Купить статью

В рамках концепции циркулярной экономики исследования в области создания технологических систем вторичной переработки отходов горно-обогатительных комбинатов занимают одну из ключевых позиций. В этой связи актуальной является задача создания систем управления технологическими процессами переработки таких отходов и их информационного обеспечения. Новизна представляемых исследований заключается в предложенной структуре интеллектуальной системы управления сложной химико-энерготехнологической системой переработки апатит-нефелиновых руд, а также в алгоритме прогнозирования технологических параметров, который входит в состав информационного обеспечения рассматриваемой системы управления. В основе алгоритма лежит применение аппарата глубоких рекуррентных нейронных сетей и калмановской фильтрации, используемой на этапе препроцессинга данных для обучения нейронной сети. В работе описан предложенный алгоритм прогнозирования многомерных временных рядов, адаптированный к рассматриваемому технологическому процессу, представлено программное обеспечение, выполненное в среде MatLab для демонстрации работоспособности указанной комбинации методов обработки технологических параметров. В модельном эксперименте показано, что применение фильтрации позволяет повысить точность прогноза, и это особенно заметно на его больших горизонтах. Практическую значимость результатов исследования составляет предложенная структура интеллектуальной системы управления процессом переработки отходов апатит-нефелиновых руд и программное обеспечение для прогнозирования его параметров, которое может найти применение в различных системах поддержки принятия решений.