Сенько А. О. Інформаційна технологія підтримки прийняття рішень для процесу подрібнення на основі непрямого визначення міцності руди

У дисертаційній роботі вирішено актуальну науково-технічну задачу розробки інформаційної технології зворотного прогнозування параметру міцності руди в умовах роботи секції збагачення з використанням поєднання методів кластеризації та прогнозуючої нейромережі. Висвітлено загальні проблеми підтримки прийняття рішень для технологічних процесів на гірничозбагачувальних фабриках, розглянуто існуючі методи визначення параметрів вхідної сировини. Виявлено їх переваги та недоліки. Запропоновано підхід оснований на зворотному прогнозуванні шляхом обробки накопичених статистичних даних. Узагальнено та наведено результати досліджень залежностей між статичними та динамічними характеристик комплексів мокрого магнітного збагачення, а також статистичні характеристик збурень на процес магнітної сепарації. Запропоновано доцільність використання комплексу параметрів, що підвищує кореляцію та дає змогу говорити про наявні закономірності. Розроблено алгоритм формування навчальної вибірки, оснований на методах кластерного аналізу Microsoft Clustering algorithm. Розроблено алгоритм прогнозування вхідного параметри секції збагачення із використанням тришарової нейронної мережі із зустрічним розпізнаванням без зворотних зв’язків. Запропоновано інформаційну технологію системи підтримки прийняття рішень, яку засновано на поєднанні методів кластеризації та використання прогнозуючої нейромережі, що дає можливість фахівцеві оперативно отримати рекомендації щодо прийняття рішень відносно поведінки об'єкту. Результати впроваджено на ТОВ «Криворізька промислова інвестиційна компанія», ТОВ «Криворізький інститут автоматики».