【摘 要】
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以石化、钢铁为代表的流程工业生产过程具有非线性、时变、大滞后等特点,造成较难获取与过程操作和控制密切相关的一些过程工艺参数。传统的离线检测方法耗时较长,难以实现对
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以石化、钢铁为代表的流程工业生产过程具有非线性、时变、大滞后等特点,造成较难获取与过程操作和控制密切相关的一些过程工艺参数。传统的离线检测方法耗时较长,难以实现对产品质量的实时控制,因此,如何在连续的生产过程中对这些过程工艺参数实现在线测量,对于提高流程工业企业的生产效率、降低能源消耗、保证产品质量,具有十分重要的意义。随着流程工业企业信息化建设的推广,企业已经积累了大量的生产过程数据,这些数据中蕴含着大量的有用信息,为实现基于数据驱动的软测量奠定了数据基础。本文重点研究基于粒子群算法(Particle swarm optimization, PSO)和最小二乘支持向量机(Least square support vector machine, LSSVM)的软测量建模方法与应用,并开发实际的流程工业生产过程软测量和优化系统。具体研究内容包括：(1)针对软测量模型参数,提出将LSSVM模型参数的确定作为一个优化问题,并使用改进的PSO算法求解该优化问题,以得到较好的模型参数；(2)针对训练数据,提出使用聚类思想来改进训练数据的稀疏性,以提高LSSVM的预测精度和鲁棒性。(3)将基于PSO-LSSVM的软测量建模方法应用到两个实际的流程工业生产过程：稀土串级萃取过程和转炉炼钢生产过程,建立了这两个生产过程中难测工艺参数的软测量模型,并利用实际的生产数据对模型进行了测试,测试结果表明所建立的两个软测量模型均具有较高的预测精度和稳定性。(4)针对转炉炼钢生产过程,研究了其操作优化问题,以出钢质量与期望的偏差最小化为目标建立了问题的数学模型,并使用遗传算法对问题进行了求解,以获得较好的生产过程操作条件,从而为过程控制设定目标。(5)基于以上的算法和模型开发了稀土串级萃取生产过程组分含量在线预测系统,以及转炉炼钢生产过程在线预测与操作优化系统,进行了应用验证研究。
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