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基于混合模型的浓密洗涤过程关键变量预测.pdf 72页

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东北大学硕士学位论文 摘要 基于混合模型的浓密洗涤过程关键变量预测 摘 要 资源问题已经成为我国可持续发展战略的根本问题,由于对矿物资源的大量开发利 用,使得我国具有经济价值的高品位矿石正在迅速减少,金属资源枯竭形势十分严峻; 而另一方面,我国却蕴藏着大量的低品位有色金属资源。如何利用低品位有色金属资源 对可持续发展有着重要意义。湿法冶金能够处理复杂矿、低品位矿等,并且对环境污染 较少,因此,得到了广泛的应用。 浓密洗涤过程是湿法冶金过程的一道关键工序,其底流浓度是衡量浓密洗涤过程质 量的关键指标。目前浓密机底流浓度的控制仍处于人工操作状态,其浓度、流量的波动 都比较大,对后续生产过程造成较大影响。同时浓密机由于影响因素多、非线性、大时 滞、慢时变等特性,实现其自动控制一直是一个难题。要实现浓密洗涤过程优化控制, 建立与控制相关的浓密洗涤过程关键变量预测模型是关键。 本文针对上述问题,在深入分析湿法冶金浓密洗涤过程特点的基础上,利用机理建 模与数据建模相结合的混合建模方法,全面系统地开展了湿法冶金浓密洗涤过程关键变 量软测量方法及应用方面的研究。本文的主要研究工作归纳如下: (1)从浓密洗涤过程矿浆沉降原理出发,依据固体通量理论和质量守恒理论建立浓 密洗涤过程矿浆浓度分布机理模型。通过对所建立的模型进行仿真,深入了解了浓密洗 涤过程的特性,找出了影响浓密洗涤过程的主要因素,确定了软测量模型中的辅助变量, 为建立软测量模型奠定基础。 f2)针对动态机理模型难以在工业现场直接应用的难题,采用并联混合建模方法建 立浓密洗涤过程的软测量模型,该模型由简化的机理模型与数据补偿模型共同组成。简 化的机理模型用以描述浓密过程的整体趋势,降低模型的运算量;补偿模型用以补偿机 理模型的预测误差。考虑到浓密洗涤过程的非线性特性,采用最小二乘支持向量机算法 实现对预报误差的非线性拟合。在上述稳态模型的基础上为了使模型更好地投入实际应 用,建立浓密过程的动态预测模型。仿真结果表明,与单纯的机理模型相比,混合模型 的预测效果更好,可以更好的跟踪过程的动态变化,提高了模型的预测精度。 (3)针对软测量模型无法在线跟踪过程慢时变特性的问题,提出了一种基J二模型评 价的模型校-it:!策略。通过高斯混合模型对混合模型误差分布特’陀进行描述,实现划‘模型 万方数据 东北大学硕士学位论文 摘要 性能的评价以及实时的模型输出误差补偿;然后当采集样本集达到一定数量,且此时的 预测误差较大时,采用自适应最d,-乘支持向量机算法对数据模型进行校正。通过模型 输出误差补偿和在线参数校正的联合作用,进一步提高了模型的预测精度与实用性。仿 真结果验证了这一校正策略的有效性。 关键词:湿法冶金;浓密洗涤过程;机理模型:混合模型;模型校正 万方数据 东北大学硕士学位论文 Abstract Predictionof Variablesof ProcessBasedon Key Thickening Model Hybrid Abstract thebasicissueofthesustainable Resource have become problemsalready of inChina.Duetothecontinuous ofmineral ores strategy cons

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