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湿法冶金浸出过程建模与优化

作　者: 黄瑛
导　师: 王福利
学　校: 东北大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 湿法冶金浸出率支持向量机(SVM) 建模与优化浸出率预测
分类号: TF803.2
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要

近年来,随着我国冶金行业的快速发展,优质资源消费增加,有色金属富矿资源逐渐枯竭的问题日趋严峻,严重制约了社会发展、经济建设。而我国蕴藏着较为丰富的低品味复杂有色金属矿物资源,因此,如何经济有效地利用低品味有色金属矿物资源,对我国的可持续发展具有重要意义。湿法冶金因其在处理低品味复杂矿石方面的优势,得到广泛应用。浸出过程是湿法冶金的第一道工序,是湿法冶金后续工序的基础。目前我国湿法冶金浸出过程的自动化水平较低,仍停留在手动操作开环控制条件下。要实现浸出过程的自动控制,浸出率的在线测量是亟待解决的问题。本文正是针对这一问题,采用混合建模的思想,建立湿法冶金浸出过程浸出率的预测模型。针对浸出过程生产较粗糙,有很大的改进余地的情况,利用繁殖粒子群算法对浸出过程进行优化,优化结果表明,可以有效的提高生产效率,节约资源,提高浸出过程的生产水平。本文主要内容包括：1、对浸出过程进行了深入分析,在此基础上,根据物料衡算以及能量衡算方程建立了浸出过程机理模型。2、由于浸出过程的复杂性,机理模型是在一定假设和简化的基础上建立的,其预测精度较低。因此本文采用混合建模思想,建立了浸出过程的混合模型。它由两部分组成：简化机理模型和数据模型。简化机理模型描述了浸出过程的基本动态特性,数据模型采用了支持向量机(SVM)方法,对未建模部分进行误差补偿。将此模型应用到某湿法冶金厂浸出过程,取得了满意效果。3、根据之前对浸出过程的研究,以浸出经济效益为目标,建立浸出过程操作变量优化模型,并采用繁殖粒子群方法对模型进行优化,对照现场生产记录,证明了优化结果的有效性。4、最后,本文描述了湿法冶金浸出过程预测及优化系统的设计和开发过程,介绍了系统各个部分的结构和功能。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-10
第1章绪论  10-16
  1.1 课题的工业背景  10-12
  1.2 浸出过程现状  12-14
  1.3 本文的主要工作  14-16
第2章浸出过程工艺  16-24
  2.1 湿法冶金概述  16-17
  2.2 浸出过程工艺  17-20
  2.3 浸出率影响因素  20-23
  2.4 本章小结  23-24
第3章浸出过程浸出率预测混合模型  24-40
  3.1 浸出率机理模型的建立  24-27
    3.1.1 建模依据  24-25
    3.1.2 模型建立  25-27
  3.2 浸出率混合模型的建立  27-33
    3.2.1 支持向量机算法介绍  27-31
    3.2.2 浸出过程混合模型的建立  31-33
  3.3 模型仿真及分析  33-39
  3.4 本章小结  39-40
第4章浸出过程浸出参数离线优化  40-54
  4.1 繁殖粒子群算法  40-43
    4.1.1 粒子群算法简介  40-41
    4.1.2 繁殖粒子群算法特点  41-43
  4.2 优化模型的建立  43-45
    4.2.1 优化操作变量的选取  43
    4.2.2 目标函数分析  43-44
    4.2.3 约束分析  44-45
    4.2.4 优化模型的建立  45
  4.3 优化过程的实现  45-46
  4.4 优化结果及分析  46-53
    4.4.1 优化仿真结果  46-51
    4.4.2 仿真结果分析  51-53
  4.5 本章小结  53-54
第5章浸出过程浸出率预测及优化系统实现  54-68
  5.1 软件系统整体结构设计  54-55
  5.2 系统总体架构的搭建  55-57
    5.2.1 C#.net与PLC通信连接  55
    5.2.2 C#.net与Oracle的通信连接  55-56
    5.2.3 C#.net和Matlab的m文件嵌套  56-57
  5.3 浸出过程预测与优化系统界面设计与实现  57-64
    5.3.1 界面整体结构设计  57-58
    5.3.2 界面结构及功能设计实现  58-64
  5.4 系统数据库的设计  64-65
  5.5 预测与优化算法部分的设计  65-66
  5.6 本章小结  66-68
第6章总结与展望  68-70
参考文献  70-74
致谢  74

湿法冶金浸出过程建模与优化

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