論文の概要: Digital twin with automatic disturbance detection for real-time optimization of a semi-autogenous grinding (SAG) mill
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06216v1
- Date: Thu, 4 Jul 2024 17:20:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-10 22:32:40.848283
- Title: Digital twin with automatic disturbance detection for real-time optimization of a semi-autogenous grinding (SAG) mill
- Title（参考訳）: 半自動研削(SAG)ミルのリアルタイム最適化のための自動外乱検出機能付きディジタルツイン
- Authors: Daniel Navia, Rodrigo Bruna, Francisco Fernández, Cristobal Mancilla, Matías Rojas, Mauricio Estrada, Paulina Quintanilla,
- Abstract要約: デジタルツインは、閉ループシステムの挙動をエミュレートする3つの相互接続モジュールから構成される。
このモデルは68時間の運用に対応するデータで訓練され、8時間の試験データで検証された。
デジタルツインは、専門家制御システムで操作されるSAGミルを良好に監督することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3141085922386211
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This work presents the development and validation of a digital twin for a semi-autogenous grinding (SAG) mill controlled by an expert control system. The digital twin consists of three interconnected modules that emulate the behavior of a closed-loop system: (1) fuzzy logic for the expert control system, (2) a state-space model for the regulatory control, and (3) a recurrent neural network (RNN) for the SAG mill process. The model was trained with data corresponding to 68 hours of operation and validated with 8 hours of test data. The digital twin predicts the dynamic behavior of the mill's bearing pressure, motor power, tonnage, solids percentage, and rotational speed within a 2.5-minute horizon with a 30-second sampling time. The RNN comprises two serial modules for detection and training. The disturbance detection evaluates the need for training by comparing the recent prediction error with the expected error using hypothesis tests for mean, variance, and probability distribution. If the detection module is activated, the parameters of the neural model are re-estimated with recent data. The detection module was configured with test data to eliminate false positives. Results indicate that the digital twin can satisfactorily supervise the SAG mill, which is operated with the expert control system. Future work will focus on integrating this digital twin into real-time optimization strategies with industrial validation.
- Abstract（参考訳）: 本研究は、エキスパート制御システムによって制御される半自動研削(SAG)ミル用ディジタルツインの開発と妥当性を示す。
ディジタルツインは,(1)エキスパート制御システムのファジィ論理,(2)制御制御のための状態空間モデル,(3)SAGミルプロセスのためのリカレントニューラルネットワーク(RNN)という,クローズドループシステムの動作をエミュレートする3つの相互接続モジュールから構成される。
このモデルは68時間の運用に対応するデータで訓練され、8時間の試験データで検証された。
デジタルツインは、30秒のサンプリング時間で2.5分間の水平線内で、ミルの軸受圧力、モータパワー、トナージ、固体比、回転速度の動的挙動を予測する。
RNNは、検出とトレーニングのための2つのシリアルモジュールから構成される。
この外乱検出は, 予測誤差と予測誤差を平均, 分散, 確率分布の仮説テストを用いて比較することにより, トレーニングの必要性を評価する。
検出モジュールがアクティベートされた場合、ニューラルモデルのパラメータは、最近のデータで再推定される。
検出モジュールは、偽陽性を排除するテストデータで構成されている。
その結果、デジタル双生児は、専門家制御システムで操作されるSAGミルを十分に監督できることが示唆された。
今後は、このデジタルツインを産業的検証を伴うリアルタイム最適化戦略に統合することに注力する。
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