基于集成LSSVM的湿法冶金置换过程产品质量控制

摘要

我国蕴藏着大量低品位有色金属资源，随着国民经济的增长，工业化的不断推进，如何经济有效地利用这类矿产资源，对我国的可持续发展战略具有极其重要的意义。湿法冶金作为提取冶炼的两大技术之一，其显著优点在于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，但是目前我国对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，导致绝大多数湿法冶金企业生产效率低、资源消耗大、产品质量不稳定，这些已经成为制约我国湿法冶金工业发展的瓶颈。
　　本文针对置换过程产品质量控制问题，在深入分析置换过程特点的基础上，开展了置换过程机理建模、数据建模以及优化控制等方面的研究工作。文章主要内容包括:
　　1、在对置换过程深入分析的基础上，根据反应动力学、物料平衡以及压滤机过滤方程等原理，建立了锌粉置换过程机理模型，并通过仿真分析了其稳态特性。
　　2、针对机理模型在工业现场难以直接应用的难题，提出采用数据建模的方法来解决置换过程产品质量在线预测问题。结合置换过程的特点，选择利用基于集成最小二乘支持向量机(Stacked LSSVM)离线建模的方法，经过核函数选取、辅助变量的确定、成员LSSVM模型数据选择等步骤，建立了置换过程的数据模型。最后通过仿真验证了建模方法的有效性。
　　3、置换过程批次内的不确定因素和随机扰动，会导致锌粉添加不够精确及终点产品质量偏离期望指标等后果。针对这一问题，提出批次内优化控制基本思想。采用基于主成分分析(PCA)的数据重构办法对金泥品位进行在线预测，并提出基于遗传算法(GA)的优化控制策略，经过优化目标函数确定、操作变量可行性分析，对锌粉添加量进行优化求解。仿真表明，采用该方法可以在线有效的求解出后续时段的锌粉添加量，并可以为生产操作提供指导。
　　4、最后，本文对湿法冶金置换过程预测及优化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。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 研究背景及意义

1．2 置换过程概述

1．3 置换过程优化控制研究现状

1．4 本文主要工作

第2章 置换过程的机理模型

2．1 引言

2．2 锌粉置换过程工艺

2．3 锌粉置换过程主要影响因素分析

2．4 金属置换反应机理

2．5 置换过程机理建模

2．6 仿真研究与分析

2．6．1 模型参数确定

2．6．3 稳态定性分析

2．7 本章小结

第3章 置换过程的数据模型

3．1 引言

3．2 数据预处理

3．2．1 数据展开

3．2．2 异常数据处理

3．2．3 标准化处理

3．3 基于集成LSSVM的置换过程建模

3．3．1 集成支持向量机结构

3．3．2 最小二乘支持向量机

3．3．3 核函数选取

3．4 数据模型性能分析

3．4．1 辅助变量选择

3．4．2 成员LSSVM模型数据选择

3．4．3 仿真分析

3．5 本章小结

第4章 置换过程的优化控制

4．1 引言

4．2 批次内优化控制基本思想

4．3 基于PCA的产品质量在线预测

4．4 遗传算法基本原理

4．4．1 遗传算法的基本特征

4．4．2 遗传算法的工作步骤

4．5 基于GA的置换过程优化控制策略

4．5．1 优化目标函数的确定

4．5．2 操作变量可行性分析

4．5．3 控制策略的优化求解

4．6 仿真与结果分析

4．7 本章小结

第5章 置换过程预测与优化平台的设计与实现

5．1 引言

5．2 系统整体结构框架

5．2．1 硬件结构设计

5．2．2 软件结构设计

5．2．3 数据库的设计

5．2．4 系统数据流程

5．3 系统软件的实现

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