基于貝葉斯核學(xué)習(xí)的軟測量模型在濃密洗滌過程中的應(yīng)用.pdf

1、我國蘊(yùn)藏著豐富的有色金屬資源，但是隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和工業(yè)化進(jìn)程的推進(jìn)，加速了對有色金屬資源的消耗，使得有色金屬資源日趨枯竭，嚴(yán)重地制約著我國經(jīng)濟(jì)社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展。濕法冶金能夠處理復(fù)雜礦、低品位礦，環(huán)境污染少，能夠高效利用礦產(chǎn)資源，同時(shí)易于實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的連續(xù)化和自動(dòng)化。濃密洗滌過程是濕法冶金過程的一道關(guān)鍵工序，其底流濃度是衡量濃密洗滌過程質(zhì)量的關(guān)鍵指標(biāo)。為了實(shí)現(xiàn)對濃密洗滌過程的控制和優(yōu)化，需要建立高精度的濃密洗滌過程模型。
　

2、　本文針對濕法冶金濃密洗滌過程關(guān)鍵變量難以在線測量的問題，在深入分析濃密洗滌過程特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，利用機(jī)理建模與數(shù)據(jù)建模相結(jié)合的混合建模方法實(shí)現(xiàn)濃密洗滌過程關(guān)鍵變量的在線預(yù)報(bào)，在此基礎(chǔ)上研究了基于模型評價(jià)的模型校正策略，實(shí)現(xiàn)模型的在線應(yīng)用。本文的主要研究工作歸納如下:
　　(1)從濃密洗滌過程礦漿沉降原理出發(fā)，依據(jù)固體通量理論和質(zhì)量守恒理論建立濃密洗滌過程礦漿濃度分布機(jī)理模型。通過對所建立的模型進(jìn)行模擬仿真，深入了解了濃密洗滌過程的特

3、性，找出了影響濃密洗滌過程的主要因素，確定了軟測量模型中的輔助變量，為建立軟測量模型奠定了基礎(chǔ)。
　　(2)針對原有機(jī)理模型難以在工業(yè)現(xiàn)場直接應(yīng)用的難題，采用并聯(lián)混合建模方法建立濃密洗滌過程的軟測量模型。該模型由簡化機(jī)理模型與數(shù)據(jù)補(bǔ)償模型共同組成，因此能夠發(fā)揮不同建模方法的優(yōu)點(diǎn)?？紤]到濃密洗滌過程所具有的非線性特性，采用最小二乘支持向量機(jī)方法實(shí)現(xiàn)對機(jī)理模型預(yù)報(bào)誤差的非線性擬合，并利用貝葉斯方法對最小二乘支持向量機(jī)的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。通

4、過模擬仿真分析，可以看出混合模型能夠?qū)C(jī)理模型的預(yù)測誤差進(jìn)行補(bǔ)償，進(jìn)一步提高了模型預(yù)測精度。
　　(3)針對軟測量模型無法跟蹤過程慢時(shí)變的特性，提出了一種基于模型性能評價(jià)的模型校正策略。通過高斯混合模型對混合模型預(yù)測誤差的分布進(jìn)行描述，實(shí)現(xiàn)模型性能評價(jià)。基于GMM模型評價(jià)結(jié)果，采用偏差補(bǔ)償和模型校正的混合校正策略。當(dāng)評價(jià)指標(biāo)在正常范圍內(nèi)，采用GMM模型對輸出誤差進(jìn)行補(bǔ)償;當(dāng)連續(xù)多個(gè)預(yù)測誤差較大時(shí)，采用在線參數(shù)校正和GMM模型輸出誤