Повышение эффективности управления чашевым окомкователем путем совершенствования алгоритмов экстремального регулирования
Диссертация
Основным движущим фактором совершенствования систем автоматического регулирования технологических процессов, прослеживаемым на протяжении всей истории их развития, являются постоянно растущие требования, предъявляемые к показателям качества регулирования. Наибольшее развитие в последние годы получили направления, связанные с альтернативными подходами к решению задач управления. Основой… Читать ещё >
Список литературы
- Абзалов, В.М. Физические свойства исходных железорудных окатышей Текст. / В. М. Абзалов, А. В. Стародумов, Г. М. Майзель // Сталь. 2003. — № 9.-С. 10- 12. -Библиогр.: С. 12.
- Айвазян, С. А. Прикладная статистика и основы эконометрики Текст. / С. Г. Айвазян, B.C. Мхиратян — М.: ЮНИТИ, 1998. 1022 с. 24,5 см. -Библиогр.: с. 960−961- алфавитно-предм. указ.: С. 1106−1122. — 5000 экз. -ISBN 5−238−13−8.
- Андрейчиков, А.В. Интеллектуальные информационные системы Текст.: учебник / А. В. Андрейчиков, О. Н. Андрейчикова. М.: Финансы и статистика, 2004. — 424 е.: ил.- 21 см. — Библиогр.: с. 415−417.- предм. указ.: С. 419−423.-4000 экз. — ISBN 5−279−2 568−2
- Ануфриев И.Е. Самоучитель MatLab 5.3/6.х. Текст.: СПб.: БХВ -Петербург, 2004. 736 е.: ил.- 23,5 см. — Библиогр.: С. 712. — 3000 экз. -ISBN 5−94 157−107−0
- Берман Ю.А. Основные закономерности производства окатышей Текст.: Ю. А. Берман. Челябинск: Металлургия, 1991. — 183 е.- 19,5 см. -Библиогр.: С. 177−182.-640 экз.-ISBN 5−229−331−6
- Браммер К., Зиффлинг Г. Фильтр Калмана Быоси. // Изд. Наука. — 1982. -201 е.: 23 см. — Библиогр.: С. 189−196- предм. указ.: С. 197−199.
- Васильев, В.И. К выбору структуры нейрорегулятора в системе управления динамическим объектом Текст. / В. И. Васильев, С. С. Валеев, А. А. Шилоносов // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2001. — № 4−5. -с. 52−60. — Библиогр.: С. 60.
- П.Вегман, Е. Ф. Окомкование руд и концентратов Текст.: учебник для техникумов / Е. Ф. Вегман. 3-е изд. — М.: Металлургия, 1984. — 256 е.: 22 см. — Библиогр.: С. 256. — 2940 экз.
- Все необходимое для автоматизации технологических процессов и встраиваемых систем Текст.: Краткий каталог продукции Прософт 8.0 / М.: Прософт, 2002. 273 е.- 29 см. — В тексте привед. наименования и адреса изготовителей.
- Гаскаров, Д.В. Интеллектуальные информационные системы. Текст.: Учеб. для вузов / Д. В. Гаскаров. М.: Высш. шк., 2003. — ил.- 22 см. — Библиогр.: С. 424−429. — 5000 экз. — ISBN 5−06−4 611−7
- Глинков, Г. Н. АСУ ТП в черной металлургии Текст.: учебник для вузов / Г. Н Глинков, В. А. Маковский. 2-е изд. перераб. и доп. — М.: Металлургия, 1999. — 310 е.: ил.- 20,5 см. — Библиогр.: С. 310. — 1000 экз. — ISBN 5−22 901 251-Х
- Дьяконов, В. Matlab 6/6.1/6.5 Simulink 4/5 в математике и моделировании Текст.: полное руководство пользователя / В. Дьяконов. М.: Соломон-Пресс, 2003. — 576 е.: 23,5 см. — Библиогр.: С. 547−551.-2000 экз. — ISBN 593 455−177−9
- Дьяконов, В. Simulink 4 Текст.: специальный справочник / В. Дьяконов. -Спб.: Питер, 2002. 528 е.: ил.- 20 см. — Библиогр.: С. 505.- предм. указ.: С. 506−518. — 5000 экз. — ISBN 5−318−551−9
- Емельянов, В.В. Теория и практика эволюционного моделирования Текст. / В. В. Емельянов, В. В. Курейчик, В. М. Курейчик. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003 -432 е.: 23,5 см. — Библиогр.- предм. указ.: С. 427−431: С. 416−426.-300 экз. -ISBN 5−0221−0337−7
- Еременко, Ю.И. Управление объектами горно-металлургического производства на основе использования искусственных нейронных сетей Текст.: учебное пособие / Ю. И. Еременко. Старый Оскол: ООО «ТНТ», 2004.- 180 е.: 20 см.- Библиогр.: С. 164−176.-500 экз.
- Еременко, Ю.И. Повышение эффективности АСУ горно-металлургического производства на основе интеллектуализации управления. Текст.:
- Монография / Ю. И. Еременко, JT.M. Боева, JT.A. Кузнецов, В. Б. Крахт. -Старый Оскол: ООО «ТНТ», 2005. 408 е.: 21 см. — Библиогр.: С. 405−407. -1000 экз. — ISBN 5−94 178−079−6
- Еременко, Ю.И. Идентификация окомкователя с применением математической модели, реализованной в нейросетевом базисе. Текст. / Ю. И Еременко, Д. А. Полещенко, // Мехатроника, автоматизация, управление. 2006. — № 3. — С. 34−39. — Библиогр.: С. 39.
- Ерофеев, А.А. Интеллектуальные системы управления Текст. / А. А. Ерофеев, А. О. Поляков. СПб.: СПбГТУ, 1999. — 264 е.: 20 см. — Библиогр.: С. 260−261. — 1000 экз. — ISBN 5−7422−0074−9
- Исаев, Е.А. Теория управления окомкованием сыпучих материалов Текст.: Монография. / Е. А. Исаев, И. Е. Чернецкая, JI.H. Крахт, B.C. Титов Старый Оскол: ООО «ТНТ», 2004. — 384 е.: 20,5 см.: Библиогр.: С. 374−379. — 1000 экз. -ISBN 5−94 178−005−2
- Исаев, Е.А. Современная теория окомкования сыпучих материалов Текст.: Монография. / Е. А. Исаев, И. Е. Чернецкая, JI.H. Крахт Старый Оскол: ООО «ТНТ», 2001. — 244 е.: 20,5 см.: Библиогр.: С. 234−240. — 1000 экз. -ISBN 5−94 178−005−2
- Казакевич, В. В. Системы автоматической оптимизации. Текст. / В. В. Казакевич, А. Б. Родов.- М.: «Энергия», 1977. — 288 е.: с ил.- 20 см.: Библиогр.: С. 283−286. — 5200 экз.
- Каменов, А.Д. Комплексное моделирование агломерации и окомкования руд Текст. / А.Д. Каменов- пер. с болг. JI.A. Вурсаловой. М.: Металлургия, 1978.-256 е.: 22 см.- 1500 экз.
- Кожевников, И.Ю., Окускование и основы металлургии Текст.: Учебник для вузов / Ю. И. Кожевников, Б. М. Равич. М.: Металлургия, 1991. — 308 е.: 21 см. — Библиогр.: С. 299−300.- предм. указ.: С. 301−303. — 2500 экз. — ISBN5.229−689−7
- Компоненты для автоматики Текст.: Каталог / М.: Dacpol, 2006. 324 е.- 29 см. — В тексте привед. наименования и адреса изготовителей.
- Круглов, В. В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика Текст. / В. В. Круглов, В. В. Борисов. М.: Горячая линия — Телеком, 2001. — 382 е.: ил.- 20,5 см. — Библиогр.: С. 377−378.-2500 экз. — ISBN 5−93 517−031−0
- Лазарев, Ю. Моделирование процессов и систем в MATLAB. Текст.: Учебный курс. / 10. Лазарев. Спб.: Питер- Киев: Издательская группа BHV, 2005, 512с.: ил.- 23 см.- 3000 экз. — ISBN 5−469−600-Х
- Леоненков, А. Нечеткое моделирование в среде Matlab и fuzzytech Текст. / А. Леоненков. СПб.: БХВ-Петербург, 2003. — 736 е.: ил.- 23 см. -Библиогр.: С. 717−719.- глоссарий.: С.713−716. — 2500 экз. — ISBN 5−94 157 087−2
- Либерзон, Л.М. Шаговые экстремальные системы Текст. / Либерзон Л. М., Родов А. Б.- М.: «Энергия», 1969. — 96 е.- 17,5 см.: Библиогр.: С. 95−96. -12 000 экз.
- Липухин, Ю.В. Автоматизация металлургических агрегатов Текст. / Ю. В. Липухин, Ю. И. Булатов, К. Адельман, М. Кнорр. М.: Металлургия, 1992. -304 е.- 20 см.: Библиогр.: С. 304. — 350 экз. — ISBN 5−229−01−058−4
- Маерчак, Ш. Производство окатышей. Текст. / Ш. Маерчак- Пер. со словац. М., «Металлургия», 1982. — 232 е.- 22 см. — Библиогр.: С. 228−232. -Перевод изд.: Peletizacia jemnozrnnych materialov / S. Majercak. Bratislava. -1700 экз.
- Медведев, B.C. Синтез адаптивных нейрокомпыотерных систем управления на основе теории интерактивной адаптации Текст. / B.C. Медведев, С. В. Торбин, М. С. Шеслер // Мехатроника, автоматизация, управление. 2004.10.-С. 28−33.-Библиогр.: с. 33.
- Медведев, B.C. Нейронные сети. MATLAB 6 Текст. / B.C. Медведев, В.Г. Потемкин- под общ. ред. к.т.н. В. Г. Потемкина. М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2002. — 496 е.: 23,5 см. — Библиогр.: С. 483−486.- предм. указ.: С.480−482. -4000 экз. — ISBN 5−86 404−163−7
- Методы робастного, нейро-нечеткого и адаптивного управления Текст.: Учебник / Под ред. Н. Д. Егупова. М. Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2002.- 744 е., ил. 22 см. Библиогр.: С. 719 — 734.- предм. указ.: С. 735 — 737. -2000 экз. — ISBN 5−7038−2030−8
- Методы классической и современной теории автоматического управления: Учебник в 3-х т. Т. З: Методы современной теории автоматического управления / Под ред. Н. Д. Егупова. — М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2000.-748 е., ил. 22 см.
- Назаров, А.В. Нейросетевые алгоритмы прогнозирования и оптимизации систем Текст. / А. В. Назаров, А.И. Лоскутов- под редакцией М. В. Финкова.- Спб.: Наука и Техника, 2003. 384 е.: ил.- 23,5 см. — Библиогр.: С. 379−380.- 2000 экз. ISBN 5−94 387−076−8
- Остапенко, П.Е. Теория и практика обогащения железных руд Текст. / П. Е. Остапенко. М.: Недра, 1985.-270 е.- 22 см. — Библиогр.: С. 268. — 1800 экз.
- Пискунов, Н.С. Дифференциальное и интегральное исчисления Текст. В 2-х т. Т. 2. / Н. С. Пискунов. 12-е изд. — М.: «Наука», 1978. — 576 е.: ил.- 21,5 см. — Предм. указ.: С. 568−575. — 225 000 экз.
- Полещенко, Д.А. О реализации математической модели окомкователя в нейросетевом базисе Текст. // Материалы научно технической конференции ОАО ОЭМК / ОАО ОЭМК. — Старый Оскол, 2005. — С. 176 -177.
- Промышленные компьютеры и контроллеры Текст.: Каталог / М.: Ниеншанц автоматика, 2006. 230 е.- 29 см. — В тексте привед. наименования и адреса изготовителей.
- Пуценко, В.В. Теория автоматического управления. Импульсные и цифровые системы автоматического управления Текст. / В. В. Пуценко. -М.: «Энергия», 1965. 120 е.: ил.- 23 см. — Библиогр.: С. 118.
- Ротач, В.Я. Расчет динамики промышленных автоматических системрегулирования Текст. / В. Я. Ротач. М.: «Энергия», 1973. — 440 е.: ил.- 19,5 см. — Библиогр.: С. 433−436. — 12 000 экз.
- Руденко, О.Г. Основы теории искусственных нейронных сетей Текст. / О. Г. Руденко, Е. В. Бодянский. Харьков: ТЕЛЕТЕХ, 2002. — 317 е.: ил.- 20 см. -Библиогр.: С. 312−317. -300 экз. — ISBN 966−95 416−2-9
- Справочник по теории автоматического управления Текст. / Под ред. А. А. Красовского. М.: Наука. Гл. ред. Физ.-мат. лит., 1987 — 712 е.: 22 см. -Библиогр. С. 681 — 704. — Предм. указ.: С. 707 — 711. — 35 000 экз.
- Стародумов, А.В. Моделирование гранулометрического состава окатышей, формируемых чашевым окомкователем. Текст. / А. В. Стародумов, А. А. Солодухин, И. Д. Степанов, В. Г. Лисиенко // Сталь. 2003. — № 1. — С. 22 -25.-Библиогр.: С. 24−25.
- Сулименко, Е.И. Производство окатышей Текст.: Учебное пособие / Е. И. Сулименко М.: Металлургия, 1988, 128 е.: 20 см. — Библиогр. С. 129. — 3760 экз.
- Сырье для черной металлургии Текст. В 2-х т. Т. 1. Производство окускованного сырья для черной металлургии (сырье, технологии, оборудование, метрология) / М. Д. Ладыгичев, В. М. Чижикова, В.И.
- Лобанов- Под ред. проф. д.т.н. В. М. Чижиковой. М.: Машиностроение, 2001. — 896 е.- 24,5 см. — Библиогр. С. 890−895. — 2500 экз. — ISBN 5−94 275 009−2
- Теория автоматического управления Текст.: учеб. пособие для вузов / Под ред. А. С. Шаталова. М., «Высш. Школа», 1977 г. — 448 е.: ил.- 22 см. -Библиогр. С. 90−91, 155,251, 310, 379−380, 420, 446. — 30 000 экз.
- Терехов, В.А. Нейросетевые системы управления Текст.: Учеб. пособие для вузов / В. А. Терехов, Д. В. Ефимов, И. Ю. Тюкин. М.: Высш. шк. 2002. — 183 е.: ил- 22 см. — Библиогр.: С. 177−180. — 5000 экз. — ISBN 5−06−4 094−1
- Оперативный контроль, отбор и разделка проб на ПО ФОК ОАО «ЛГОК». Технологическая инструкция Текст. / ТИ 186 803−6.10−01−96. Губкин, 1996.-45 С.: 29 см.
- Производство окатышей на ПО ФОК ОАО «ЛГОК». Технологическая инструкция Текст. / ТИ 186 803−6.9−02−2002. Губкин, 2002. — 45 е.: 29 см.
- Филимонов, Н.А. О применимости схем нейронного управления на основе инверсно прямой модели обучения Текст. / Н. А. Филимонов // Мехатроника, автоматизация, управление. — 2004. — № 10. — С. 33−38. -Библиогр.: С. 38.
- Фридман, А.Л. Основы объектно-ориентированного программирования на языке Си++ Текст. / А. Л. Фридман. 2-е изд. перераб. и доп. — М.: Горячаялиния Телеком, 2001.-232 е.: ил- 20 см.- Библиогр.: С. 229−230. — 5000 экз. -ISBN 5−93 517−046−9
- Юсфин, Ю.С. Интенсификация производства и улучшение качества сырых окатышей Текст. / Юсфин Ю. С., Пашков Н. Ф., Антоненко Л. К. и др. М.: Металлургия, 1994.-173с.
- Ярушкина, Н.Г. Основы теории нечетких и гибридных систем. Текст.: Учеб. пособие. / Н. Г. Ярушкина. М.: Финансы и статистика, 2004. — 320 е.- ил.: 20,5 см. — Библиогр.: С. 307−312. — 4000 экз. — ISBN 5−279−2 776−6
- Abu-Mostafa Y.S. Hints // Neural computation, 1995. vol. 7., p. 639−671.
- Agarwal M. A Systematic Classication of Neural-Network-Based Control // IEEE Control Systems. April, 1997.- P. 75 — 93.
- Barren A.R. Universal approximation bounds for superposition of a sig-moidal function // IEEE Transactions on Information Theory. 1993. -Vol. 39. — P. 930−954.
- Barron A.R. Neural net approximation // In Proceedings of the Seventh Yale Workshop on Adaptive and Learning Systems, 1992. p. 69−72.
- Bhadeshia H.K.D.H. et al. «Bayesian Neural Network Model for Austenite
- Formation in Steels». Materials Science and Technology, June 1996. p. 453−63.
- Borlee J., Steyls D., Colin R., Munnix R., Economopoulos M. Comet A coal-based process for the production of high quality DRI from iron ore fines // La Revue de Metallurgie — CIT, Mars, 1999. — pp. 331−340.
- Carpenter G.A., Grossberg S. A massively parallel architecture for self-organizing neural pattern recognition // Computer vision, Graphics and Image Processing, 1983. Vol. 37. — P. 54−115.
- Chen S., Billings S. and Grant P. Non-linear system identification using neural networks//International Journal of Control, 1990.-vol. 51.-p. 1191−1214.
- Cowan J.D. and Sharp D.H. Neural nets // Quarterly Reviews of Biophysics, 1988.-vol. 21.-p. 365−427.
- Danloy G., Stolz C., Crahay J., Dubois P. Measurement of iron and slag levels in BF hearth // Proceedings of 58th Ironmaking Conference, Chicago, March 21−24, 1999.-pp. 89−98.
- De Boer W.F., Beentjes P.J., Van Der Panne A.L.J. The use of slurry and return fines in pelletizing at hoogovens // Ironmaking Conference Proceedings, 1999. -p. 525−531.
- Dostal T.C., Gordon L.M., Medower R.A. United Taconite’s Iron Ore Pelletizing Production Performance Improvement Project // AISTech Proceedings -Volume I, 2005.-p. 163−169.
- Eremenko Y.I., Kraht V.B., Dudnikov V.A. About application of neural networks fore controlling of rolling mill drives // Metallurgy and new materials researches, 2003.-№ 1.- P. 1−12
- Eremenko Y.I., Kuznetzov L.A. Fuzzy logic regulator for a control system of level of metal in a crystallizer of continuous steel casting plant // Metallurgy and new materials researches, 2003. № 2. — p. 1−9
- ЮЗ.Егетепко Y.I., Kuznetzov L.A., Kraht V.B. Fuzzy Logic regulator for a control system of level of metal in a crystallizer of continuous steel casting plant // Sixteenth International Conference on Systems Engineering, London, 2003.-P.152−156
- Fonseca M.C., Magela da Costa G., Ferreira P., Meschiatti A. The Influence of Pellet Feed Size Distribution in the Agglomeration Process // AISTech Proceedings Volume I, 2005. — p. 147−152.
- Gariglio E., Mourao J.M., Klein M.daS., Goossens M.M., Botelho M.E.E. The Sao Luis pelletizing plant a new source of pellets for DR and BF processes // Ironmaking Conference Proceedings, 2001. — p. 751−758.
- Gori M. and Tesi A. On the problem of local minima in backpropagation // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1992. vol. 14. — p. 76−86.
- Gorni A.A. «The Application of Neural Networks in the Modeling of Plate Rolling Processes». Journal of Materials Electronic (J.O.M.-E.), April 1997.-P. 317−321
- Hammerstrom D. Neural networks at work // IEEE Spectrum, 1993. vol. 30, no. 6. — p. 26−32.
- Hammerstrom D. Working with neural networks // IEEE Spectrum, 1993. vol. 30, no. 7.-p. 46−53.
- Handbook of Intelligent Control: Neural, Fuzzy and Adaptive Approaches Ed. by David A. White & Donald A. Sofge. N.-Y. Van Nostrand Reinhold. 1992. P. 568−574.
- Hopfield J.J., Neural networks and physical systems with emergent computational abilities, Proc of the National Academy of Sciences, vol.79, 1992.-P.2554−2558.
- Innovation in interface Электронный ресурс. Electronic catalog. (569 Мб). — M. 2003. — 1 электрон, опт. диск (CD-ROM). — Систем, требования: Pentium 350 MHz или выше — 64 Мб ОЗУ — Windows 95, 98 NT 4.0, 2000, ХР
- Krzyzak А., Т. binder and G. Lugosi. Nonparametric estimation and classification using radial basis functions // IEEE Transactions on Neural Networks, 1996. -vol. 7.-p. 475−487.
- Lee Y., S. Oh and M. Kim. The effect of initial weights on premature saturation in back-propagation learning // International Joint Conference on Neural
- Networks. Seattle, 1991.-vol. I.-p. 765−770.
- Lowe D. Adaptive radial basis function nonlinearities and the problem of generalisation // First IEE International Conference on Artificial Neural Networks. -London, 1989.-p. 171−175.
- Lowe D. What have neural networks to offer statistical pattern processing // Proceedings of the SPIE Conference on Adaptive Signal Processing. San Diego, CA, 1991.-p. 460−471.
- Lowe D. On the iterative inversion of RBF networks: A statistical interpretation // Second IEE International Conference on Artificial Neural Networks. -Bournemouth, England, 1991Б. p. 29−33.
- Lowe D. and A.R. Webb. Time series prediction by adaptive networks: A dynamical systems perspective // IEE Proceedings (London), Part F, 1991. vol. 138.-p. 17−24.
- Lowe D. and M.E. Tiping. Neuroscale: Novel topographic feature extraction using RBF networks // Neural Information Processing Systems. Cambridge, MA: MIT Press, 1996. — vol. 9. — p. 543−549.
- Mention A., K. Mehrotra, C.K. Mohan and S. Ranka. Characterization of a class of sigmoid functions with aplications to neural networks // Neural Networks, 1996.-vol. 9.-p. 819−835.
- Mhaskar H.N. and С A. Micchelli. Aproximation by superposition of sigmoidal and radial basis functions // Advances in Aplied Mathematics, 1992. vol. 13. -p. 350−373.
- Narendra K.S. and K. Parthasarathy. Identification and control of dynamical systems using neural networks // IEEE Transactions on Neural Networks, 1990. -vol. l.-p. 4−27.
- Powell M.J.D. The theory of radial basis function approximation in 1990 // in W. Light, ed., Advances in Numerical Analysis Vol. II: Wavelets, Subdivision Algorithms and Radial Basis Functions. Oxford: Oxford Science Publications, 1992.-p. 105−210.
- Powell M.J.D. Radial basis function approximations to polynomials // Numerical
- Analysis 1987 Proceedings. Dundee, UK, 1988. — p. 223−241.
- Powell MJ.D. Radial basis functions for multivariable interpolation: A review // IMA Conference on Algorithms for the Approximation of Functions and Data. -RMCS, Shrivenham, England, 1985. p. 143−167.
- Renals S. Radial basis function network for speech pattern classification // Electronics Letters, 1989. vol. 25. — p. 437−439.
- Rosten P.E., Coburn J.L., Hanninen V.J., Process Analysis To Optimize Pelletizing Systems Performance // Ironmaking Conference Proceedings, 1999. -p. 565−571.
- Sastry K.V., Herbst J.A. Modeling and Computer Simulation of Balling Circuits for Steady State Optimization and Dynamic Control // Ironmaking Conference Proceedings, 1999.-p. 505−512.
- Sutton R.S. Two problems with back-propagation and other steepest-descent learning procedures for networks // Proceedings of the Eighth Annual Conference of the Cognitive Science Society. Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum, 1986. — p. 823−831.
- Trescot J.B., Connor D.B., Faulkner B.P. Optimization of the Iron Ore Pelletizing Process // Ironmaking Conference Proceedings, 2000. p. 445−452.
- Wilhelmy J.F., Martinovic Т., Paquet G. Mineralogical study of iron ore pellets behavior under reducing conditions: New information given by individual pellet testing // Ironmaking Conference Proceedings, 2000. p. 429−435.