針鐵礦法沉鐵過程出口Fe2+濃度非線性預(yù)測(cè)控制策略研究.pdf

1、針鐵礦法沉鐵過程出口Fe2+濃度是生產(chǎn)中最重要的工藝指標(biāo)。由于Fe2+濃度無法在線檢測(cè)，而且沉鐵過程具有很強(qiáng)的非線性、多變量、時(shí)滯等特點(diǎn)，從而造成針鐵礦法沉鐵過程Fe2+濃度的穩(wěn)定控制非常困難。本文研究了針對(duì)針鐵礦法沉鐵過程的特點(diǎn)，研究了基于最小二乘支持向量機(jī)（LSSVM）及粒子群優(yōu)化算法(PSO)的沉鐵過程Fe2+濃度非線性預(yù)測(cè)控制。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴介紹了針鐵礦法沉鐵過程的工藝機(jī)理，分析了影響出口Fe2+濃度的主要因

2、素，采用LSSVM，建立了出口Fe2+濃度的預(yù)測(cè)模型。基于生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)收集的工業(yè)運(yùn)行數(shù)據(jù)，應(yīng)用一種自適應(yīng)搜索技術(shù)，優(yōu)化了LSSVM模型中的關(guān)鍵參數(shù)，工業(yè)運(yùn)行數(shù)據(jù)驗(yàn)證了LSSVM模型具有較高的精度。⑵非線性預(yù)測(cè)控制律的求解是一個(gè)非線性約束優(yōu)化問題，傳統(tǒng)的基于偏導(dǎo)數(shù)的優(yōu)化方法難以求解。為此，論文提出了基于PSO算法的非線性預(yù)測(cè)控制滾動(dòng)優(yōu)化方法。針對(duì)PSO算法易于陷入局部最小的問題，提出了基于Tent映射的動(dòng)態(tài)權(quán)重混沌粒子群優(yōu)化算法，提高了PSO