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基于数据模型的湿法冶金置换过程批次间迭代优化

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摘要

第1章 绪论

1.1 湿法冶金置换过程概述

1.2 间歇过程迭代优化研究现状

1.3 置换过程迭代优化研究现状及意义

1.4 本文主要工作

第2章 湿法冶金锌粉置换过程建模

2.1 引言

2.2 锌粉置换过程工艺

2.3 锌粉置换过程机理分析

2.3.1 金属离子的置换反应机理

2.3.2 置换过程动态反应模型

2.3.3 置换过程动态模型定性分析

2.4 锌粉置换过程数据建模

2.4.1 间歇过程数据预处理

2.4.2 核偏最小二乘算法(KPLS)基本原理

2.4.3 置换过程KPLS模型的建立与实验仿真

2.5 本章小结

第3章 基于KPLS的置换过程批次间迭代优化

3.1 引言

3.2 间歇过程批次问迭代优化基本原理

3.3 置换过程批次间迭代优化方法

3.4 仿真实验与结果分析

3.5 本章小结

第4章 考虑模型不确定性的置换过程批次间迭代优化

4.1 引言

4.2 考虑模型不确定性的批次间迭代优化思想

4.3 带修正项的自适应优化方法

4.3.1 带修正项的自适应优化方法发展概述

4.3.2 带修正项的自适应优化方法基本原理

4.3.3 带修正项的自适应优化方法最优性分析

4.3.4 带修正项的自适应优化方法操作步骤

4.4 基于置换过程的仿真结果与分析

4.5 本章小结

第5章 置换过程预测优化仿真平台设计与实现

5.1 引言

5.2 仿真平台整体结构框架

5.2.1 硬件结构设计

5.2.2 数据流程

5.2.3 软件结构设计

5.3 软件的实现

5.3.1 C#与SQL server通信连接

5.3.2 C#与Matlab的m文件嵌套

5.4 置换过程预测与优化界面

5.4.1 界面整体结构设计

5.4.2 置换过程优化控制界面

5.5 本章小结

第6章 结论与展望

参考文献

致谢

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摘要

随着我国冶金行业的快速发展,经济有效的利用低品位有色金属资源,对我国的可持续发展具有重要意义。作为提取冶金的两大技术之一,湿法冶金的显著优点在于对原料中有价金属综合回收程度高、有利于环境保护、生产过程较易实现连续化和自动化,因此更适合低品位矿产资源的回收利用。置换过程是湿法冶金的重要工序之一,目前置换过程的控制还停留在离线分析、经验调整、手动控制的水平,导致整个湿法冶金企业生产效率低、资源消耗大、产品质量不稳定,成为制约我国湿法冶金工业发展的瓶颈。
  本文针对湿法冶金置换过程产品质量问题,在深入分析湿法冶金置换过程工艺的基础上,全面系统的开展了对湿法冶金置换过程机理分析、数据建模以及批次间迭代优化方面的研究。本文主要工作包括:
  (1)基于对锌粉置换过程生产工艺的分析,结合框式压滤机的工作特性,建立了置换过程动态反应模型,并进行了定性分析;针对动态反应模型在工业现场难以直接应用的难题,采用核偏最小二乘算法(Kernel Partial Least Square)建立了置换过程的数据模型,并对数据模型进行了仿真验证,证明其有效性。
  (2)为使金泥品位最大且保证锌粉用量最少,在基于置换过程数据模型的基础上,采用批次间迭代优化方法对置换过程批次间锌粉添加量进行优化。
  (3)由于生产过程中的不确定因素,使得模型和实际被控对象存在不匹配问题,采用未考虑模型不确定性的迭代优化方法求得的基于模型的最优控制轨迹往往偏离实际被控对象的最优控制轨迹,针对这一问题,本文采用带修正项的自适应优化方法,该方法基于先前批次信息以及当前在线测量信息,通过对优化目标和约束条件进行实时修正,达到校正最优性条件,获取实际过程的最优控制轨迹的目的。以金泥品位为优化目标,以锌粉添加量为决策变量,进行实验仿真。
  (4)最后,本文对湿法冶金置换过程预测及优化仿真平台进行了设计与实现,介绍了平台各个部分的结构和功能。

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