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

1、我國(guó)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(duì)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(guó)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(guò)程的連續(xù)化和自動(dòng)化。濃密洗滌過(guò)程是濕法冶金過(guò)程的一道關(guān)鍵工序，其底流濃度是衡量濃密洗滌過(guò)程質(zhì)量的關(guān)鍵指標(biāo)。為了實(shí)現(xiàn)對(duì)濃密洗滌過(guò)程的控制和優(yōu)化，需要建立高精度的濃密洗滌過(guò)程模型。
　

2、　本文針對(duì)濕法冶金濃密洗滌過(guò)程關(guān)鍵變量難以在線測(cè)量的問(wèn)題，在深入分析濃密洗滌過(guò)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(guò)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(píng)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(guò)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(guò)程礦漿濃度分布機(jī)理模型。通過(guò)對(duì)所建立的模型進(jìn)行模擬仿真，深入了解了濃密洗滌過(guò)程的特

3、性，找出了影響濃密洗滌過(guò)程的主要因素，確定了軟測(cè)量模型中的輔助變量，為建立軟測(cè)量模型奠定了基礎(chǔ)。
　　(2)針對(duì)原有機(jī)理模型難以在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)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(guò)程的軟測(cè)量模型。該模型由簡(jiǎn)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(guò)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(duì)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(duì)最小二乘支持向量機(jī)的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。通

4、過(guò)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(cè)誤差進(jìn)行補(bǔ)償，進(jìn)一步提高了模型預(yù)測(cè)精度。
　　(3)針對(duì)軟測(cè)量模型無(wú)法跟蹤過(guò)程慢時(shí)變的特性，提出了一種基于模型性能評(píng)價(jià)的模型校正策略。通過(guò)高斯混合模型對(duì)混合模型預(yù)測(cè)誤差的分布進(jìn)行描述，實(shí)現(xiàn)模型性能評(píng)價(jià)?；贕MM模型評(píng)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(píng)價(jià)指標(biāo)在正常范圍內(nèi)，采用GMM模型對(duì)輸出誤差進(jìn)行補(bǔ)償;當(dāng)連續(xù)多個(gè)預(yù)測(cè)誤差較大時(shí)，采用在線參數(shù)校正和GMM模型輸出誤