磨矿分级过程动态优化控制
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1. 中南大学
2. 中南大学信息科学与工程学院

作者简介:

马天雨

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基金项目:

面向节能降耗的有色冶金工业过程控制中的若干理论与方法研究


Dynamic optimization control for grinding and classification process
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    摘要:

    建立了基于改进粒级质量平衡模型(PBM) 的质量指标预测模型和保证过程最优运行的优化计算模型, 提出
    了基于反馈校正的动态优化控制方案. 首先由优化模型计算最优控制律, 为消除过程扰动及其他不确定因素影响, 引
    入质量指标反馈调节机制; 然后智能控制单元根据人工测试和期望质量指标间的偏差对最优控制律进行反馈修正.
    现场实验结果表明, 该方案能够稳定过程产品质量, 实现过程节能降耗.

    Abstract:

    Quality index predictive model based on improved population balance model(PBM), optimization model
    guaranteeing process optimum operation and a dynamic optimization control scheme based on feedback correction are
    developed. Firstly, the optimal control laws are derived from the optimization model, and the production quality index
    feedback correction is employed for eliminating the effects of disturbances and other uncertainties of the grinding and
    classification process. The optimal control laws are compensated and adjusted by the intelligent control unit according
    to the differences between the values of the feedback obtained by workers and the desired quality indices. Field experiments
    show that the production quality of the process is improved, and power saving and energy conservation are realized.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

马天雨 桂卫华 王雅琳 阳春华.磨矿分级过程动态优化控制[J].控制与决策,2012,27(2):286-290

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  • 收稿日期:2010-09-07
  • 最后修改日期:2010-12-08
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  • 在线发布日期: 2012-02-20
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