流程工业是我国国民经济支柱产业,年产值占全国工业总产值的66%。流程工业的最主要组成部分是材料工业,而选矿生产是材料工业的基础。虽然我国矿产资源丰富,但其品位较低,采、选、冶难度较大。我国现有上千家选矿厂,自动化程度低,生产管理特别是成本控制采用人工操作的方法,造成生产成本高,资源消耗大,已经成为制约我国材料工业发展的瓶颈。目前国内许多选矿企业的主要产品价格已与国际市场价格接近,如何降低生产成本,提高市场竞争力,这是关系到选矿企业兴衰的重大问题。选矿企业控制生产成本的主要任务是控制在企业生产成本中占有重要比例的物耗和能耗。而物耗和能耗的控制又与生产过程中的大量技术指标和工艺参数控制密切相关。由于选矿生产过程是一个复杂的工业过程,成本控制涉及大量的工艺参数,使得选矿成本难以用常规的方法进行成本控制。因此,研究选矿生产过程动态成本控制方法与技术对于选矿企业控制生产成本意义重大。本文以国家“863”课题“生产过程动态成本控制技术及软件研发”为背景,对选矿生产过程成本控制技术展开了研究。针对选矿企业生产成本控制存在的问题,本文将神经网络、遗传算法、案例推理等智能优化方法应用到生产成本的建模和控制中,研究了选矿生产过程成本控制系统的结构和功能,提出了选矿生产过程动态成本控制新方法,设计开发了选矿生产过程成本控制软件系统,并成功地应用到酒钢选矿厂成本控制中。本文具体工作内容如下: 1.介绍了国内外冶金企业生产成本控制的现状,在分析选矿企业成本控制存在问题的基础上,提出了选矿生产过程成本控制系统的结构和功能,提出了精矿成本分解为成本指标的方法,并利用神经网络等智能优化方法建立了选矿成本预报模型和成本分析模型。 2.以选矿生产过程为背景,针对选矿工艺流程,将选矿生产成本控制与过程控制相结合,从控制选矿生产过程物耗、能耗角度出发,提出了选矿生产过程动态成本控制的新方法,研究了新方法的架构和控制模式。此外,针