法简小，而且， 在非线性系统辨识方面较传统的递归神经网络有较大改进，首先，在稳定性方血，口j以通 过预先设定储备池权值矩阵的谱半径來保证递归网络的稳定性;其次，在网络训练方面，输出 权值的确定是唯一且是全局最优的，克服了传统动态递归神经网络在大规模应川时存在训 练休i难的缺点，极具应用潜力。esns在时间序列预测、混沌动力学系统、系统辨识等领域得 到了成功的应用。但在控制领域,esns应用目前还比较少。.在线监控矿浆品位是实现确保精矿等级条件卜以追求最人回收率为控制h标的前提条 件。利川现代控制理论和智能优化方法对浮选过程实施优

26、化控制是当今国内外的热点研究方 向。文献报道了自适应控制在浮选过程控制中的应用情况，自适应最小方差控制用于 mount isa mines limited铜选厂，降低药剂消耗10%并稳定了精矿质暈。文献6以捕收剂用 量、起泡剂川量和矿浆液位为输入变量（原矿流量、铜品位、平均给矿粒度和ph值为干扰 因素），以铜粘矿品位和尾矿品位为输出变量，建立了动态模型并对浮选回路实施了多变量 预估控制。文献7报道了川混合神经元模型对铜粗选回路进行辨识和优化控制。模型以捕 收剂用量、起泡剂用暈和浮选槽液位为操作变暈，矿浆流暈、浓度、粒度和原矿品位为输入 变量，精矿品位为观测变量，进行了仿真研究。仿真结果表明该模

27、型适合丁浮选过程辨识和 优化控制。文献8利用专家系统对brenda mines ltd.铜选厂实施控制。专家系统根据在线品 位分析仪提供数据调节pi控制器设定值，该系统的应川稳定了浮选指标，并将铜秸矿品位 由27.7%提高到28.8%0文献针对西林铅锌矿工业生产流程开发了“西林铅锌矿浮选过程 智能咨询系统”和“西林铅锌矿浮选技术指标智能预测系统"，该系统的成功应用能稳定浮选 过稈，提高作业回收率，为工业浮选过稈优化控制奠定了基础。浮选槽液位是浮选过程中一 个很亜要的工艺指标，液位控制有较高要求。大多数浮选槽都是通过阀门来控制液位的，阀 的非线性给系统的分析和控制带来了一定困难。此外很

28、多浮选作业是多槽串联的，系统内耦 合性强、相互影响人也是液位控制的另一难点。为了解决这些困难，提出了多槽浮选作业液 位的逆系统控制方法，仿真实验说明，该方法能完全抑制扰动的影响，对设定值的跟踪性能 也很理想叫现代企业运行最终目的都是追求最佳经济效益。因此，以经济效益为控制目标対浮选过 程进行控制是追求的高级目标。文献11介绍plantstar2000软件包的纟ii成及功能。该软件是 专为矿物加工过程设计的全厂级控制平台，该平台允许在一个控制系统中使用多种控制策 略。plantstar2000对全厂实行稳定过程、优化过程和管理过程3个层次的优化控制。浮选泡沫承载着浮选工艺过程内在规律信息,如何采

29、川浮选泡沫图像处理技术计算得到 浮选泡沫物理参数（颜色、尺寸、稳定性和运动速率等），配合其它过程检测和控制设备应用 到浮选过程控制中來提高浮选过程控制水平。南非的moolman最早把图像处理技术引入到浮 选控制中，并做了大量的研究，moolman提出一种基于图像颜色分析和快速傅立叶变换处理 浮选泡沫图像的设想，并以此控制浮选过程阳。英国诺丁汉大学hargrave和hall研究通过颜 色和表面组织分析诊断怫浮选过程中金属品位和质量、流速。在怫选厂采集到浮选图像，利 用图像分析和神经网络技术得到泡沫表面图像的颜色ft方图和自组织描述图。然后，运用统 计方法和神经网络模型寻找参数之间的关系。通过研究

30、表明，浮选泡沫颜色参数能够用于预 测选矿牛产过程中精矿的品位丽。瑞典学者g.们尼法兹等采用分水岭算法实现泡沫图像的初 步分割，用3d分形和颜色分析相结合的方法。通过建立浮选泡沫表层的3d模型，捉供了 浮选过程效率車要信息的可能性，以分形维数和泡沫参数來预测复杂硫化矿物浮选指标。最 近几年，国内在图像处理技术应用于浮选控制的研究也进行的如火如荼，多家大学与科研单 位都已经投入一定的资金和技术人员，进行了理论研究。2001年时，北京矿冶研究总院在金 川有色金属公司选矿厂女装了一个浮选泡沫图像实验站，运用图像处理技术对摄像和视频捕 获卡采集到的浮选泡沫图像进行分析，计算出泡沫颜色、气泡个数和气泡大小

31、、泡沫稳定度、 移动速度等物理参数，并建立数学模型，预测浮选泡沫层精矿品位和氧化镁品位，实现实时 评价浮选泡沫状况，进而指导或控制浮选过程。中国矿业大学的路边西等捉出利用阈值分割 等技术，提取煤泥浮选泡沫图像的物理特征，不断探索煤泥浮选泡沫图像特征的提取方法。 通过利用淮北矿业集团临涣选煤厂的浮选入料煤泥进行实验，捉取图像纹理等特征，探讨了 表述煤泥浮选纹理特征的方法，认为利川空间灰度共牛矩阵可以较好地代表煤泥泡沫纹理变 化15。文献16论述了浮选泡沫物理参数算法和图像处理技术在浮选过程控制中的应用， 浮选泡沫图像处理技术应用丁 浮选过程控制显著地捉高了浮选工艺指标和过程口动化程度。在浮选生产

32、过程底层基础冋路自动控制问题得到有效解决的基础上，将先进控制技术与 流程工艺技术相结合，将卻能婕模技术和智能优化技术相集成，研究实现浮选过程关键工艺 指标优化控制的先迓控制技术，以实现保证产品质量的询提下增加处理能力，在保证产品质 量与产量的前提卜，降低生产成木，成为浮选过程先述控制技术的主要发展趋势。1）从前期工作积累看，申请人和项fi参加人员近年来一直从事系统建模及系统集成方 血的研究，特别是在辽宁省科技基金“阳离子反浮选建模系统的研究”及鞍山钢铁集团“选 厂阳离子反浮选系统集成”课题支持下，在浮选生产工业过程中的巫要生产环节一浮选牛产 过程的输入变暈与觅要的1=1标值的关联规则及集散控制

33、系统设计、基于粗糙集控制思想的药 剂添加模型等方面取得一係列重要研究成果，并已基于此方面研究发表多篇论文。2）从中请人和项目参加人员已有工作基础和研究能力看，巾请人先后承担国家口然基 金等多项课题，有很好的研究因队和学科的强有力支持。项目参加人员屮有2名博士，【前 都在从事复杂冶金工业过程控制方而的研究，是该项目研究的生力军。该项口的参加者鞍山 钢铁集团弓长岭矿业公司选矿厂的高林章教授级高级工程师多年来一立从事浮选工艺改造 方而的研究，并且熟悉和了解鞍钢浮选生产过程，具有丰富的实际工作经验，特别是作为国 家十五科技攻关课题“高质量铁精矿选矿新技术与装备研究”的负责人（获国家科技进步二 等奖j2

34、51201）,显示其具有很深的理论造诣，为本基金项目实施打下了良好的理论和实 际基石o3）从研究的问题和内容看，研究目标明确，提岀的研究问题來源于浮选过程生产实际 需求。研究内容也较具体，深度适中，而冃申请人在攻读博上学位期间就对浮选过程模型的 建立和优化述行了较为系统的研究，以此作为研究突破口，易于扩展到全流程浮选过程模型 建立和集成问题研究当中，也为本项研究工作深入进行奠定了基础。4）从技术路线看，研究思路和技术路线淸晰、合理、符合实际。5）从研究成果应用可能性看，在辽宁省科技基金研究项目和鞍钢技术改造课题资助 下，已与鞍钢集团弓矿公司结下了很好的科研合作关系，有利于木项目的现场应川。6）

35、2007轩7刀在鞍山召开了第|七届中国过程控制会议，会议由辽宁科技大学举办， 布顶甘中请苦是大令程序委员缶匚席参佥習来七冃爭呐外科研院校、斗以00多” 甲诘考在送伞夫佥七组纽孑钢铁壬业牛产赳刑智-能控制的-special sc劇on或-专题研讨佥t隹 动子逐评喲研姑砂寸1. 本项目的特色与创新之处1）木项目研究属于控制、管理、数学优化和计算机处理技术相互交叉研究领域，是一 项应用基础研究。木项目既不是单纯的给矿类型的在线专家系统，也不是简单的慕于各种 智能算法的浮选牛产过程优化设定，它以解决提高劳动牛产率、降低能耗和原材料消耗、 减轻劳动强度、提高和稳定产品质量的全流程优化为廿的，推动动态管理

36、、模型优化理论 和方法的研究。而从研究问题的木质看，浮选生产过程智能优化是一个多约束、多目标、 大滞后、动态混沌复杂系统的流程优化问题，这样的问题是当今控制界研究的重点么一， 但无论在理论上，还是在实践中目前还没有理想的研究成果。2）研究的科学和关键技术问题是从工业主产实践中提炼出来的。研究的内容来源j：实 际生产过程，來源于浮选实际生产中所遇到的问题。提出的理论结果可以在工业生产中验 证，研究成果可直接用于生产实际。3）与以往的复杂工业过程生产建模方法不同，结合浮选生产过程系统特点（大滞后、 动态混沌）建立准确、快速、实用的基于实值编码的混沌蚁群esns神经网络系统，这一 理论在复杂工业过程

37、牛产建模中具有创新性。4）浮选生产过程目前还没有特别有效的实用模型，木课题将是一项探索性很强的研 究课题。本项目的研究力争有所突破，取得原创性成果。5）木项廿具有可实现性和可操作性，研究成果不仅具有理论价值，而且能够方便地进行推广，具有很人的社会效益和经济效益。2. 年度研究计划及预期研究结果。（包括拟组织的重要学术交流活动、国际合作与交流计划等）年度研究计划第一年度（2009一2009.12）资料查新，现场调研，进一步明确研究目标。建立基于冋声状态网络esns给矿类型软 传感器的先述专家系统，并基于自学习适配数据库应川最佳适配校正方法在专家库中寻求到 最优的矿右类型。第二年度（2010.1-

38、2010.12）婕立基于将混沌蚂蚁群算法作为esns神经网络训练的为习算法，采用实值编码的混沌 蚁群算法來全局优化esns的权值和偏值参数，整定控制器的最佳设定。研究满足浮选生产 过程的实际需求的优化控制方法。2010.7一2010.10作为禹访到加拿人劳伦森人学（laurentian）,研究方向：矿业新技术 研究第三年度（2011.1-2011.12）浮选过程模型模块化，研究浮选生产过程智能集成实川关键技术和优化控制算法并进行 现场应川。预期研究结果1）在国内外核心期刊和国际重要会议上发表论文15篇以上，其中sci、ei收录5篇以 上；2）提出的优化集成智能控制方法在浮选牛产现场应用，获得具

39、有口主知识产权的浮选 牛产过程实值编码的混沌蚁群御能算法新技术，中请国家发明专利12项。3）结合木项目培养博士生1名、硕士生2-4名。（-）研究基础与工作条件1工作基础（与本项目相关的研究工作积累和已取得的研究工作成绩）课题组在浮选生产过程数学模型的理论研究与工程应川方而迹行了比较深入的研究，取 得了一些与本项廿相关的垂耍理论成果和工程应用成果，课题申请人的闿上论文题ri就是 “粗糙集-神经网络列能系统在浮选过程中的应川研究”。特别是承拟辽宁省科技基金“阳离 子反浮选建模系统的研究”及鞍山钢铁集团“选厂阳离子反浮选系统集成”课题开展的浮选 生产过程建摸系统的研究和系统集成的工作，己经为木项口研

40、究的浮选生产全过程智能优化 集成建模问题积累了相当的技术经验，打卜一了坚实基础。同时，近期在鞍钢选矿厂进行多次 调研工作，取得大量现场数据，为木项研究提供了有利的实施保证。1) 近年来完成的相关学术论文按照期刊的影响力由高向低排起，会议论文排在期刊 后1 张勇，王介生，王伟，专家控制方法在阳离子反浮中的应用，控制与决策，2004, 19(11)： 1271-1274.2 yong zhang, yu kun wang, liang chang, study of the agent quantum control model in hot metal desulphurization proc

41、ess based on rough set and ga-rbf nerve network ,the 7lh worde congress on intelligent control and automation ,2008 ,2507-25113 王介生，基于粒子群算法的anfis模型参数优化，石油化工高等学校学报，2007, 20(3) ： 41-4341 土介生，张勇，皋于anfis的软测量模型在浮选屮的应川，合肥工业人学学报，2006, 29 (11 ), 1365-13695 王介生，王金城，王伟，基于粒子群算法的p1d控制器参数自整定，控制与决策，2005, 20 (1)：

42、73-76. (ei 检索)土介生.基于粒了群优化算法的球磨机制粉系统pid-ann解耦控制器，化工学报，2008, 59(7): 1743-1748. (ei 检索)7 张勇，王介牛基于pca-rbf神经网络的浮选过程软测量建摸，南京航空航天大学学报， 2006, 3& 116-1198 张勇，王峰，潘学军,王伟，粗糙集理论在阳离子反浮选控制中的应用，中南工业大学学 报,2003, 34 (4)： 368-372.91 zhang yong, wang feng, wang wei, rough sets and its application in cation anti-flot

43、ation control. i fac workshop on new technologies for automation of metallurgical industry, shanghai, china. october 11-13, 2003. 338-342.10张勇，王伟，基于一种新型esn混沌蚁群智能算法的研究，控制理论与应用，录用fl 1 yong zhang, jic-shcng wang, appliication of rbf neural networks on a new hybrid optimization algorithm in flotation pr

44、ocess, advances in neural networks-isnn 2006, 1078-108412 王介牛，王伟，基于现场总线的球团过程综合口动化系统，控制工程，2007, 14(1), 5-813 zhang yong, he hui-jun, chen xuc-bo, wang wei, application of automation controltechnology in increasing iron and decreasing silicon at gongchangling mill. 3rd international forum on advanced

45、material science and technology, beijing, china, 2002, 512-51514 zhang yong, he huijun, chen xue-bo, wang wei, intelligent control method and application of cation reverse flotation process. proc of the world congress on intelligent control and automation, shanghai, china, jun, 2002, 10-142) 国家科技进歩二

46、等奖此段对申请没有什么帮助薛林举烏级壬程师=旅券教揍鉀*的-罔家厶|击二科技孜关駆肛決奖编号：4药卜？研) 上阁站铁枷二选仙按样与装备研心课题的研筠端讯鞍由的，磁十匸选新药剂与新股备研-磁壬业应-用拱国家科按进步v奖提铁降衍;&上 重了降硅技术的研究和应用，从而便脱硅过程由炼铁工序向选矿工序转移，实现了低成本脱 硅铲磁选.严戾浮选*，”,磁选王茗联合应出-l实现孑巫茗的按术佻势互补l流程结构合理，-技术 经济指标先进u读项研究成果解决了我国贫赤（磁）铁矿选矿丄艺至大关键技术难题，对国内 同类弄（磁）铁砺资源丼发和选卜技术改造提供孑'再靠依据y 貝有匚阔的却4应用細2、工作条件（

47、包括已具备的实验条件，尚缺少的实验条件和拟解决的途径，包括利用国家重点实验室和部门开放实验室的计划与落实情况。）1）学校拥冇中央与地方共建的高校特色优势学科重点实验室“复杂工业过程控制重点 实验室”，中请人是实验室负责人。实验室确立计算机集成制造系统、热连轧厚度综合控制 技术和矿冶过程集成智能控制技术三个研究方向。中央和辽宁科技大学已投入经费500万 元，成立了冶金工业崔尼威尔综合实验室，购买了多台计算机、服务器、集散控制系统、全 自主移动机器人、多个被控实验対象和以太网设备等，为本项目的完成提供了很好的校内实 验环境。2）项目承担单位辽宁科技大学电子与信息学院自动化专业拥有控制理论与控制工程

48、硕 士点，是辽宁省高等v校重点学科，具有浓厚的学术气氛和很好的科研环境。3）辽宁科技大学有很好的网络环境，学校己购买多种网上国际期刊/会议/学位论文数 据库，研究生可立接通过网络查找包括ieee、1ee、elsevier、john wiley在内的多种数据 库的电子期刊等，并能进行网上ei收录检索。4）通过参加鞍钢集团弓长岭矿业公司选矿厂阳离子反浮选加药自动控制系统工程项目， 同弓矿公司建立了很好的科研合作伙伴关系。尤其是该公司投资了 5500多万元完成了 “捉 铁降硅”项目的工程技术改造项目，为木项i的研究应川提供良好的计算机及网络环境，木 项目的工业实验及实际应川可直接在该厂进行。3、申请

49、人简历（包括申请者和项目组主要成员的学历和研究工作简历，近期已 发表与本项目有关的主要论著目录和获得学术奖励情况及在本项目中承担的任 务。论著目录要求详细列出所有作者、论著题目.期刊名或出版社名、年、卷 （期入起止页码等；奖励情况也须详细列出全部受奖人员、奖励名称等级、授 奖年等）项目负责人张勇，教授，1963年生，1987年和1990年衣鞍山科技人学自动化专业分别获得学士学 位和硕丄学位，2005年在人连理工人v控制理论与控制工程注科获得购上注位。2003年任 辽宁科技大学电信学院教授，2003年起任辽宁科技大学控制理论控制工程研究中心主任， 学校“控制理论为控制工程”学科带头人。目前研究方

50、向为流程主业牛产与佻街駅站 复杂工业生产过程的建模与控制、现代集成制造系统等。作为主要参加人完成国家十五攻关 课题、国家自然科学慕金项目，作为负责人承担并完成辽宁省科技基金、辽宁省鞍山市科技 计划项1丨、鞍钢集团工业过程控制技术攻关项丨丨。在化工出版社出版了一木专著，在国内外 主要学术期刊和重要国际会议上发表论文30余篇，有10余篇被sci和ei收录。1998年获 辽宁省科技先进个人、2000年和2002年获鞍山市科技工作先进个人称号，2001年获鞍山市 科技进步一等奖，2004年鞍山市青年专业技术拔尖人才。目前主要学术兼职有中国|'|动化 学会过程控制专业委员会委员、全国电子学会理事

51、。在本项目屮是项i负责人，制定总体计 划，研究路线、进度安排，并负责智能建模建模与集成优化算法研究。1）近期发表论文目录1 张勇，王峰，潘学军，王伟粗糙集理论在阳离子反浮选控制中的应用.中南工业大学学 报,2003, 34（4）： 368-372. （ei 检索）2 张勇，王介牛，王伟.专家控制方法在阳离子反浮中的应用.控制与决策，2004, 19（11）： 1271-1274. （ei 检索）3 张勇，从峰武，王伟，粗糙神经网络在阳离子反浮选控制中的应用，控制工程，2004, 11 （7）： 85-88.4 zhang yong, wang feng, wang wei, rough set

52、s and its application in cation anti-flotation control. ifac workshop on new technologies for automation of metallurgical industry, shanghai, china. october 11-13, 2003. 338-342.（sci 检索）5 zhang yong, wang jie-sheng. application of rbf neural networks based on a new hybrid optimization algorithm in f

53、lotation process. lecture notes in computer science. 2006, 3973: 1078-1084. （sci> ei> istp 检索）6 zhang yong, wang li, wang jie-sheng. application of rough set algorithm based on fuzzy clustering in flotation process system. proceedings of the world congress on intelligent control and automation

54、 （wcica）. 2006: 5887-5891. （ei 检索）7 zhang yong, he hui-jun, chen xue-bo, wang wei, application of automation control technology in increasing iron and decreasing silicon al gongchangling mill. 3rd international forum on advanced material science and technology, be订ing, china, 2002, 512-515. （ei 检索）8

55、 zhang yong, he hui-jun, chen xue-bo, wang wei, intelligent control method and application of cation reverse flotation process. proc, of the world congress on intelligent control and automation, shanghai, china, jun, 2002, 10-14. （ei 检索）9 yong zhang, yukun wang, liang chang, study of the agent quant

56、um control model in hot metal desulphurization process based on rough set and ga-rbf nerve network ,the 7th wordc congress on intelligent control and automation ,2008 ,2507-2511（ei检索）10 王介牛，张勇，基于anfis的软测量模型在浮选中的应用，合肥工业大学学报，2006, 29 （ 11）, 1365-1369 （ei 检索）11 张勇，王介生 基于pca-rbf神经网络的浮选过程软测量建摸，南京航空航天人学学报

57、, 2006, 38： 116-119 （ei 检索）2）申请人完成的有关科研项目1j先进控制与优化软件及综合自动化软件平台产业化关键技术（工业过程综合自动化集成 平台及关键技术）（2001ba204b01-01）,国家十五科技攻关，主要参加人，2002年7月一2004 年7月。2 冷轧生产过程优化调度方法研究及其应用（60474058）,国家自然科学基金，主要参加 人,2005年1月-2007年12月。3 阳离子反浮选建模系统的研究（202193396）,辽宁省科技基金研究项目，负责人，2002 年6月一2004年6月。14先进集成智能优化方法在浮选工业流程中的研究（2007sf07）,辽宁

58、省鞍山市科技计划 项目，负责人，2007年1月一2008年12月5选厂阳离子反浮选系统集成，鞍山钢恢集团横向项目，主要参加人，2002年1月一2003 年1月。3）申请人指导完成相关的硕士学位论文1 贺慧军，阳离子反浮选过程的加药自动控制系统，2003年。2 王峰，粗集神经网络在数据挖掘中的应用，2004年。3 马传煜，多变量统计过程控制在反浮选牛产过程中的应用，2005年。4 土利，图像识别系统在浮选过程屮的应用研究，2006年。 杨帆，基于esns神经网络的智能专家系统在浮选给矿类型研究，2008年。王介生，副教授，1977年生，1999年和2002年在鞍山科技大学控制理论与控制工程专 业获得学士学位和硕士学位，2006年在大连理工大学控制理论与控制匚程学科获得博l学 位。主要研究方向为押能控制和复杂工业牛产过程的优化、控制和系统集成。项h参与人先 后参加了国家口然科学基金“冷轧牛产过程优化调度方法研究及其应用”（