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基于智能集成模型的苛性比值与溶出率软测量及应用研究
作 者: 李勇刚
导 师: 桂卫华
学 校: 中南大学
专 业: 控制理论与控制工程
关键词: 高压溶出 苛性比值 溶出率 软测量 智能集成模型 神经网络 聚类 主元分析 灰色模型 配料优化
分类号: TF821
类 型: 博士论文
年 份: 2004年
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内容摘要
作为拜耳法生产氧化铝过程中的重要工序,高压溶出是一个极其复杂的冶金工业过程。在高压溶出过程中,苛性比值与溶出率决定了产品的产量、质量及碱耗。要实现高压溶出过程的优化控制,关键是能够在线检测苛性比值与溶出率。然而,目前没有任何测量仪表能够直接检测这两个值,而只能通过化学分析获得,因此存在很大的滞后,严重影响了高压溶出过程的优化控制。高压溶出过程具有机理复杂、非线性度高、耦合严重、时变、大滞后、大干扰等特点,因此任何单一的建模方法都难以建立精确的数学模型。本文在分析了高压溶出工艺机理的基础上,首次研究了苛性比值与溶出率的软测量技术,提出了基于智能集成模型的软测量方案,有效地实现了苛性比值与溶出率的在线检测,并据此对原矿浆配料进行了优化指导。论文主要工作和研究成果体现在以下几个方面: (1) 基于对复杂工业过程特点及常用建模方法缺陷的分析,提出了智能集成软测量模型的基本框架,即给出了智能集成软测量模型的一般定义,总结了模型结构及算法的基本集成形式,并给出了基于智能集成模型的软测量系统的形式化描述、设计原则及设计步骤。 (2) 针对RPCL聚类算法速度慢、精度低的缺点,提出了基于样本空间分布的改进RPCL聚类算法(SDS-RPCL)。该算法在修正中心值过程中,根据样本空间的分布情况选取数据,减少了中心值朝类边缘移动的概率,因而能加快聚类速度,提高聚类精度。 (3) 在详尽分析高压溶出机理并总结专家知识的基础上,建立了苛性比值与溶出率的专家机理模型,该模型能够直观地反映各种因素对苛性比值与溶出率的影响。 (4) 为了修正专家机理模型的预测误差,针对苛性比值与溶出率软测量中输入变量多、样本分布广的特点,提出了分布式复合神经网络。该神经网络利用主元分析法将输入变量重组,并按重组后的主元变量所包含原始信息的多少将其分成若干组,分别用多个并联的复合神经网络逐步逼近苛性比值与溶出率;复合神经网络不仅简化了模型,而且由于对输入变量进行了适当的分组,因此能更合理地描述实
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全文目录
第一章 绪论 12-29 1.1 软测量及其研究现状 12-20 1.1.1 软测量的意义 12-14 1.1.2 软测量研究的主要内容 14-15 1.1.3 软测量的研究现状 15-20 1.2 苛性比值与溶出率检测现状及其软测量 20-26 1.2.1 苛性比值与溶出率的重要意义 20-21 1.2.2 苛性比值与溶出率的检测现状 21-24 1.2.3 苛性比值与溶出率的软测量及其技术难点 24-26 1.3 论文研究内容及结构 26-29 第二章 智能集成软测量模型 29-38 2.1 智能集成软测量模型的提出 29-31 2.2 智能集成软测量模型基本框架 31-37 2.2.1 基本概念 31 2.2.2 智能集成软测量模型研究重点 31-35 2.2.3 基于智能集成模型的软测量系统及其设计 35-37 2.2.3.1 系统的形式化描述 35 2.2.3.2 系统的设计原则 35-36 2.2.3.3 系统的设计步骤 36-37 2.3 小结 37-38 第三章 高压溶出工艺及基于专家知识的机理模型 38-53 3.1 氧化铝高压溶出工艺概述 38-40 3.2 氧化铝高压溶出机理分析 40-44 3.2.1 苛性比值与溶出率 40-41 3.2.2 氧化铝高压溶出过程中的化学反应 41-43 3.2.3 影响苛性比值与溶出率的因素分析 43-44 3.3 基于物料平衡及专家知识的苛性比值与溶出率机理模型 44-52 3.3.1 基于物料平衡的苛性比值与溶出率机理模型 45-47 3.3.2 基于专家知识的理模型修正 47-50 3.3.2.1 基于因素分析法的温度与压力的度量 47-49 3.3.2.2 机理模型的修正 49-50 3.3.3 基于机理模型的实际预测结果 50-52 3.4 小结 52-53 第四章 数据的降维、聚类及校正 53-71 4.1 基于主元分析的输入数据集降维处理 53-57 4.1.1 主元分析及其基本算法 54-55 4.1.2 基于级联递推最小二乘(CRLS)的主元分析算法 55-57 4.2 输入数据集的聚类分析 57-66 4.2.1 竞争学习及其存在的问题 58-61 4.2.2 RPCL聚类算法 61-62 4.2.3 基于样本空间分布的RPCL聚类算法(SDS-RPCL) 62-64 4.2.4 仿真研究与实际应用 64-66 4.3 数据校正 66-70 4.3.1 数据协调 67-68 4.3.2 显著误差检测 68-70 4.4 小结 70-71 第五章 苛性比值与溶出率智能集成建模 71-108 5.1 苛性比值与溶出率智能集成模型整体框架 71-75 5.2 专家知识机理模型与神经网络的集成模型MI 75-93 5.2.1 模型MI的提出及基本结构 75-77 5.2.2 基于主元分析法的复合神经网络(PCA-MNN) 77-88 5.2.2.1 PCA-MNN的提出 77 5.2.2.2 PCA-MNN的总体结构 77-79 5.2.2.3 复合神经网络学习算法 79-81 5.2.2.4 主元变量的分组及网络结构的优化 81-84 5.2.2.5 神经网络的改进RPROP算法 84-86 5.2.2.6 基于PCA-MNN的苛性比值预测 86-88 5.2.3 基于SDS-RPCL聚类算法的分布式神经网络(SDS-RPCL-DNN) 88-93 5.2.3.1 SDS-RPCL-DNN的提出 88-89 5.2.3.2 SDS-RPCL-DNN的结构及算法 89-90 5.2.3.3 SDS-RPCL-DNN的实际预测结果及分析 90-93 5.3 灰色模型MII 93-102 5.3.1 灰色系统理论及其研究现状 93-94 5.3.2 灰色建模基本原理 94-96 5.3.3 基于改进灰色模型的溶出率预测 96-102 5.3.3.1 参数估计改进算法 96-97 5.3.3.2 基于残差GM(1,1)的改进灰色模型 97-101 5.3.3.3 溶出率灰色模型预测结果 101-102 5.4 智能协调与误差修正单元 102-107 5.4.1 模型的智能协调 102-104 5.4.2 预测结果的误差修正 104-106 5.4.3 智能集成模型的预测结果 106-107 5.5 小结 107-108 第六章 苛性比值与溶出率智能集成模型的在线校正 108-117 6.1 智能集成模型校正概述 108-109 6.2 基于证据理论的新样本选择 109-111 6.3 模型何时需要校正 111-113 6.4 分布式复合神经网络的校正 113-116 6.4.1 样本子空间的校正 113-115 6.4.2 神经网络参数的校正 115-116 6.5 小结 116-117 第七章 软测量及原矿浆配料优化系统的开发 117-132 7.1 基于软测量及专家知识的原矿浆配料优化 117-123 7.1.1 原矿浆配料的工艺机理 117-120 7.1.1.1 原矿浆的配料工艺 117-118 7.1.1.2 原矿浆配料机理分析 118-120 7.1.2 基于软测量的原矿浆专家配料优化指导 120-123 7.1.2.1 原矿浆配料优化整体框架 121-122 7.1.2.2 基于专家系统的配料优化策略 122-123 7.2 软测量及原矿浆配料优化系统结构与应用软件 123-128 7.2.1 系统总体结构 124-125 7.2.2 系统应用软件开发 125-128 7.3 系统的工业应用 128-131 7.4 小结 131-132 第八章 结论与展望 132-134 参考文献 134-145 附录一 攻博期间发表的论文 145 附录二 攻博期间从事的科研情况 145-146 附录三 科研成果与获奖情况 146-147 致谢 147
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中图分类: > 工业技术 > 冶金工业 > 有色金属冶炼 > 轻金属冶炼 > 铝
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