国家自然科学基金(61203103)
- 作品数：9 被引量：52H指数：4
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- Study on Hybrid Modeling Approach for Gold Cyanidation Leaching Process
- Gold cyanidation leaching process is a complicated chemical process. Establishing an accurate process model is...
- Zhang JunMao Zhi-zhongJia Run-da
- 文献传递
- 基于核偏鲁棒M-回归的间歇反应过程混合模型辨识被引量：2
- 2014年
- 提出了一种混合模型两步辨识策略,用以解决间歇反应过程的建模问题,并能够有效融合先验知识及过程数据信息。该策略将混合模型的同步辨识分解成为两个独立的步骤,首先确定混合模型的结构,并利用Tikhonov正则化方法实现间歇反应过程反应速率的精确估计;接下来采用核偏鲁棒M-回归(kernel partial robust M-regression,KPRM)算法建立过程变量与反应速率间的经验模型,从而有效抑制过程数据中离群点的影响。利用半间歇过程仿真实验对所提出的策略进行验证,获得了相比于传统方法更高的估计及预测精度。
- 贾润达毛志忠王福利
- 关键词：混合模型模型辨识离群点
- 基于偏鲁棒M-回归的间歇过程离群点检测被引量：1
- 2013年
- 以多元统计分析技术为核心的间歇过程建模、在线监测逐渐成为过程工业的关注焦点,然而过程数据中存在的大量离群点将直接影响上述方法的可靠性,为此提出了一种基于偏鲁棒M-回归的间歇过程离群点检测方法.首先基于极大相关熵估计建立鲁棒预测模型;然后利用偏鲁棒M-回归算法计算模型的回归系数;最后采用Hampel识别器分析最终的权值,从而实现离群点的检测.将所提方法应用于某间歇反应过程,实验结果验证了方法的有效性.
- 贾润达毛志忠
- 关键词：离群点
- 基于鲁棒M估计的间歇过程离群点检测被引量：6
- 2013年
- 以多元统计分析技术为核心的间歇过程建模、在线监测逐渐成为过程工业的关注焦点,然而过程数据中存在的大量离群点将直接影响上述方法的可靠性,为此提出了一种基于鲁棒M估计的间歇过程离群点检测方法。该方法首先通过积分方程离散化将模型参数估计问题转化为最小二乘优化问题;分别利用Tikhonov正则化方法及鲁棒M估计消除噪声和离群点对模型参数估计的影响;最后通过分析各个样本点的权值,实现过程数据的离群点检测。将所提出的方法应用于半间歇反应过程,实验结果验证了方法的可行性与有效性。
- 贾润达刘俊豪毛志忠王福利
- 关键词：离群点鲁棒M估计TIKHONOV正则化
- 金氰化浸出过程建模及实时优化自适应策略被引量：2
- 2014年
- 以金氰化浸出过程为背景,基于物料守恒方程建立动态机理模型,用Tikhonov正则化方法估计动力学反应速度,进而辨识模型未知参数,有效降低了测量噪声对估计及辨识结果的影响;采用实时优化约束自适应方法减小模型参数失配对优化结果的影响.仿真结果表明,在模型参数失配时,所提出的方法仍能收敛到实际过程的最优设定点,不必求实际数据梯度,且受噪声影响小,便于实际应用,为湿法冶金全流程优化控制的顺利实施奠定了基础.
- 张俊毛志忠贾润达
- 关键词：氰化浸出自适应策略
- 基于KPLS模型的间歇过程产品质量控制被引量：29
- 2013年
- 针对间歇过程所具有的非线性特性,提出了一种基于核偏最小二乘(KPLS)模型的最终产品质量控制策略。利用初始条件、批次展开后的过程数据以及最终产品质量建立了间歇过程的KPLS模型;采用基于主成分分析(PCA)映射的预估方法对未知的过程数据进行补充,实现了最终产品质量的在线预测。为了解决最终产品质量的控制,利用T2统计量确定KPLS模型的适用范围,并作为约束引入产品质量控制问题,提高控制策略的可行性;采用粒子群优化(PSO)算法实现了优化问题的高效求解。仿真结果表明,与基于偏最小二乘(PLS)模型的控制策略相比,所提出的方法具有更高的预测精度,且能有效解决产品质量控制中出现的各种问题。
- 贾润达毛志忠王福利
- 关键词：核偏最小二乘主成分分析
- 金氰化浸出过程实时优化被引量：4
- 2014年
- 本文以某湿法冶炼厂金氰化浸出过程为背景,建立了动态机理模型,为提高模型参数辨识精度,提出了基于Tikhonov正则化思想利用含噪声的浓度测量数据估计动力学反应速度的策略.为减小模型与实际过程不匹配对实时优化结果的影响,提出了基于对数–线性闸–罚函数和输出反馈的直接输入自适应方法,加入闸–罚函数后,该方法可以解决含有不等式约束的优化问题,将其应用到金氰化浸出过程实时优化中,仿真结果表明在输出测量值无噪声时,该方法能很快地局部收敛到实际过程的最优设定点;而当测量噪声较小或对目标函数影响较小时,该方法也显示出了优越的性能,而且只需要过程标称模型和实际输出,不需要求实际过程数据梯度,受测量噪声影响较小,更易于实际实施,这为湿法冶金全流程优化控制的顺利实施奠定了重要基础.
- 张俊毛志忠贾润达
- 关键词：氰化浸出TIKHONOV正则化
- 电弧炉系统电弧模型的建立与参数辨识被引量：4
- 2013年
- 分析了电弧辐射散热规律,并在此基础上考虑炉温变化对电弧特性的影响,建立了电弧炉系统电弧模型.针对炉温难以测量的情况,将电弧随炉温变化的特性等效于电弧的时变性,研究了整个冶炼过程中模型参数的时变情况.在使用现场生产数据对模型参数进行辨识的过程中,针对模型中参数存在相关性的情况,使用基于样条变换的偏最小二乘方法对模型参数进行辨识.辨识结果表明,参数随时间的变化符合以前文献的研究结果以及现场情况,所建立的模型可以全面反映整个冶炼过程中的电弧特性.
- 于丰毛志忠
- 关键词：电弧模型偏最小二乘回归参数辨识
- 湿法冶金浸出过程金浓度的混合预报模型被引量：5
- 2013年
- 金氰化浸出是湿法冶金提金法的重要步骤,是一个典型的化工过程,建立其准确、可靠的数学模型是对该生产过程实施优化与控制的前提。提出了一种金氰化浸出过程的动态串联型混合模型,利用物料守恒方程建立金氰化浸出过程的动态机理模型,并利用神经网络估计机理模型中的未知参数——金的溶解速度和氰根离子的消耗速度,最终得到金氰化浸出过程的动态串联型混合模型。由于动力学反应速度是不能测量的,利用Tikhonov正则化方法估计金氰化浸出过程的动力学反应速度值,可以有效减少浓度测量值中噪声对动力学反应速度估计的影响。最终通过仿真实验验证了该混合模型比纯机理模型和神经网络黑箱模型具有更好的预测性能,能够较准确地预测金氰化浸出过程的各组分浓度,为后续金氰化浸出过程的优化与控制奠定了重要的模型基础。
- 张俊毛志忠贾润达张艳芬
- 关键词：氰化浸出TIKHONOV正则化
- 基于ICA-LSSVM的铜萃取混合模型被引量：2
- 2014年
- 由于湿法冶金萃取生产过程中组分的质量浓度在线检测极其困难,因此提出了一种结合独立成分分析与支持向量机的数据建模方法,建立了铜萃取过程组分的质量浓度预测模型.首先利用独立成分分析方法对现场数据进行预处理,然后利用支持向量机建立分配比模型对预测模型中的必要参数进行辨识,从而增强了铜萃取过程组分质量浓度预测模型的准确性.通过萃余液铜质量浓度和反萃余液铜质量浓度的实验证明了该模型更有效、更精确,为进一步控制管理提供了理论基础.
- 于亮毛志忠贾润达
- 关键词：萃取混合模型最小二乘支持向量机
