Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2025
Идентификатор DOI: 10.21177/1998-4502-2025-17-3-1748-1759
Ключевые слова: mining, mineral processing, adaptive control, flotation, stochastic identification, newton's method, environmental efficiency, горная промышленность, обогащение минерального сырья, адаптивное управление, флотация, стохастическая идентификация, метод Ньютона, экологическая эффективность
Аннотация: Статья посвящена разработке и обоснованию адаптивных алгоритмов управления технологическими процессами обогащения минерального сырья как эффективного инструмента устойчивого развития горнопромышленных территорий. Актуальность работы определяется необходимостью повышения эффективности использования минерально - сырьевых ресурсов и сПоказать полностьюнижения экологической нагрузки в условиях интенсификации добычи и переработки полезных ископаемых в Узбекистане и других странах с развитым горным сектором. Предложен подход к оценке параметров стохастических систем на основе входно - выходных зависимостей и авторегрессионных уравнений. С использованием метода условного максимального правдоподобия и итерационных алгоритмов, включая метод Ньютона с регуляризацией, разработаны модели, обеспечивающие адаптацию систем управления к изменениям динамических характеристик технологических процессов флотации и внешним возмущениям. Адаптивная система управления позволяет стабилизировать показатели качества флотоконцентрата в режиме реального времени, повышая качество готовой продукции и снижая удельный расход реагентов. Разработанные алгоритмы рекомендуются к внедрению на обогатительных предприятиях горных территорий для повышения энергоэффективности и экологической устойчивости флотационных процессов горнопромышленного производства. Introduction. Sustainable development of mining territories requires energy - efficient and environmentally oriented mineral beneficiation technologies. The stochastic and nonstationary nature of flotation processes necessitates the implementation of adaptive control systems. Purpose of the research. To develop and substantiate adaptive control algorithms for mineral beneficiation processes aimed at improving operational stability, energy efficiency, and environmental safety of mining enterprises. Materials and Methods. Stochastic identification techniques based on input - output relationships and autoregressive moving - average models were applied. Parameter estimation was performed using the conditional maximum likelihood method with iterative procedures, including Newton’s method combined with Tikhonov regularization. Dynamic models of flotation processes with time delays and random disturbances were considered. Results. Algorithms for robust estimation of system parameters and states were developed, enabling the synthesis of adaptive control systems under model uncertainty. A functional scheme of an adaptive flotation control system was proposed to stabilize concentrate ash content in the presence of significant delays and stochastic disturbances. Discussion. The implementation of adaptive algorithms reduces variance of concentrate quality indicators, optimizes reagent consumption, and increases product yield. Regularization of iterative procedures ensures computational stability and reduces sensitivity to data inaccuracies. Conclusion. The proposed algorithms provide a scientific and practical basis for intelligent control of mineral beneficiation processes. Resume. Adaptive identification and control methods enhance flotation efficiency, reduce energy and material consumption, and improve environmental performance of mining enterprises. Suggestions for practical applications and directions for future research. Industrial implementation at beneficiation plants is recommended. Future research should focus on integration with digital mining platforms and extension of adaptive control methods to other mineral processing operations.
Журнал: Устойчивое развитие горных территорий
Выпуск журнала: Т. 17, № 3
Номера страниц: 1748-1759
ISSN журнала: 19984502
Место издания: Владикавказ
Издатель: Северо-Кавказский горно-металлургический институт