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锌冶炼净化Ⅱ段入口钴离子浓度的软测量研究
作 者: 唐志杰
导 师: 唐朝晖
学 校: 中南大学
专 业: 控制科学与工程
关键词: 锌湿法冶炼 相空间重构 ILS-GA算法 软测量
分类号: TP274
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
下 载: 29次
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内容摘要
在锌湿法冶炼逆锑盐三段净化过程中,净化Ⅱ段入口钻离子浓度对净化Ⅱ段除钴过程实时优化控制具有重要的指导作用。针对入口的钴离子浓度无法通过仪表实时在线检测而使生产发展受到限制的问题,在研究锌湿法冶炼净化技术现状以及软测量技术的发展趋势基础上,提出基于时间序列相空间重构和混合遗传算法的入口钴离子浓度神经网络软测量模型。论文首先对历史化验数据进行预处理后,根据采样间隔相同原则形成有序的钻离子浓度时间序列,通过引入混沌理论和相空间重构技术重构该序列的吸引子,来重现净化Ⅱ段入口钻离子浓度变化的动力学性态,并计算其饱和关联维数和最大Lyapunov指数,表明该序列具有混沌特征。其次,在确定钴离子浓度时间序列性质的基础上,对基于神经网络的钴离子浓度软测量建模方法进行了深入研究。神经网络在实际应用中存在容易陷入局部极值点,网络结构选择缺乏依据,初始权值选择具有很大的随机性。为此,论文采用钴离子浓度序列的延迟时间和最佳嵌入维数确定模型的训练样本,提出基于迭代局部搜索混合遗传算法(ILS-GA)优化网络的结构和学习神经网络的权值,构建软测量模型来获得当前钻离子浓度值。最后,以某冶炼企业锌湿法冶炼系统净化Ⅱ段生产过程为例,建立基于ILS-GA算法的Ⅱ段入口钴离子浓度神经网络软测量模型,以现场采集数据分别对该软测量模型与基于BP神经网络的软测量模型进行仿真实验。仿真结果表明,该方法避免了BP算法收敛速度慢,易陷入局部极值点等缺陷,提高了模型的估计精度和泛化性能。论文所做工作对净化Ⅱ段入口的钻离子浓度的在线实时测量方法的研究具有重要的参考价值。
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全文目录
摘要 4-5 ABSTRACT 5-9 第一章 绪论 9-17 1.1 研究背景及意义 9-10 1.2 国内外研究现状 10-15 1.2.1 硫酸锌溶液净化技术的国内外现状 10-11 1.2.2 软测量技术的发展现状 11-13 1.2.3 人工神经网络的发展现状 13-15 1.3 本文的研究内容及安排 15-17 第二章 锌湿法冶炼净化工艺机理分析 17-33 2.1 湿法炼锌简介 17-18 2.2 净化环节工艺分析 18-26 2.2.1 净化Ⅱ段入口钴离子浓度行为特征分析 19-23 2.2.2 净化Ⅱ段入口钴离子浓度检测存在的问题 23-24 2.2.3 净化Ⅱ段入口钴离子浓度软测量研究思路 24-26 2.3 净化Ⅱ段入口钴离子浓度历史数据序列分析与处理 26-32 2.3.1 净化Ⅱ段入口钻离子浓度历史数据序列特点 26-28 2.3.2 净化Ⅱ段入口钻离子浓度历史数据序列的预处理 28-32 2.4 本章小结 32-33 第三章 钴离子浓度时间序列相空间重构 33-42 3.1 相空间重构理论概述 33-35 3.2 钴离子浓度时间序列相空间重构参数的确定 35-38 3.2.1 钴离子浓度时间序列延迟时间τ的选取方法 35-36 3.2.2 钴离子浓度时间序列嵌入维数d的确定 36-38 3.3 钴离子浓度时间序列吸引子维数 38-39 3.3.1 关联维数定义 38 3.3.2 钴离子浓度时间序列的关联维数计算 38-39 3.4 钴离子浓度时间序列的最大Lyapunov指数 39-41 3.4.1 Lyapunov指数的计算方法 39-41 3.4.2 钴离子浓度时间序列最大Lyapunov指数的计算 41 3.5 小结 41-42 第四章 基于ILS-GA算法的钻离子浓度神经网络软测量 42-60 4.1 引言 42-43 4.2 一种基于迭代局部搜索的混合遗传算法设计 43-48 4.2.1 迭代局部搜索算法 43 4.2.2 基于迭代局部搜索的混合遗传算法思想 43-45 4.2.3 基于ILS-GA混合算法的性能测试 45-48 4.3 基于ILS-GA算法的钴离子浓度神经网络软测量模型 48-54 4.3.1 人工神经网络概述 48-49 4.3.2 软测量模型的样本选择 49-50 4.3.3 基于ILS-GA算法的钴离子浓度神经网络软测量模型结构设计 50-54 4.4 基于ILS-GA算法的钴离子浓度神经网络软测量模型仿真与分析 54-59 4.5 本章小结 59-60 第五章 总结与展望 60-62 5.1 总结 60-61 5.2 展望 61-62 参考文献 62-67 致谢 67-68 攻读硕士学位期间主要研究成果 68
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 自动化系统 > 数据处理、数据处理系统
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