ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ И УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ РАФИНАЦИИ НА ОСНОВЕ ВИРТУАЛЬНЫХ АНАЛИЗАТОРОВ

В статье рассматривается подход, основанный на построении интеллектуальных виртуальных анализаторов, которые по текущим показаниям датчиков технологических параметров вычисляют значения трудно измеряемых показателей качества. Предлагается методика формирования таких моделей в условиях шумных, неполных и временно рассинхронизированных данных. Используются алгоритм максимизации правдоподобия дляуточнения временных задержек, регрессия частичных наименьших квадратов для работы с мультиколлинеарными входами, нелинейные преобразования, методы анализа и формирования обучающей выборки. Показано, что внедрение разработанного виртуального анализатора позволяет уменьшить среднюю ошибку прогноза качества на десятки процентов, стабилизировать режим рафинации и обеспечить снижение энергопотребления и потерь целевого продукта.