生物氧化预处理过程中进气量的预测控制研究

摘要

在生物氧化预处理过程中进气量是影响细菌和矿浆氧化效率的重要因素，所以，保证氧化槽内一定的进气量对整个生产工艺具有重要意义。受新疆高寒、高海拔地区影响，生物氧化预处理过程中系统呈现出非线性、滞后性等特点，无法实现进气量的实时控制，各级氧化槽普遍采用“宁多勿少”的进气原则，导致氧气利用率较低，造成很大的能源浪费。针对上述问题，对生物氧化预处理过程中进气量研究分析势在必行。
　　本研究主要内容包括：⑴针对工业现场数据中包含随机噪声的回归问题，提出了一种基于机会约束的鲁棒回归算法。通过概率不等式的转化，将机会约束规划转化为二阶锥规划问题，利用成熟的凸优化进行求解。实验结果验证了该算法在处理数据不确定性问题上的优势，同时，为后续提高进气量预测模型的精度奠定基础。⑵为了提高氧气利用率，实现氧化槽进气量的实时控制，建立了一个非线性预测控制模型。其中，选用在线支持向量回归作为预测模型，并采用粒子群算法与最速下降原理相结合的算法对目标函数的性能指标进行优化，实现进气量的实时控制。仿真结果表明，所提出的控制模型能够有效地对氧化槽内进气量进行预测和控制，为生物氧化预处理过程中进气量的研究提供新的方法。⑶当系统受到外界强烈干扰时，容易造成模型的不确定性，为了保证进气量仍然能够达到实时控制效果，提出了鲁棒模型预测控制策略。通过引入两个离散时间混沌系统的同步控制，确保了模型存在不确定性时两个离散时间系统的同步，使供氧系统达到最优。

目录

第1章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 现有模型预测控制存在的问题

1.4 本文的主要研究内容

第2章 相关理论概述

2.1 生物氧化预处理过程工艺流程

2.2 进气量相关理论研究

2.3 支持向量机

2.4 本章小结

第3章 生物氧化预处理过程中不确定性数据处理

3.1 引言

3.2 背景知识

3.3 鲁棒的支持向量回归

3.4 实验仿真结果

3.5 本章小结

第4章 生物氧化预处理过程中进气量的预测控制

4.1 引言

4.2 PSO优化算法

4.3 基于OSVR和PSO的进气量预测控制

4.4 预测控制算法步骤

4.5 实验仿真结果

4.6 本章小结

第5章 进气量混沌同步的鲁棒模型预测控制器设计

5.1 引言

5.2 问题描述

5.3 鲁棒模型预测控制器的设计

5.4 仿真验证

5.5 本章小结

第6章 总结与展望

6.1 研究总结

6.2 研究展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间发表的论文

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