选矿生产指标预测系统的设计与实现
这是一篇关于选矿生产,变量选择,神经网络,指标预测,预报系统的论文, 主要内容为选矿过程即为将矿山开采的原矿石经过生产加工,使得有用矿物富集的流程工业过程。选矿过程成功将有用矿物和脉石充分分离,生产出的精矿为钢铁行业提供重要的原材料。选矿过程通常包括原矿筛分、竖炉焙烧、磨矿、磁选、浮选等工艺过程,其中各个工序所涉及的衡量不同产品质量或生产效率的指标,称为工艺指标;而衡量一天或一个班组时间内完成的整个选矿全流程的指标,称为选矿全流程生产指标;生产工况条件表示生产工序中相关设备所涉及的原料的台时处理量、设备运行时间及后续的设备台时产量等约束条件。其中精矿作为选矿过程的终极产品,其质量的好坏将直接影响选矿厂的经济效益。而选矿工艺过程相对复杂,无法实现综合精矿产量的在线实时检测。现阶段选矿厂通常采用离线统计方式对综合精矿产量进行检测。随着选矿工艺的不断优化,传统的方式已不再满足选矿厂对精矿产量实时检测的要求。因此有必要实现一种综合精矿产量的实时预报方法。由此,选矿厂可实现对精矿产量的实时获取,并依据结果及时优化调整工序过程指标和操作变量,从而实现整个选矿厂的效益最大化。目前虽然算法研究人员也会根据自身需求开发预测软件,但这些软件的交互性、可复用性以及实用性相对较差,通常为某一工艺过程量身设定,平台的可复用性有待提高。因此有效的将理论研究成功应用于选矿过程制造执行系统,并将预测平台服务化,将会极大丰富选矿过程制造执行系统平台软件的功能,同时为其他算法研究人员提供服务化平台设计思路。随着互联网技术的不断发展,相比于传统的客户端服务方式,web系统显得更加灵活、方便且易用。不需用户安装任何程序原件,随时随地都可通过浏览器访问系统。部署在服务器上的web系统可以租用的方式满足任何企业需求,系统的维护也变得相对简单。建立基于web技术的服务化软件平台,必将可以更好的服务于选矿工业。本文依托国家高技术研究发展计划(863计划)课题“基于物联网的选矿生产执行系统技术研究与示范应用”,根据需求设计开发了用于选矿生产综合铁精矿产量预报的软件平台,并将研究理论成功应用于我国西部某大型选矿厂。论文主要包括以下工作:(1)对选矿生产指标预报方法及系统的研究现状做了详细的分析。并针对选矿工艺过程的典型特点,对选矿生产指标预报系统的实现进行了详细的需求分析,包括:功能需求、性能需求以及系统的运行需求。(2)针对选矿生产指标预报的问题,本文提出一种灰色关联分析和改进随机权神经网络的选矿生产指标预测方法,采用基于PCA和基于灰色关联的变量选择方法来选择模型输入,采用基于随机权神经网络和基于改进随机权神经网络的模型建立四种指标预测方法。并采用工业实际数据进行仿真实验验证,实验结果表明本文所提方法的有效性。该方法在运行时间代价不大的前提下,充分满足了选矿厂对指标预测精度的要求。(3)设计开发了安全、可靠的选矿生产指标预报系统。对系统的整体架构、软件架构以及功能架构进行了详细的设计。系统功能模块主要包括系统管理模块、基础信息模块以及指标预测三大功能模块。前端开发采用“vue+webpack”框架并通过“html+Javascript+css”语言实现、后端预报算法服务采用ASP.NET Web Api封装服务并通过c#调用matlab封装的dll文件实现、后端数据服务采用Spring+Spring Mvc+Mybatis的java开源框架封装服务并通过java语言实现。该系统的实现充分考虑内部数据的交互性、开发平台的可复用性以及用户操作的友好性,采用前后端分离的开发技术,将后端代码封装成restful风格服务供前端平台调用。系统前端实现充分应用Element封装的强大的组件库,实现了系统稳定、友好的运行。(4)以酒钢选矿厂实际生产数据为依据对选矿生产指标预报系统进行了实际验证。通过对指标预报模块中特征提取及指标预报模块基本功能的验证,证明系统指标预报模块实现的有效性;通过对基础信息及系统管理中各个模块基本功能的验证,证明了系统基础服务及系统安全功能实现的有效性。
选矿生产指标管理分析系统的设计与实现
这是一篇关于选矿生产,指标管理分析,指标评估,移动监测的论文, 主要内容为矿产资源是通过地质成矿作用形成的不可再生的自然资源,是人类生存不可或缺的重要物质。对于选矿厂而言,处于资源环境紧张、各国倡导节约资源的大环境下,除了追求经济效益之外,更应该注重的是产品质量的提高、资源消耗的降低以及环境的保护。在选矿生产过程中,生产指标的管理和分析状况的优良与否,关系到产品的质量和生产的效率。为了满足企业的高产品质量的要求,提高其竞争能力,对选矿企业进行指标的管理与分析是十分必要的。所谓生产指标的管理分析是指通过先进的技术手段,完成选矿生产过程中生产指标的监测、统计,通过不同的维度对指标数据进行分析,使工作人员对产品质量、能源消耗、工艺参数、物料信息等精准把握,同时实现工艺过程生产指标信息进行评估以及对生产指标的移动监测。目前,国内各选矿厂已经存在选矿生产指标的管理分析系统,但是还存在一些缺点,如所监控指标覆盖率小、缺乏指标的多维分析,软件多采用C/S架构、缺乏移动办公等。针对所存在的问题,本文依托国家高技术研究发展计划(863计划)“基于物联网的选矿生产执行系统技术研究与示范应用“和“酒钢粉矿悬浮磁化焙烧选矿改造一期工程基于物联网的生产制造执行系统研发”项目,以酒钢选矿厂为背景进行了选矿生产指标管理分析系统的设计与分析,完成了选矿生产过程生产指标数据的集成、监测、统计管理、多维分析、指标评估和移动监测。本文的主要工作做如下的描述:(1)通过调研与系统的总结相关国内外文献,对选矿制造执行系统的的国内外研究和应用现状进行描述,了解选矿生产指标的管理分析系统的应用现状和生产指标分析方法,在此基础上进行系统存在问题的描述,从而进行选矿生产管理分析的需求分析。(2)在已经完成的需求分析的基础上,进行选矿生产指标管理分析的整体设计,包括系统的总体架构、整体功能、软件架构的设计。系统总体采用B/S的网络结构模式,并根据选矿厂的实际需求,进行系统各功能模块设计。包括数据采集、操作管理、指标管理分析、生产指标多维分析、报表引擎、指标评估、指标管理移动端,其中指标管理模板进行可配置设计;生产指标管理分析进行日、月、年、主要指标、工艺指标多类型的管理分析,生产指标进行不同指标类型及时间的多维分析,进行基于标签传播算法的指标评估设计、生产指标的移动监控设计。(3)基于上述的设计,开发了选矿生产指标管理分析系统。采用前后端分离的实现方式,其中前端使用vue.js框架、html+JavaScript+css语言进行web端界面的开发,后端使用SSM(Spring mvc+Spring+MyBatis)框架、Java语言完成Restful Web API的封装。功能实现主要包括:操作管理模块、报表引擎模块、生产指标统计管理和多维分析模块、指标评估模块、指标管理的移动端实现。其中报表引擎模块可以支持报表的配置操作;操作管理包括生产作业计划和调度交班记录;生产指标的管理和多维分析,其覆盖指标为质量指标、能源指标、工艺指标等,时间层次可划分为小时、班、日、旬、月和年,提供综合指标和工序指标的关联显示,分析方式包括报表和图形;生产指标信息的评估,采用标签传播算法,使用Python语言进行算法实现,并封装为接口,对生产指标信息进行异常评估.(4)对设计实现的选矿生产指标管理分析系统进行应用验证,采用酒钢选矿实际生产现场数据,在实验室的集成环境下进行实验验证。包括生产作业计划和调度交班记录的管理、生产指标的日管理分析、月管理分析、年管理分析、主要指标和工艺指标管理分析、指标评估的功能验证,验证结果表明系统满足其实际需求达到了设计目标。
选矿生产指标管理分析系统的设计与实现
这是一篇关于选矿生产,指标管理分析,指标评估,移动监测的论文, 主要内容为矿产资源是通过地质成矿作用形成的不可再生的自然资源,是人类生存不可或缺的重要物质。对于选矿厂而言,处于资源环境紧张、各国倡导节约资源的大环境下,除了追求经济效益之外,更应该注重的是产品质量的提高、资源消耗的降低以及环境的保护。在选矿生产过程中,生产指标的管理和分析状况的优良与否,关系到产品的质量和生产的效率。为了满足企业的高产品质量的要求,提高其竞争能力,对选矿企业进行指标的管理与分析是十分必要的。所谓生产指标的管理分析是指通过先进的技术手段,完成选矿生产过程中生产指标的监测、统计,通过不同的维度对指标数据进行分析,使工作人员对产品质量、能源消耗、工艺参数、物料信息等精准把握,同时实现工艺过程生产指标信息进行评估以及对生产指标的移动监测。目前,国内各选矿厂已经存在选矿生产指标的管理分析系统,但是还存在一些缺点,如所监控指标覆盖率小、缺乏指标的多维分析,软件多采用C/S架构、缺乏移动办公等。针对所存在的问题,本文依托国家高技术研究发展计划(863计划)“基于物联网的选矿生产执行系统技术研究与示范应用“和“酒钢粉矿悬浮磁化焙烧选矿改造一期工程基于物联网的生产制造执行系统研发”项目,以酒钢选矿厂为背景进行了选矿生产指标管理分析系统的设计与分析,完成了选矿生产过程生产指标数据的集成、监测、统计管理、多维分析、指标评估和移动监测。本文的主要工作做如下的描述:(1)通过调研与系统的总结相关国内外文献,对选矿制造执行系统的的国内外研究和应用现状进行描述,了解选矿生产指标的管理分析系统的应用现状和生产指标分析方法,在此基础上进行系统存在问题的描述,从而进行选矿生产管理分析的需求分析。(2)在已经完成的需求分析的基础上,进行选矿生产指标管理分析的整体设计,包括系统的总体架构、整体功能、软件架构的设计。系统总体采用B/S的网络结构模式,并根据选矿厂的实际需求,进行系统各功能模块设计。包括数据采集、操作管理、指标管理分析、生产指标多维分析、报表引擎、指标评估、指标管理移动端,其中指标管理模板进行可配置设计;生产指标管理分析进行日、月、年、主要指标、工艺指标多类型的管理分析,生产指标进行不同指标类型及时间的多维分析,进行基于标签传播算法的指标评估设计、生产指标的移动监控设计。(3)基于上述的设计,开发了选矿生产指标管理分析系统。采用前后端分离的实现方式,其中前端使用vue.js框架、html+JavaScript+css语言进行web端界面的开发,后端使用SSM(Spring mvc+Spring+MyBatis)框架、Java语言完成Restful Web API的封装。功能实现主要包括:操作管理模块、报表引擎模块、生产指标统计管理和多维分析模块、指标评估模块、指标管理的移动端实现。其中报表引擎模块可以支持报表的配置操作;操作管理包括生产作业计划和调度交班记录;生产指标的管理和多维分析,其覆盖指标为质量指标、能源指标、工艺指标等,时间层次可划分为小时、班、日、旬、月和年,提供综合指标和工序指标的关联显示,分析方式包括报表和图形;生产指标信息的评估,采用标签传播算法,使用Python语言进行算法实现,并封装为接口,对生产指标信息进行异常评估.(4)对设计实现的选矿生产指标管理分析系统进行应用验证,采用酒钢选矿实际生产现场数据,在实验室的集成环境下进行实验验证。包括生产作业计划和调度交班记录的管理、生产指标的日管理分析、月管理分析、年管理分析、主要指标和工艺指标管理分析、指标评估的功能验证,验证结果表明系统满足其实际需求达到了设计目标。
选矿生产指标预测系统的设计与实现
这是一篇关于选矿生产,变量选择,神经网络,指标预测,预报系统的论文, 主要内容为选矿过程即为将矿山开采的原矿石经过生产加工,使得有用矿物富集的流程工业过程。选矿过程成功将有用矿物和脉石充分分离,生产出的精矿为钢铁行业提供重要的原材料。选矿过程通常包括原矿筛分、竖炉焙烧、磨矿、磁选、浮选等工艺过程,其中各个工序所涉及的衡量不同产品质量或生产效率的指标,称为工艺指标;而衡量一天或一个班组时间内完成的整个选矿全流程的指标,称为选矿全流程生产指标;生产工况条件表示生产工序中相关设备所涉及的原料的台时处理量、设备运行时间及后续的设备台时产量等约束条件。其中精矿作为选矿过程的终极产品,其质量的好坏将直接影响选矿厂的经济效益。而选矿工艺过程相对复杂,无法实现综合精矿产量的在线实时检测。现阶段选矿厂通常采用离线统计方式对综合精矿产量进行检测。随着选矿工艺的不断优化,传统的方式已不再满足选矿厂对精矿产量实时检测的要求。因此有必要实现一种综合精矿产量的实时预报方法。由此,选矿厂可实现对精矿产量的实时获取,并依据结果及时优化调整工序过程指标和操作变量,从而实现整个选矿厂的效益最大化。目前虽然算法研究人员也会根据自身需求开发预测软件,但这些软件的交互性、可复用性以及实用性相对较差,通常为某一工艺过程量身设定,平台的可复用性有待提高。因此有效的将理论研究成功应用于选矿过程制造执行系统,并将预测平台服务化,将会极大丰富选矿过程制造执行系统平台软件的功能,同时为其他算法研究人员提供服务化平台设计思路。随着互联网技术的不断发展,相比于传统的客户端服务方式,web系统显得更加灵活、方便且易用。不需用户安装任何程序原件,随时随地都可通过浏览器访问系统。部署在服务器上的web系统可以租用的方式满足任何企业需求,系统的维护也变得相对简单。建立基于web技术的服务化软件平台,必将可以更好的服务于选矿工业。本文依托国家高技术研究发展计划(863计划)课题“基于物联网的选矿生产执行系统技术研究与示范应用”,根据需求设计开发了用于选矿生产综合铁精矿产量预报的软件平台,并将研究理论成功应用于我国西部某大型选矿厂。论文主要包括以下工作:(1)对选矿生产指标预报方法及系统的研究现状做了详细的分析。并针对选矿工艺过程的典型特点,对选矿生产指标预报系统的实现进行了详细的需求分析,包括:功能需求、性能需求以及系统的运行需求。(2)针对选矿生产指标预报的问题,本文提出一种灰色关联分析和改进随机权神经网络的选矿生产指标预测方法,采用基于PCA和基于灰色关联的变量选择方法来选择模型输入,采用基于随机权神经网络和基于改进随机权神经网络的模型建立四种指标预测方法。并采用工业实际数据进行仿真实验验证,实验结果表明本文所提方法的有效性。该方法在运行时间代价不大的前提下,充分满足了选矿厂对指标预测精度的要求。(3)设计开发了安全、可靠的选矿生产指标预报系统。对系统的整体架构、软件架构以及功能架构进行了详细的设计。系统功能模块主要包括系统管理模块、基础信息模块以及指标预测三大功能模块。前端开发采用“vue+webpack”框架并通过“html+Javascript+css”语言实现、后端预报算法服务采用ASP.NET Web Api封装服务并通过c#调用matlab封装的dll文件实现、后端数据服务采用Spring+Spring Mvc+Mybatis的java开源框架封装服务并通过java语言实现。该系统的实现充分考虑内部数据的交互性、开发平台的可复用性以及用户操作的友好性,采用前后端分离的开发技术,将后端代码封装成restful风格服务供前端平台调用。系统前端实现充分应用Element封装的强大的组件库,实现了系统稳定、友好的运行。(4)以酒钢选矿厂实际生产数据为依据对选矿生产指标预报系统进行了实际验证。通过对指标预报模块中特征提取及指标预报模块基本功能的验证,证明系统指标预报模块实现的有效性;通过对基础信息及系统管理中各个模块基本功能的验证,证明了系统基础服务及系统安全功能实现的有效性。
选矿生产指标管理分析系统的设计与实现
这是一篇关于选矿生产,指标管理分析,指标评估,移动监测的论文, 主要内容为矿产资源是通过地质成矿作用形成的不可再生的自然资源,是人类生存不可或缺的重要物质。对于选矿厂而言,处于资源环境紧张、各国倡导节约资源的大环境下,除了追求经济效益之外,更应该注重的是产品质量的提高、资源消耗的降低以及环境的保护。在选矿生产过程中,生产指标的管理和分析状况的优良与否,关系到产品的质量和生产的效率。为了满足企业的高产品质量的要求,提高其竞争能力,对选矿企业进行指标的管理与分析是十分必要的。所谓生产指标的管理分析是指通过先进的技术手段,完成选矿生产过程中生产指标的监测、统计,通过不同的维度对指标数据进行分析,使工作人员对产品质量、能源消耗、工艺参数、物料信息等精准把握,同时实现工艺过程生产指标信息进行评估以及对生产指标的移动监测。目前,国内各选矿厂已经存在选矿生产指标的管理分析系统,但是还存在一些缺点,如所监控指标覆盖率小、缺乏指标的多维分析,软件多采用C/S架构、缺乏移动办公等。针对所存在的问题,本文依托国家高技术研究发展计划(863计划)“基于物联网的选矿生产执行系统技术研究与示范应用“和“酒钢粉矿悬浮磁化焙烧选矿改造一期工程基于物联网的生产制造执行系统研发”项目,以酒钢选矿厂为背景进行了选矿生产指标管理分析系统的设计与分析,完成了选矿生产过程生产指标数据的集成、监测、统计管理、多维分析、指标评估和移动监测。本文的主要工作做如下的描述:(1)通过调研与系统的总结相关国内外文献,对选矿制造执行系统的的国内外研究和应用现状进行描述,了解选矿生产指标的管理分析系统的应用现状和生产指标分析方法,在此基础上进行系统存在问题的描述,从而进行选矿生产管理分析的需求分析。(2)在已经完成的需求分析的基础上,进行选矿生产指标管理分析的整体设计,包括系统的总体架构、整体功能、软件架构的设计。系统总体采用B/S的网络结构模式,并根据选矿厂的实际需求,进行系统各功能模块设计。包括数据采集、操作管理、指标管理分析、生产指标多维分析、报表引擎、指标评估、指标管理移动端,其中指标管理模板进行可配置设计;生产指标管理分析进行日、月、年、主要指标、工艺指标多类型的管理分析,生产指标进行不同指标类型及时间的多维分析,进行基于标签传播算法的指标评估设计、生产指标的移动监控设计。(3)基于上述的设计,开发了选矿生产指标管理分析系统。采用前后端分离的实现方式,其中前端使用vue.js框架、html+JavaScript+css语言进行web端界面的开发,后端使用SSM(Spring mvc+Spring+MyBatis)框架、Java语言完成Restful Web API的封装。功能实现主要包括:操作管理模块、报表引擎模块、生产指标统计管理和多维分析模块、指标评估模块、指标管理的移动端实现。其中报表引擎模块可以支持报表的配置操作;操作管理包括生产作业计划和调度交班记录;生产指标的管理和多维分析,其覆盖指标为质量指标、能源指标、工艺指标等,时间层次可划分为小时、班、日、旬、月和年,提供综合指标和工序指标的关联显示,分析方式包括报表和图形;生产指标信息的评估,采用标签传播算法,使用Python语言进行算法实现,并封装为接口,对生产指标信息进行异常评估.(4)对设计实现的选矿生产指标管理分析系统进行应用验证,采用酒钢选矿实际生产现场数据,在实验室的集成环境下进行实验验证。包括生产作业计划和调度交班记录的管理、生产指标的日管理分析、月管理分析、年管理分析、主要指标和工艺指标管理分析、指标评估的功能验证,验证结果表明系统满足其实际需求达到了设计目标。
选矿生产指标管理分析系统的设计与实现
这是一篇关于选矿生产,指标管理分析,指标评估,移动监测的论文, 主要内容为矿产资源是通过地质成矿作用形成的不可再生的自然资源,是人类生存不可或缺的重要物质。对于选矿厂而言,处于资源环境紧张、各国倡导节约资源的大环境下,除了追求经济效益之外,更应该注重的是产品质量的提高、资源消耗的降低以及环境的保护。在选矿生产过程中,生产指标的管理和分析状况的优良与否,关系到产品的质量和生产的效率。为了满足企业的高产品质量的要求,提高其竞争能力,对选矿企业进行指标的管理与分析是十分必要的。所谓生产指标的管理分析是指通过先进的技术手段,完成选矿生产过程中生产指标的监测、统计,通过不同的维度对指标数据进行分析,使工作人员对产品质量、能源消耗、工艺参数、物料信息等精准把握,同时实现工艺过程生产指标信息进行评估以及对生产指标的移动监测。目前,国内各选矿厂已经存在选矿生产指标的管理分析系统,但是还存在一些缺点,如所监控指标覆盖率小、缺乏指标的多维分析,软件多采用C/S架构、缺乏移动办公等。针对所存在的问题,本文依托国家高技术研究发展计划(863计划)“基于物联网的选矿生产执行系统技术研究与示范应用“和“酒钢粉矿悬浮磁化焙烧选矿改造一期工程基于物联网的生产制造执行系统研发”项目,以酒钢选矿厂为背景进行了选矿生产指标管理分析系统的设计与分析,完成了选矿生产过程生产指标数据的集成、监测、统计管理、多维分析、指标评估和移动监测。本文的主要工作做如下的描述:(1)通过调研与系统的总结相关国内外文献,对选矿制造执行系统的的国内外研究和应用现状进行描述,了解选矿生产指标的管理分析系统的应用现状和生产指标分析方法,在此基础上进行系统存在问题的描述,从而进行选矿生产管理分析的需求分析。(2)在已经完成的需求分析的基础上,进行选矿生产指标管理分析的整体设计,包括系统的总体架构、整体功能、软件架构的设计。系统总体采用B/S的网络结构模式,并根据选矿厂的实际需求,进行系统各功能模块设计。包括数据采集、操作管理、指标管理分析、生产指标多维分析、报表引擎、指标评估、指标管理移动端,其中指标管理模板进行可配置设计;生产指标管理分析进行日、月、年、主要指标、工艺指标多类型的管理分析,生产指标进行不同指标类型及时间的多维分析,进行基于标签传播算法的指标评估设计、生产指标的移动监控设计。(3)基于上述的设计,开发了选矿生产指标管理分析系统。采用前后端分离的实现方式,其中前端使用vue.js框架、html+JavaScript+css语言进行web端界面的开发,后端使用SSM(Spring mvc+Spring+MyBatis)框架、Java语言完成Restful Web API的封装。功能实现主要包括:操作管理模块、报表引擎模块、生产指标统计管理和多维分析模块、指标评估模块、指标管理的移动端实现。其中报表引擎模块可以支持报表的配置操作;操作管理包括生产作业计划和调度交班记录;生产指标的管理和多维分析,其覆盖指标为质量指标、能源指标、工艺指标等,时间层次可划分为小时、班、日、旬、月和年,提供综合指标和工序指标的关联显示,分析方式包括报表和图形;生产指标信息的评估,采用标签传播算法,使用Python语言进行算法实现,并封装为接口,对生产指标信息进行异常评估.(4)对设计实现的选矿生产指标管理分析系统进行应用验证,采用酒钢选矿实际生产现场数据,在实验室的集成环境下进行实验验证。包括生产作业计划和调度交班记录的管理、生产指标的日管理分析、月管理分析、年管理分析、主要指标和工艺指标管理分析、指标评估的功能验证,验证结果表明系统满足其实际需求达到了设计目标。
选矿生产指标管理分析系统的设计与实现
这是一篇关于选矿生产,指标管理分析,指标评估,移动监测的论文, 主要内容为矿产资源是通过地质成矿作用形成的不可再生的自然资源,是人类生存不可或缺的重要物质。对于选矿厂而言,处于资源环境紧张、各国倡导节约资源的大环境下,除了追求经济效益之外,更应该注重的是产品质量的提高、资源消耗的降低以及环境的保护。在选矿生产过程中,生产指标的管理和分析状况的优良与否,关系到产品的质量和生产的效率。为了满足企业的高产品质量的要求,提高其竞争能力,对选矿企业进行指标的管理与分析是十分必要的。所谓生产指标的管理分析是指通过先进的技术手段,完成选矿生产过程中生产指标的监测、统计,通过不同的维度对指标数据进行分析,使工作人员对产品质量、能源消耗、工艺参数、物料信息等精准把握,同时实现工艺过程生产指标信息进行评估以及对生产指标的移动监测。目前,国内各选矿厂已经存在选矿生产指标的管理分析系统,但是还存在一些缺点,如所监控指标覆盖率小、缺乏指标的多维分析,软件多采用C/S架构、缺乏移动办公等。针对所存在的问题,本文依托国家高技术研究发展计划(863计划)“基于物联网的选矿生产执行系统技术研究与示范应用“和“酒钢粉矿悬浮磁化焙烧选矿改造一期工程基于物联网的生产制造执行系统研发”项目,以酒钢选矿厂为背景进行了选矿生产指标管理分析系统的设计与分析,完成了选矿生产过程生产指标数据的集成、监测、统计管理、多维分析、指标评估和移动监测。本文的主要工作做如下的描述:(1)通过调研与系统的总结相关国内外文献,对选矿制造执行系统的的国内外研究和应用现状进行描述,了解选矿生产指标的管理分析系统的应用现状和生产指标分析方法,在此基础上进行系统存在问题的描述,从而进行选矿生产管理分析的需求分析。(2)在已经完成的需求分析的基础上,进行选矿生产指标管理分析的整体设计,包括系统的总体架构、整体功能、软件架构的设计。系统总体采用B/S的网络结构模式,并根据选矿厂的实际需求,进行系统各功能模块设计。包括数据采集、操作管理、指标管理分析、生产指标多维分析、报表引擎、指标评估、指标管理移动端,其中指标管理模板进行可配置设计;生产指标管理分析进行日、月、年、主要指标、工艺指标多类型的管理分析,生产指标进行不同指标类型及时间的多维分析,进行基于标签传播算法的指标评估设计、生产指标的移动监控设计。(3)基于上述的设计,开发了选矿生产指标管理分析系统。采用前后端分离的实现方式,其中前端使用vue.js框架、html+JavaScript+css语言进行web端界面的开发,后端使用SSM(Spring mvc+Spring+MyBatis)框架、Java语言完成Restful Web API的封装。功能实现主要包括:操作管理模块、报表引擎模块、生产指标统计管理和多维分析模块、指标评估模块、指标管理的移动端实现。其中报表引擎模块可以支持报表的配置操作;操作管理包括生产作业计划和调度交班记录;生产指标的管理和多维分析,其覆盖指标为质量指标、能源指标、工艺指标等,时间层次可划分为小时、班、日、旬、月和年,提供综合指标和工序指标的关联显示,分析方式包括报表和图形;生产指标信息的评估,采用标签传播算法,使用Python语言进行算法实现,并封装为接口,对生产指标信息进行异常评估.(4)对设计实现的选矿生产指标管理分析系统进行应用验证,采用酒钢选矿实际生产现场数据,在实验室的集成环境下进行实验验证。包括生产作业计划和调度交班记录的管理、生产指标的日管理分析、月管理分析、年管理分析、主要指标和工艺指标管理分析、指标评估的功能验证,验证结果表明系统满足其实际需求达到了设计目标。
选矿生产指标预测系统的设计与实现
这是一篇关于选矿生产,变量选择,神经网络,指标预测,预报系统的论文, 主要内容为选矿过程即为将矿山开采的原矿石经过生产加工,使得有用矿物富集的流程工业过程。选矿过程成功将有用矿物和脉石充分分离,生产出的精矿为钢铁行业提供重要的原材料。选矿过程通常包括原矿筛分、竖炉焙烧、磨矿、磁选、浮选等工艺过程,其中各个工序所涉及的衡量不同产品质量或生产效率的指标,称为工艺指标;而衡量一天或一个班组时间内完成的整个选矿全流程的指标,称为选矿全流程生产指标;生产工况条件表示生产工序中相关设备所涉及的原料的台时处理量、设备运行时间及后续的设备台时产量等约束条件。其中精矿作为选矿过程的终极产品,其质量的好坏将直接影响选矿厂的经济效益。而选矿工艺过程相对复杂,无法实现综合精矿产量的在线实时检测。现阶段选矿厂通常采用离线统计方式对综合精矿产量进行检测。随着选矿工艺的不断优化,传统的方式已不再满足选矿厂对精矿产量实时检测的要求。因此有必要实现一种综合精矿产量的实时预报方法。由此,选矿厂可实现对精矿产量的实时获取,并依据结果及时优化调整工序过程指标和操作变量,从而实现整个选矿厂的效益最大化。目前虽然算法研究人员也会根据自身需求开发预测软件,但这些软件的交互性、可复用性以及实用性相对较差,通常为某一工艺过程量身设定,平台的可复用性有待提高。因此有效的将理论研究成功应用于选矿过程制造执行系统,并将预测平台服务化,将会极大丰富选矿过程制造执行系统平台软件的功能,同时为其他算法研究人员提供服务化平台设计思路。随着互联网技术的不断发展,相比于传统的客户端服务方式,web系统显得更加灵活、方便且易用。不需用户安装任何程序原件,随时随地都可通过浏览器访问系统。部署在服务器上的web系统可以租用的方式满足任何企业需求,系统的维护也变得相对简单。建立基于web技术的服务化软件平台,必将可以更好的服务于选矿工业。本文依托国家高技术研究发展计划(863计划)课题“基于物联网的选矿生产执行系统技术研究与示范应用”,根据需求设计开发了用于选矿生产综合铁精矿产量预报的软件平台,并将研究理论成功应用于我国西部某大型选矿厂。论文主要包括以下工作:(1)对选矿生产指标预报方法及系统的研究现状做了详细的分析。并针对选矿工艺过程的典型特点,对选矿生产指标预报系统的实现进行了详细的需求分析,包括:功能需求、性能需求以及系统的运行需求。(2)针对选矿生产指标预报的问题,本文提出一种灰色关联分析和改进随机权神经网络的选矿生产指标预测方法,采用基于PCA和基于灰色关联的变量选择方法来选择模型输入,采用基于随机权神经网络和基于改进随机权神经网络的模型建立四种指标预测方法。并采用工业实际数据进行仿真实验验证,实验结果表明本文所提方法的有效性。该方法在运行时间代价不大的前提下,充分满足了选矿厂对指标预测精度的要求。(3)设计开发了安全、可靠的选矿生产指标预报系统。对系统的整体架构、软件架构以及功能架构进行了详细的设计。系统功能模块主要包括系统管理模块、基础信息模块以及指标预测三大功能模块。前端开发采用“vue+webpack”框架并通过“html+Javascript+css”语言实现、后端预报算法服务采用ASP.NET Web Api封装服务并通过c#调用matlab封装的dll文件实现、后端数据服务采用Spring+Spring Mvc+Mybatis的java开源框架封装服务并通过java语言实现。该系统的实现充分考虑内部数据的交互性、开发平台的可复用性以及用户操作的友好性,采用前后端分离的开发技术,将后端代码封装成restful风格服务供前端平台调用。系统前端实现充分应用Element封装的强大的组件库,实现了系统稳定、友好的运行。(4)以酒钢选矿厂实际生产数据为依据对选矿生产指标预报系统进行了实际验证。通过对指标预报模块中特征提取及指标预报模块基本功能的验证,证明系统指标预报模块实现的有效性;通过对基础信息及系统管理中各个模块基本功能的验证,证明了系统基础服务及系统安全功能实现的有效性。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等)均来源于该信息及资料的相关主题。发布者:源码客栈 ,原文地址:https://bishedaima.com/lunwen/46794.html