Abstract
В рыночной экономике остро встает задача внедрения систем оптимального управления технологическими процессами в цветной и черной металлургии, в химической промышленности, в нефтехимии и т.д., которые позволяют более рационально использовать минеральные ресурсы, экономить тепловую и электрическую энергию, снижать экологические последствия, повышать экономическую эффективность производства. Активные разработка и внедрение систем оптимального управления всевозможными технологическими процессами в мире начались и продолжились в 60-80 годы прошлого века. Однако до сегодняшнего дня не внедрена сколько-нибудь значительная автоматизированная система оптимального управления. Это связано с чрезвычайной сложностью физико-химических явлений, протекающих в современных технологических процессах, что не позволяет создавать достаточно адекватное математическое описание этих явлений. В последнее время во всем мире наблюдается тенденция использования современных интеллектуальных технологий, которые позволяют использовать знания, опыт и интуицию экспертов. Причем использование методов искусственного интеллекта при синтезе систем оптимального управления позволили значительно упростить процесс их создания, улучшить качество моделей управления и повысить их эффективность. Поэтому актуальной является задача разработки и внедрения интеллектуальных моделей (алгоритмов) управления различными технологическими процессами, в том числе и в фосфорной подотрасли. Мы предлагаем использовать методы и средства создания новых интеллектуальных алгоритмов управления новым сложным технологическим процессом – очистки фосфора от мышьяка и органики в промышленных условиях Новоджамбульского фосфорного завода (НДФЗ). Ключевые слова: желтый фосфор, матрица полного факторного эксперимента (ПФЭ), алгоритмы оптимального управления, очистка фосфора, мышьяк, органика, интеллектуальные модели управления, нечеткие алгоритмы, нейронные сети, нейро-нечеткие алгоритмы.