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(控制科学与工程专业论文)基于案例推理的氧化铝生料浆配料优化系统.pdf.pdf 免费下载
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文档简介
摘要 配料作为氧化铝生产的第一道工序,配制生料浆指标的好 坏直接关系到熟料质量的高低,“配料是基础,烧结是关键”的 思想已是广大科技人员的共识。基于规则的专家系统相对于传统 手工计算配比方法,提高了计算速度和配比精度。但专家系统的 知识“瓶颈问题使得系统扩展性差,不能适应生产工序变化。 专家系统是基于规则的系统,规则的修改、更新和学习非常 困难,从而导致调整生产工序和增添新设备后,原有专家系统不 能正常使用,需要进行二次开发,增加了系统的成本,影响了企 业的正常生产。本文基于氧化铝生料浆配料长期积累的配料知 识,引入了基于案例推理技术,研究了适用于生料浆配料生产特 点的基于案例推理的生料浆配料优化系统。 论文首先详细讨论了案例表示的内容与原则,以给定质量指 标和原料成分为条件属性,下料配比为决策属性,设计了基于框 架的配料知识表示,研究了配料案例的组织方法及其案例库的维 护算法,设计了配料系统案例库。其次针对案例的表示特点和组 织原则,构造了合成相似性度量函数,分析了现有特征属性权值 确定方法客观性差、算法复杂、实现困难等问题,提出了一种基 于覆盖度的案例特征属性权值确定方法,根据不同属性对案例平 均覆盖度的影响,自动为案例的特征属性确定权值,提高了系统 案例检索精度。然后,以适应生料浆配料工艺变化为目的,设计 了调整参数与步长自由选取的案例调整模式,将机理模型预测质 量指标与给定质量指标差值作为案例调整输入,提出了基于模型 的案例调整策略,将机理模型设计为c b r 系统的实时案例评价 模型,并与专家系统进行仿真比较,结果表明该系统既能适应生 产工序的变化,又能保证生料浆的质量。最后,介绍了基于案例 推理的配料系统功能模块及关键技术的实现,并将c b r 系统试 运行结果与专家系统进行比较,证明了c b r 系统在保证生料浆 质量的同时,稳定了生产。 关键词配料,基于案例推理,相似性度量,特征属性权重,案 例调整 a b s t r a c t b l e n d i n gi st h ef i r s tw o r kp r o c e d u r eo ft h ea l u m i n ap r o d u c t i o n b ys i n t e r i n gm e t h o d ,a n dt h eq u a l i t yo ft h ep u l pd i r e c t l yr e l a t e st o t h es i n t e r e dm i x t u r e m o s tt e c h n i q u em e na g r e ew i t ht h a tb l e n d i n g i st h eb a s i ca n dt h e s i n t e r i n g i st h e k e y c o m p a r i n gw i t ht h e c l a s s i c a lm a n u a lm e t h o do fc o m p u t er a t i o ,r u l e b a s e de x p e r ts y s t e m i m p r o v e dt h ec o m p u t es p e e da n dt h ep r e c i s e h o w e v e r , t h ep r o b l e m o fb o t t l en e c ki ne x p e r ts y s t e m sr e s u l t st ob a de x p a n s i b i l i t y , a n d i n a d a p t a b l ew i t ht h ec h a n g e so ft h ep r o d u c ep r o c e s s e x p e r ts y s t e mi sb a s e dr u l eb a s e ,b u ti ti sd i f f i c u l tt om o d i f y , u p d a t eo rl e a r nt h er u l e s ;s oi tc a nn o tu s en o r m a l l yw h e nt h e p r o d u c ew o r kp r o c e d u r eh a sa d ju s t e do rn e we q u i p m e n t sh a v e a d d e d i nt h i sc a s e ,t h ee x p e r ts y s t e mn e e d st od e v e l o pa g a i n ,t h e n t h em a i n t e n a n c ee x p a n s ei s a d d e d ,a n dt h en o r m a lp r o d u c t i o ni s e f f e c t e d b a s e do nt h e l o n g - p e r i o dk n o w l e d g e o f p r o d u c e e x p e r i e n c ea n dt h et e c h n o l o g yo fc a s e b a s e dr e a s o n i n g ( c b r ) ,a b l e n d i n gc b rs y s t e mt h a ta d a p t sp r o d u c t i v ef e a t u r e si ss t u d i e di n t h i sp a p e r a b o v eo fa l l ,i no r d e rt or e a l i z e t h eb l e n d i n gc b rs y s t e mi n p r o d u c t i o no fa l u m i n a ,a c c o r d i n gt ot h ec o n t e n ta n dt h ep r i n c i p l e s o ft h ec a s ee x p r e s s i o n ,t h eb l e n d i n gc a s ee x p r e s s i o nb a s e df r a m ei s d i s c u s s e di nd e t a i l ,t h eg i v e nq u a l i t yi n d e xa n dm a t e r i a lc o m p o n e n t a r e d e s i g n e dt ot h ec o n d i t i o nf e a t u r e s a n dt h em i x t u r er a t i oi s d e s i g n e dt ot h ed e c i s i o nf e a t u r e s t h eo r g a n i z a t i t i o nm e t h o d sa n d t h em a i n t e n a n c ea l g o r i t h m so ft h ec a s eb a s ea r er e s e a r c h e d t h e n t h ec a s eb a s eo ft h eb l e n d i n gs y s t e mi sd e s i g n e d s e c o n d l y ,a i m i n g a ts o l v i n gt h ep r o b l e m so ft h e e x i s t i n ga l g o r i t h m ss u c ha sp o o r o b j e c t i v i t ya n dh i g hc o m p l e x i t y , am e t h o db a s e do nc o v e r a g ef o r d e t e r m i n i n gt h ec a s ef e a t u r ew e i g h t si sp r o p o s e d ,w h i c hc a l c u l a t e s t h ec a s ef e a t u r ew e i g h t sb yt h ea f f e c t i n go fe a c ha t t r i b u t et ot h e c a s e a v e r a g ec o v e r a g e ,i ti m p r o v e dt h ep r e c i s eo ft h es y s t e m r e t r i e v e t h i r d l y , i nv i e wo ft h ec h a r a c t e r i s t i c st h et e c h n o l o g i c c h a n g e si nb l e n d i n gs y s t e m ,ac a s ea d a p t a t i o nm o d ew i t hi t sa d j u s t i i p a r a m e t e r sa n ds t e p sc o u l db ec h o s e nw a sp u tf o r w a r d ,t h ee r r o r b e t w e e nt h eq u a l i t yi n d e xp r e d i c t e db yt h em e c h a n i s mm o d e la n d t h eg i v e nq u a l i t yi n d e xw a sd e s i g n e da sa ni n p u to ft h e c a s e a d a p t a t i o n ,t h e nt h es t r a t e g yo ft h ec a s ea d a p t a t i o nb a s e do nt h e m e c h a n i s mm o d e lw a sp r o p o s e d ,t h e m e c h a n i s mm o d e lw a s d e s i g n e dt ot h ec a s er e v i e w t h es i m u l a t i o nr e s u l t s w h i c hw e r e g o t t e nb yt h ec b rs y s t e ma n dt h eb l e n d i n ge x p e r ts y s t e ma r e c o m p a r e d ,w h i c hv e r i f i e s e f f e c t i v e n e s so ft h em e t h o da n dt h e a b i l i t yo ft h ea d a p t a t i o ni n t h ec h a n g e so ft h ew o r kp r o c e d u r e l a s t l y , t h e r e a l i z a t i o no ft h e s y s t e m f u n c t i o na n dt h e k e y t e c h n o l o g i e si si n t r o d u c e d t h er u n n i n gr e s u l t sw h i c hw e r eg o t t e n b yt h ec b rs y s t e ma n dt h eb l e n d i n ge x p e r ts y s t e ma r ec o m p a r e d , w h i c hp r o v e dt h a tt h ec b rs y s t e mc a ne n s u r et h eq u a l i t yo fp u l p a n ds t a b i l i z ei n d u s t r i a lp r o d u c t i o n k e yw o r d sb l e n d i n g ,c a s e b a s e dr e a s o n i n g ,s i m i l a r i t ym e a s u r e , f e a t u r ew e i g h t s ,c a s ea d a p t a t i o n i i i 原创性声明 本人声明,所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研 究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了论文中特别加以标注 和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究 成果,也不包含为获得中南大学或其他单位的学位或证书而使用 过的材料。与我共同工作的同志对本研究所作的贡献均已在论文 中作了明确的说明。 作者签名:i 整:歪 日期:盟年月尘日 学位论文版权使用授权书 本人了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学 校有权保留学位论文并根据国家或湖南省有关部门规定送交学 位论文,允许学位论文被查阅和借阅;学校可以公布学位论文的 全部或部分内容,可以采用复印、缩印或其它手段保存学位论文。 同时授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收录到中国学 位论文全文数据库,并通过网络向社会公众提供信息服务。 作者签名:叠:主 导师签名曼旌狐日期:至! 堡 年- _ 月l 日 硕十学位论文第一章绪论 1 1 研究背景及意义 第一章绪论弟一早珀下匕 随着我国经济不断发展,社会对氧化铝的需求越来越大,氧化铝市场供不应 求。由于国内铝土矿大量是一水硬铝石型的,从而决定了不能沿用国外普遍采用 的常规拜耳法生产氧化铝,而主要采用烧结法。目前,烧结法生产氧化铝仍占全 国总产量的4 5 左右。 在烧结法氧化铝生产过程中,由于熟料的成分( 如铝硅比) 和质量对氧化铝 溶出率和赤泥膨胀有显著影响,从而决定氧化铝的产量和质量,因此,熟料质量 的稳定和控制十分重要。而作为烧结法氧化铝生产的第一道工序,配制的生料浆 指标的好坏直接关系到熟料质量的高低,因此稳定生料浆成分和质量不容忽视。 “配料是基础,烧结是关键”的思想已是氧化铝企业人员的共识。 为了使铝土矿、石灰、煤、碱粉以及后续工序返回的碱液( 新碱液、硅渣、 碱赤泥浆的混合液) 等原料有一个合理的混合配比,从而保证配制的生料浆质量 指标合格,不仅要充分考虑到铝土矿、石灰、煤、碱粉以及后续工序返回的碱液 等原料对生料浆质量指标产生的影响,而且还要充分认识到工况变化、人为因素 等外部环境对配料生产扰动而引起的生料浆质量的波动,并在配料生产过程中采 取相应的处理措施指导配料。 早期,中州铝厂配料依靠工人凭经验确定配比。由于生料浆的配制不仅仅是 简单几种物料的混合,它直接关系到整个系统的碱平衡和水平衡;且烧结法氧化 铝生产的配料过程所涉及到的物料众多,成份复杂,结果造成工人计算工作量大、 生料浆质量波动大且入槽合格率低。 后来,中国铝业中州分公司与中南大学信息科学与工程学院合作开发了“烧 结法生料浆自动配料专家系统”。该系统在原有配料的基础上,改善了早期的配 料方式,解决了出磨生料浆质量指标与合格指标值范围偏差太大、容易波动,缓 解工人劳动强度,从而保证了整个系统的稳定,进一步提高了氧化铝的生产产量 和质量,提高企业经济效益。 在专家系统使用期间,由于生产工序发生变化曾对专家系统进行第二次和第 三次开发。第二次开发是生产工艺发生变化,将铝硅比调整方式增加了一种,导 致需要增加新的规则,但新规则加入后与原来的规则发生冲突( 即相同规则条件 得到不同的规则结论) ,经修改推理机、增加一个规则库后,在系统中设置通过 选择调整方式来选择不同的规则库避免了规则冲突。第三次开发是扩展系统,在 硕十学位论文第一章绪论 原有系统上增加新的管磨机。由于原来的两个规则库缺乏新管磨机的规则,导致 系统不能使用。通过增加新规则,修改大量的程序代码才解决了这一问题。 由于专家系统依赖于规则推理,而专家系统的知识获取困难,且知识库中的 规则一致性要求非常高。当生产工序和工艺发生变化时,专家系统因为不能自由 获取所需知识以适应生产工序变化,导致不能正常推理,影响生产。 为了解决专家系统的知识“瓶颈”问题【l 】带来的系统扩展性差以及不能适应 生产工序变化的难题,引入基于案例推理技术,通过存储新案例来获取新知识, 使系统解决问题能力越来越强,也能适应系统的变化。 1 1 1 基于规则的专家系统存在的问题 人工智能是计算机科学的一门研究领域。它试图赋予计算机以人类智慧的某 些特点,用计算机来模拟人的推理、记忆、学习、创造等智能特征,主要方法是 依靠有关知识进行逻辑推理,特别是利用经验性知识对不完全确定的事实进行的 精确性推理。专家系统是人工智能中的一个重要分支。专家系统是一种具有推理 能力的智能程序系统,是根据某一特定领域内专家们的知识和经验,按照一定格 式建成的。 专家系统是基于知识的系统,专家系统技术是知识获取、处理和运用的技术。 知识工程是专家系统技术的基础,在研制一个专家系统时,知识工程师首先要从 领域专家那罩获取知识,这一过程实质上是归纳过程,是非常复杂的个人到个人 之间的交互过程,有很强的个性和随机性。因此,知识获取成为专家系统研究中 公认的“瓶颈”问题。 其次,知识工程师在整理表达从领域专家那里获得的知识时,用i f - t h e n 的规 则表达,约束性太大,用常规数理逻辑来表达社会现象和人的思维活动局限性太 大,也太困难,勉强抽象出来的规则有很强的工艺色彩,差异性极大,知识表示 又成为一大难题。 此外,即使某个领域的知识通过一定手段获取并表达了,但这样做成的专家 系统对常识和百科知识出奇地贫乏,而人类专家的知识是以拥有大量常识为基础 的。人工智能学家f e i g e n b a u m 估计【2 】 一般人拥有的常识存入计算机大约有1 0 0 万条事实和抽象经验法则,而一般中小型专家系统不会超过2 5 0 条规则。 生料浆配料优化专家系统也受到以上三个难题限制,整个系统求解的过程全 部依赖知识库中的规则,当生产工艺发生变化时( 如改变某个质量指标的调整参 数以及增添新的设备) ,由于知识库中没有相应的规则,专家系统便不能适应变 化得到新工艺时的配比,这样需要进行第二次开发,大大地增加了研发费用,延 误生产。 2 硕十学位论文第一章绪论 专家系统的问题可以全部归结为知识的“瓶颈 问题,为了解决这一问题, 人工智能学者开始着手基于案例的推理研究来解决这一问题。 1 1 2 基于案例推理系统的优点 案例推理的基本思想是依据以前的经验来推理和解决当前问题,而经验是以 案例的形式储存在案例库中。人在现实生活中求解问题时,在没有系统的理论与 规则的指导下,往往是依据以前遇到的经验,找到最相似的求解方法,经过改进 解决当前问题。c b r 正是基于这种认知学原理,融合类比推理与机器学习的一种 解决问题的方法【3 】。与基于规则的专家系统比较,它很多优点。 第一,基于案例推理系统创建时不会引发知识获取的瓶颈问题。因为知识获 取只不过是获得过去的已经解决了的问题过的案例,它也是一种解决问题的经 验。这个优点也是基于案例推理技术诞生的原因。 第二,因为案例库可以不断增长,所以即使仅有少量案例基于案例推理系统 也可以运行。 第三,知识库的维护容易。初始对问题领域的理解常常是不完备的,仅仅得 到一个初始的知识库是很不够的。而且,任务需求和领域问题的变化也可能导致 已有知识的过时。c b r 机制为用户进行知识维护提供了很大的方便,可以不需要 专家的干预而把缺少的案例加到案例库中,完成c b r 学习的功能。 第四,基于案例推理系统提供给用户的是具体的案例,容易理解。而基于规 则的专家系统的即使用户知道它的推理过程,但他也不能理解为什么这样推理。 第五,解的质量得到提高。当对一个研究领域人们没有达到完美理解的时候,所 获得的规则性知识将是不完备的。在这种情况下,由案例建议的结果可能要比由 规则链推出的结果更加准确和可靠,因为案例反映了在一个给定的环境中真实发 生过的事情。 最后,解决问题的能力可以逐步提高,求解范围逐步也扩大。基于案例推理 系统可以通过获得新案例来学习,它可以通过不停地学习新知识使系统解决问题 能体越来越强,也能适应系统的变化。 1 2 国内外研究现状 1 2 1 配料系统的研究现状 配料是冶金行业,化肥、水泥等制造行业必需经过的一个生产工序,是生产 合格产品的关键。目前,国内外对配料工作进行了一定的研究,归纳起来主要有 3 硕士学位论文第一章绪论 两方面,一是通过配料机理建立数学模型的方法,二是引入人工智能的专家系统 进行配料的方法。 ( 1 ) 基于数学模型的方法 基于配料机理以及相关的资料建立起数学模型的方法主要有简易理论计算 法、验算法、多元方程组求解法和线性规划法【4 。7 】。 简易理论计算法。简易理论计算法是一种较常用的方法,它以中和原料化学 成分为目标采用直接计算的方法计算各个矿种的配料比。这种方法计算简单,速 度快,但仅仅适用于矿种较少的情况。 验算法。验算法是生产现场最常用的一种方法。其方法简单,调整方便,但 其计算和调整的速度和精度取决于操作者的经验丰富程度,具有较大的不稳定 性,现在很多系统已不再采用。但随着计算机在工序控制中的广泛使用,验算法 在计算机中也开始有了应用。 多元方程组求解法。多元方程组求解法是综合考虑各物料的每一种成分,按 照静态的物料平衡原理建立相应的方程,然后进行优化计算。该方法的优点是在 研究某种物料或成分变化对配料工作的影响时效果非常好。它有着自身的缺点, 一是在生产流程调整或工艺变化等时,该配料算法计算,有时求得的物料量会出 现负值,失去了实际指导意义。二是由于实际生产过程是一个动态的平衡过程, 而基于多元方程组求解的方法是一个静态过程,用静态的方法去解决动态的问 题,这本身就不是解决问题的有效途径。 线性规划法。此法的特点是以生产实践和试验为基础,建立目标函数,确定 约束条件。许多线性规划法配料模型以成本最低为优化目标,使求得的解具有很 好的经济意义,该方法在水泥配料、钢铁配料、化肥配料等非复杂工业生产过程 中取得了一些成绩。 简易理论计算法、验算法、多元方程组求解法以及线性规划法,它们共同的 特点是建立数学模型。对于简单配料系统,利用数学模型来计算配比是可行的, 但对于复杂的系统,数学模型是很难精确地描述配料过程中各个参数间复杂的耦 合关系。由于烧结法氧化铝生料浆配料存在许多不确定性的复杂工业过程,生料 浆各指标间存在很强的耦合,很难建立起精确的数学模型,因而不能采用仅仅基 于数学模型的方法来确定配比。 ( 2 ) 基于人工智能的专家系统方法 专家系统。专家系统是目前在人工智能领域应用方面比较成熟的一个领域, 该技术在配料系统中的应用非常成功,在配煤过程中取得了实际成效,其方法是 根据焦化理论和生产所获工业数据构造数学模型,把专家经验转化为定性知识构 成规则模型,将解析的数学模型与基于知识的规则模型相结合,采用定性定量综 4 硕士学位论文第一章绪论 合集成方法,提出了配煤比计算的实用算法,并实时控制配煤流型7 0 0 1 。 模糊专家系统。结合模糊技术与专家系统来知道配料,它与上面的专家系统 一样,也是与数学模型结合使用。当预设定模型得出的设定值无法满足指标要求, 需要利用智能修正模型根据指标的设定值和化验值的偏差【l l 】。 神经网络专家控制策略,结合神经网络与专家系统【1 2 】来指导烧结配料。该法 根据烧结理论与生产所获工业数据构造数学模型,以专家经验得到的定性知识构 成规则模型,将解析的数学模型与基于知识的规则模型相结合,采用自适应算法 确定配料比。 对配煤研究的另外一种方法是采用神经网络专家控制策略【1 3 - 1 5 】。该法在钢铁 工业配煤过程中,首先基于过程的统计数据和经验知识,建立神经网络、经验模 型和规则模型,神经网络用于描述配煤和炼焦产品质量的复杂非线性关系,它与 经验模型相结合,构成了配合煤和焦炭的质量预测模型,然后结合这些网络和模 型,提出一种决定配煤比的专家推理方法。 总之,它们有一个共同点,就是首先根据配料机理与工业数据建立数学模型, 然后以专家经验、配料机理为基础构造专家系统,再将数学模型和专家系统有机 地结合来确定配料比。但由于配比依赖于非常严格的规则,当生产流程调整或工 艺变化( 如在氧化铝生料浆制备过程中加入一台新磨或者调整铝硅比时增加使用 硅渣) ,需要增加大量的规则或者增加的规则会与原来的规则冲突,往往会进行 系统的第二次开发,这样会消耗大量的人力与费用。 1 2 2 基于案例推理的研究现状 案例不是一种知识表示方式,它是知识表示更高级的抽象,基于案例推理的 产生主要是为了解决专家系统中存在的知识获取的“瓶颈 问题【l 】。人们把1 9 7 7 年s e h a n k 和a b e l s o n 研究认知科学中记忆在人类推理活动中所扮演的角色看作 是案例推理( c a s e - b a s e dr e a s o n i n g ,简称c b r ) 的起源;随后美国耶鲁大学r o g e r s e h a n k 于1 9 8 2 年在( d y n a m i cm e m o r y ) 一书中提出了c b r 的认知模型,并有 k o l o d n e r 在此基础上开发了第一个实际的c b r 应用系统c y r u s 幡1 7 l 。c y r u s 是 一个咨询系统,包含各种旅行和会议知识。在该系统开发的存储记忆模型的基础 上,研究人员又在法律、医学和烹调等领域开发了一批著名的基于案例的推理系 统,如p e r s u a d e r m e d i a t o r 和c h e f 等。同一时期,美国德克萨斯大学的 b r u c ep o r t e r 和他的研究小组提出了基于典型法律案例的概念表示,以处理分类任 务的概念学习问题,并开发出了应用系统p r o t o s ,该系统将通用的领域知识与 特殊的案例知识集成在统一的知识表示结构中。8 0 年代美国开发的r e m i n d 系统 被认为是c b r 从认知科学向人工智能方向转变的标志。在c b r 的研究和应用开发 5 硕+ 学位论文第一章绪论 方面,欧洲虽然起步稍晚,但发展很快。1 9 9 1 年德国率先召开了第一届德国c b r 专题研讨会,以后每年举办一次。1 9 9 3 召开了第一届欧洲c b r 研讨会e u r o p e a n w o r k s h o po n c a s e - b a s e dr e a s o n i n g ) i s l ,2 0 0 0 年9 月第五届欧洲c b r 研讨会在意大 利召开。从1 9 9 5 年开始,英国也每年召开一次c b r 研讨会。欧洲对于c b r 的研究 主要侧重于c b r 系统的开发和知识获取方面,开发了很多应用系统。同年召开了 第一届国际c b r 大会,把它推向世界;后来的学者们把c b r 研究重点集中在案例 的索引及检索,案例的修正及其修正规则的获取方法,案例库的维护技术及其性 能评价,案例工程的自动化,案例推理的理论基础以及案例推理与其它方法的集 成等。随着技术的发展,案例推理的理论基础以及部分技术基本上比较完善,目 前c b r 研究学者主要研究案例调整技术以及案例库的维护技术【1 9 1 ,前者是案例推 理技术应用推广的关键所在,后者是关系到案例推理系统的学习能力以及对变化 环境的适应性。 在c b r 理论的研究方面,早在1 9 9 0 年,r a yb a r e i s s 和b r u c ep o r t e r 在p r o t o s 系统中就实现了由分类、案例和索引指针构成的网状结构的案例表示【1 7 】。1 9 9 4 年,有研究学者提出了著名c b r 的4 r 结构模型,即案例检索( r e t r i e v e ) 、案例重 用( r e u s e ) 、案例修j e ( r e v i s e ) 和案例保存( r e t a i n ) ,后有学者在4 r 结构的案例修正 后面又加入了案例评价( r e v i e w ) ,成为5 r 结构【2 0 2 ,这两种结构都被广泛地应用 到很多系统中。1 9 9 5 年,g i l b o a 认为案例可以表示成三元组: ,后有研究学者将其简化为二元组【2 2 2 4 】: , 这种二元组表示方法因其简便而被广泛应用,本文也是采用这种表示方法。1 9 9 7 年,g e b h a r d t 在设计建筑规划项目f a b e l 时发现,很难划分出复杂任务中案例的 问题部分和解答部分f 因此其在系统推理的动态过程中给予区分。同年,a h a w i n s t o n 认为,对提取案例有困难的应用领域,可以通过“案例工程来确定案 例所必须包含的信息,并从数据中提取信息【2 4 】。1 9 9 8 年,m a o e d o 提出了一种嵌 套的图结构案例表示法,引入了层次、空间、时态和因果连接弧,用邻接矩阵表 示图结构案例之间的嵌套关系【2 5 】。1 9 9 9 年,研究学者a n d r e sf m r o d r i g e 和s u n i l v a d e r a 提出了基于概率案例的模型p e b m ,其用贝叶斯网络构造案例的合适描述, 并用概率传播技术评估和检索案例【2 6 】。此外,l e a k e 在1 9 9 9 年研究了如何把c b r 融合到大规模问题求解任务中,并给出了一些设计原则和方法【2 7 】。 在应用开发方面,案例推理技术在故障诊断、工业过程控制、规划设计、法 律、医学、决策支持及电子商务等领域得到了成功应用。国际上有数个研究机构 正在从事该项研究,其中著名的学者有如r o g e rs e h a n k 、j a n e tk o l o d n e r 、e d w i n r i s s l a n d 以及a h aw i n s t o n 等人。 国内自9 0 年代起步,在理论和应用上都取得了丰硕的成果。1 9 9 1 年,史忠植、 6 硕士学位论文第一章绪论 李保东提出了基于案例表示的记忆网模型及相应的案例检索算法【冽;1 9 9 4 年,徐 众会开发了基于案例推理的天气预报系统;1 9 9 6 年,王军等人开发了基于案例推 理的淮河王家坝洪水预报调度系统【2 j 。2 0 0 0 年中科院智能所研制了基于案例推理 技术的农业灾害预报系统;2 0 0 1 年中科院计算技术研究所研制了基于案例推理的 中心渔场预报专家系统【2 9 1 。东北大学在这一领域也取得了大量的成绩,2 0 0 4 年研 究了基于案例推理的热扎层流冷却过程建模与控制问题【3 0 】,同年还研究了基于案 例推理的钢铁生产动态调度系统,提出了两级c b r 的推理框梨3 1 1 。2 0 0 5 年李学俊 等提出了案例推理技术( c b r ) 在银行客户信用评估中的应用,并给出了基于案例 推理的银行客户信用评估系统的原型,介绍了该系统中的关键技术:案例表示、 相似性计算和案例检索,研究了归纳学习、特征子集选择等机器学习方法在案例 检索中的应用。2 0 0 6 年,东北大学谭明浩等人将案例推理技术应用到磨矿粒度系 统软测量中【3 2 】,并提出了基于相似粗糙集的属性权重确定方法 3 3 】。中山大学还 研究了非线性特征提取在案例推理中的应用,哈尔滨工业大学在研究了案例推理 在智能诊断中的应用,学习方法在案例检索中的应用。 近年来,越来越多的c b r 的应用实例不断涌现,其主要集中领域有客户支持 ( h e l p d e s k ) 、软件成本估计、争端调解、机械设计、模型管理以及系统分析与 系统设计等领域。几种便于快速构建c b r 的开发工具也出现,如e x p r e s 、e s t e e m 、 r e m i n d m 等。其它很多研究机构也将案例推理技术推广到其它领域做了很多工 作,并开发了一些实际应用的c b r 系统。 1 3 论文研究内容及结构安排 受国家自然科学基金项目( 资助号:6 0 5 7 4 0 3 0 ) 和湖南省自然科学基金项目 ( 资助号:0 6 f d 0 2 6 ) 资助,针对以前开发的配料专家系统因知识“瓶颈问题 引起的不适应工序变化这一难题,基于烧结法氧化铝生料浆配料机理和长期积累 的经验和历史知识,设计了适应于生料浆配料生产工序变化等特点的配料优化 c b r 系统,其主要研究内容如下: 1 ) 配料案例库设计。案例库是c b r 系统的核心,而建立案例库首先要根据 具体的对象( 配料系统) 设计出案例的表示,再将配料经验和历史数据表示成案 例,然后按照一定的组织方法将各个案例进行组织成案例库。根据案例库的添加、 删除和修改三种操作设计相应的维护算法,从而优化案例库。 2 ) 配料系统案例调整。由于检索出来的案例与当前问题之间存在不可忽略 的差异,因此需要通过案例调整将其差异缩小至允许的范围内。 全文共分六章,结构安排如下: 7 硕十学位论文第一章绪论 第一章绪论,介绍本课题的研究背景和意义,阐述了配料专家系统目前存在 的问题,介绍了案例推理的优点,综述了配料系统和案例推理的发展和应用现状, 并归结出案例推理在复杂系统中有较好的应用前景。 第二章生料浆配料系统总体方案设计,简要介绍烧结法氧化铝生料浆配料生 产工艺,并对配料生产工艺过程中存在的问题进行了分析,针对这些问题设计了 基于案例推理的配料优化系统的总体方案。 第三章配料知识获取与知识库设计,研究了如何从配料机理、配料文献以及 长期积累的配料经验和历史知识,并研究了该知识表示的原则,并以给定质量指 标和原料成分为条件属性,下料配比为决策属性,设计一种基于框架的案例表示 形式;遵循案例库组织原则,采用聚类的方式对配料案例库进行组织,最后,根 据设计的案例库,给出了四种案例库的维护策略。 第四章案例调整与学习,首先设计了案例检索机制,针对现有特征属性权值 确定方法客观性差、算法复杂、实现困难等问题,提出一种基于覆盖度的案例特 征权值确定方法,并根据生料浆配料工艺变化的特点,设计了调整参数与步长自 由选取的案例调整模式,在此基础上,提出了基于机理模型的案例调整策略,并 将机理模型设计为c b r 系统的案例评价,并对此进行试验仿真,结果表明该系统 既能适应生产工序的变化,又能保证生料浆的质量。最后总结了基于案例推理的 配料优化系统的三种自学习机制。 第五章配料系统的软件实现,从软件实现角度对配料系统的实现进行了说 明,并对系统的主要功能进行了阐述,最后将系统投入试运行的结果与专家系统 进行比较,证明了系统能保证质量指标的合格率,稳定生产。 第六章结束语,总结了本文的工作,并提出了今后需要研究的工作。 8 硕+ 学位论文第二章生料浆配料系统的总体方案设计 第二章生料浆配料系统的总体方案设计 2 1生料浆配料工艺分析 2 1 1 配料工艺简介 在烧结法氧化铝的配料过程中,配制生料浆的原料主要有:铝土矿、石灰( 或 石渣) 、生料煤、碱粉( 纯碱) 、返回碱液以及生产过程中进入的污水等。其中铝 土矿包括普矿和高铝矿、高铁矿、低铝矿三种调整矿;返回碱液是后续工艺返回 的碳分母液和硅渣的混合浆液。它们的化学成分主要是氧化铝、氧化硅、氧化铁、 氧化钙、氧化钠和固定碳等。 目前,中铝集团中州分公司的配料工艺流程如图2 1 所示,配制合格生料浆 主要分为调整配比和三次调配两大过程,分别有四个工作岗位( 饲料岗位、磨房 岗位、槽上岗位、值班长岗位) 完成。 ( 1 ) 调整配比。调整配比由饲料岗位和磨房岗位负责,饲料岗位主要负责固 体物料的下料,磨房岗位主要负责碱液的流量和磨机的开停。在配制生料浆的过 程中,饲料岗位工作人员根据槽上岗位下达的c 指令( c 指令指生料浆干物中 c a o 的百分含量) 和入磨物料成分,确定各种固体物料下料量,并稳定下料量, 另还根据磨工通知及时调整和稳定下料量,包括补充碱粉保证碱平衡;磨房岗位 在n 指令( n 指令指生料浆干物中n a 2 0 的百分含量) 指标下,调整碱液量或下 达调整下料量通知来控制和稳定生料浆水分,另还结合细度和磨机状况,稳定磨 机产能。配比调整后,各原料按一定的配比送入管磨机进行湿磨,然后经溜槽混 合,流入缓冲槽。缓冲槽共有六个,其中1 群、2 撑、3 舟管磨机磨制的生料浆混合 后流入三个西缓冲槽,而错、5 撑、甜、7 撑管磨机磨制的生料浆混合后流入三个 东缓冲槽,准备进行生料浆的三次调配。 ( 2 ) 三次调配。由于配比调整的滞后,从管磨机出来的生料浆往往难以满足 指标要求,一般要进行三次调配才能合格。生料浆的三次调配过程主要由槽上岗 位负责,槽上岗位工作人员根据入磨物料成分及返回物料量不同,通过生、熟料 指标的对应关系分析,针对熟料指标要求,结合当前生料浆成分情况,确定入a 、 b 、k 槽的料浆指标,并向饲料、磨房岗位下达c 和n 指令。三次调配的过程为: 六个缓冲槽内的生料浆通过缓冲泵打到a 槽分料箱内,进行第一次调配,然后 分配到1 6 个a 槽中;若a 槽中的生料浆质量相互间有波动,但通过相互混合可 基本满足质量要求,则将几个a 槽的生料浆相互混合后入b 槽,进行二次调配; 9 硕士学位论文 第二章生料浆配料系统的总体方案设计 对于2 4 个b 槽的生料浆,通过三次调配进行微调后可基本认为合格,送往熟料 窑烧结。 3 个k 槽 图2 - i 配料工艺流程图 2 1 2 目前配料过程存在的问题 ( i ) 配料过程复杂 烧结法氧化铝生料浆配料过程是一个具有强耦合、纯滞后和显著不确定性的 复杂工业过程,在实际配料生产过程中,常常是几种问题同时存在,各问题之间 相互耦合在一起,给配料生产带来很大的困难。 1 ) 数据量大。生料浆配料生产过程中所要用到的数据非常多,确定配比时, 需要对这些数据进行大量且复杂的计算,结果增加了配料技术人员的工作量。在 配料生产过程中,要考虑的主要有如下的一些数据。 1 0 硕士学位论文第二章生料浆配料系统的总体方案设计 a ) 各物料成分,有铝土矿成分( 主要是氧化硅、氧化铁、氧化铝) 、石灰的 有效成分、碱粉的质量成分、煤的湿度以及碱液的成分( 主要有h 2 0 、c a o 、n a 2 0 、 s i 0 2 、f e 2 0 3 、a 1 2 0 3 ) ; b ) 生料浆成分,有溜槽、a 槽、b 槽生料浆成分( 主要有:h 2 0 、c a o 、 n a 2 0 、s i 0 2 、f c 2 0 3 、a 1 2 0 3 ) ,况且由于生产是连续的,每整点对生料浆取样一 次进行化验,且a 、b 槽的数量较多,这样数据量就增加了很多; c ) 熟料成分,主要有钙( c a ) 、钠( n a ) 、硅( s i ) 、铁( f e ) 、铝( a 1 ) 等; d ) 生料浆、熟料质量指标,主要有碱l g ( n r ) 、钙l l ( c s ) 、铝硅l g ( a s ) 和铁铝比( f a 】) ,其中生料浆的质量指标还有水在生料浆中的百分含量; e ) 碱液成分有h 2 0 、c a o 、n a 2 0 、s i 0 2 、f e 2 0 3 、a 1 2 0 3 : f ) 其它数据主要有钙、钠硅渣成分、生料浆指标的中心值、新应送等数据。 2 ) 生产存在大滞后。生产的大滞后主要表现在两方面,一方面是各物料经 管磨机到a 槽生料浆满槽需要2 个小时左右,由生料浆取样到成分检测出来需 要2 小时左右,这样各物料入磨到获得生料浆成分大概需要4 小时;另一方面, 根据生料浆成分、熟料成分、各物料成分等已知数据推出配比需要0 5 - 1 小时。 由此可知,烧结法氧化铝生料浆配料生产是一个大滞后系统。 3 ) 碱液成分波动大。碱液是后续工序返回的硅渣和碳母的混合液,硅渣的 主要成分有h 2 0 、c a o 、n a 2 0 、s i 0 2 、f e 2 0 3 、a 1 2 0 3 等,碳母主要是n a 2 c 0 3 的 水溶液。其中硅渣中h 2 0 的含量较少,所以在硅渣槽中和碳母混合,然后经泵 送入管磨机进行湿磨。由于硅渣和碳母混合的比例没有一个确定的量,况且二者 一边混合,一边送入管磨机,两者是同时进行的,从而造成入磨碱液的成分是一 个动态波动过程,结果给配料生产带来波动。 4 ) 工艺指标之间相互关联、相互耦合。衡量生料浆合格的指标主要有水分 ( 生料浆中水的百分含量) 、碱比、钙比、铝硅比和铁铝比等,而这些指标是相 互关联、相互耦合的,在目前配料过程中对指标间的调整,往往顾此失彼。比如, 水分是靠碱液保证的,而碱液的成分对所有剩余的指标都会产生影响,尤其是对 碱比和铝硅比影响更大。 ( 2 ) 配料专家系统的局限 基于规则的配料优化专家系统【3 4 】改善了生料浆一次入槽指标值的平稳性,较 之人工调配平稳性有了很大的提高,解决了人工调配时由于检测滞后所引起的a 槽生料浆指标的大幅度波动。但由于知识库组织和规则表示的严密性,以及领域 知识需要知识工程师的转化才能输入到知识库,使得用户很难独立去更新知识 库。特别由于生料浆配料工况缓慢变化且由于生产的需要使得工序出现部分调 整,专家系统就会暴露出很多弊端。 硕十学位论文第二章生料浆配料系统的总体方案设计 1 1 系统扩展能力差 随着企业的发展,为了追逐更多的利润,企业会提高总产量,那么配料工序 的生料浆产量也会随之提高,在配料现场就会增加新设备( 如管磨机等) ,对于 原来的专家系统就不能自动扩展,需要进行第二次开发。 2 0 0 7 年1 0 月增加新磨时,修改了综合数据库的5 个表格,专家系统知识库 增加了十多条规则,修改v i s u a lc + + 程序的中8 0 个类,涉及修改代码有几万行。 在系统修改完成后,还对系统进行了二十天的跟踪调试。对于专家系统,增加一 台新磨需要修改综合数据库、知识库、推理机以及整个程序代码,还要对修改的 系统进行跟踪调试,其工程与原系统开发相当。 综上所述,专家系统的扩展能力较低,需要进行二次开发,费用较多。 2 ) 知识库维护困难 在配料专家系统中,除合理的知识组织和高效的推理机制外,专家知识库的 在线维护也非常重要。配料工况缓慢变化且由于生产
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