Исследование эффективности интеллектуального управления в металлургии

Введение
1 Анализ состояния инновационной деятельности и эффективности управления в металлургии
1.1 Становление АСУ в металлургии.
1.2 Эволюция технических средств и сферы действия АСУ
1.3 Качество АСУ и методы его оценки
1.4 Использование прогноза при управлении инновационными
процессами в АСУ
1.5 Принятие решений по выбору инновационного проекта АСУ
1.5.1 Принятие решений в условиях многокритериальности
1.5.2 Выбор на основе методов теории нечетких множеств
1.5.3 Выбор на основе метода анализа иерархий.
1.6 Проблемы управления технологическими агрегатами и пути их преодоления
1.7 Развитие математического аппарата и идеологии АСУ
1.8 Использование методов искусственного интеллекта в решении задач управления.
1.8.1 Общая характеристика методов искусственного интеллекта
1.8.2 Использование аппарата нечеткой логики.
1.8.3 Применение нейронных сетей для качественного совершенствования управления.
1.8.4 Использование генетических алгоритмов для решения задач оптимизации
1.8.5 Сохранение уникального опыта профессионалов в экспертных системах
1.9 Перспективы интеллектуализации управления организационными системами.
1. Основные направления и задачи исследований
2 Разработка теоретических основ оценки прогностических
ф характеристик развития АСУ и обобщенной модели
интеллектуального управления.
2.1 Определение научнотехнического уровня АСУ.
2.2 Выбор вида и параметров прогностической функции динамики развития АСУ.
2.3 Выбор инновационного проекта АСУ.
2.3.1 Разработка алгоритма выбора на основе аппарата нечетких множеств.
2.3.2 Выбор варианта модернизации АСУ на основе метода анализа иерархий .
2.4 Анализ эффективности предложенных методов прогнозирования развития АСУ и обоснования инновационных
мероприятий по их модернизации
2.5 Разработка обобщенной модели интеллектуального управления
на основе теории информации.
2.6 Организация решения инженерной задачи интеллектуального управления.
2.7 Разработка интегрированной информационной системы принятия инновационных решений в условиях интеллектуализации управления.
2.8 Выводы.
3 Исследования методов и разработка систем управления на основе нечеткой логики.
3.1 Нечеткое управление уровнем металла в кристаллизаторе МНЛЗ
3.1.1 Характеристика объекта управления.
3.1.2 Детерминированная составляющая системы управления
3.1.3 Нечеткое регулирование процесса кристаллизации
3.2 Нечеткая система управления процессом обжига сырых окатышей.
3.2.1 Краткая технологическая характеристика объекта.
3.2.2 Детерминированная составляющая.
3.2.3 Нечеткая составляющая
3.2.4 Результаты сравнения.
3.3 Управление на основе нечеткой логики процессом мокрого помола руды
3.3.1 Описание объекта автоматизации 3
3.3.2 Математическая модель.
3.3.3 Построение нечеткой системы.
3.4 Интеллектуализация управления процессом окомкования
3.4.1 Особенности технологического процесса.
3.4.2 Построение СУ на базе нечеткой логики.
3.5 Выводы
4 Разработка технологии и практическая реализация нейросетевого управления металлургическими объектами
4.1 Формирование составляющих технологии нейросетевого управления.
4.1.1 Выбор архитектуры системы и параметров сети
4.1.2 Определение функций активации, множеств входов и выходов сети.
4.1.3 Выбор количества слоев и нейронов.
4.1.4 Определение метода обучения, обучающего и экзаменующего множеств.
4.1.5 Построение и подключение нейроэмуляторов
4.1.6 Выбор алгоритма обучения
4.2 Временное уплотнение обучения нейронных сетей.
4.2.1 Задача исследования.
4.2.2 Характеристика исследований и оценка результатов
4.3 Разработка нейросетевых систем управления термическими процессами.
4.3.1 Управление температурным режимом получения металлизованных окатышей
4.3.2 Нейросетевое формирование уставок для регуляторов АСУ
ТП обжиговой печью.
4.3.3 Управление печью нагрева с обучением по эталонной
модели.
4.3.4 Адаптивное управление шахтной печыо
4.4 Управление механическими агрегатами.
4.4.1 Управление с самонастройкой обжимной клетью сортопрокатного стана.
4.4.2 Автоматизация гидроциклона с использованием рекурентной сети
4.4.3 Управление работой штабелера на основе параллельного нейроуправления.
4.4 Выводы.
5 Интеллектуализация организационных задач на основе экспертного анализа.
5.1 Экспертная система технического обслуживания и ремонтов оборудования на металлургических заводах.
5.1.1 Обоснование возможности и необходимости построения экспертной системы ТО и Р металлургического оборудования
5.1.2 Построение базы знаний.
5.1.3 Модель для формализации процесса поиска решений
5.1.4 Разработка критериев принятия решений
5.1.5 Автоматизация процедуры принятия решений в экспертной системе.
5.2 Экспертная система шахтной печи.
5.2.1 Обобщенная задача управления.
5.2.2 Разработка нечеткой экспертной системы.
5.2.3 Описание функционирования системы
5.2.4 Просмотр вариантов целевой функции.
5.2.5 База правил системы поддержки принятия решений и вывод решения.
5.3 Интеллектуализация задачи оперативного планирования
процесса выплавки стали в дуговых сталеплавильных печах.
5.3.1 Анализ предметной области в условиях
детерминированного решения
5.3.2 Анализ проблем живучести контактного графика.
5.3.3 Разработка ситуационного управления
5.4 Выводы
Заключение.
Список литературы