【摘 要】
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我国是稀土资源大国,稀土的产量和存储量都居世界首位。稀土元素因具有优秀的物理和化学性质而广泛应用于各种领域中。稀土萃取分离过程具有非线性、多变量、大滞后等特征,在我国稀土萃取生产现场,主要依靠操作人员结合自身经验手动调控各控制流量,容易产生产品质量不稳定和原材料浪费等问题。因此,研究行之有效的稀土萃取过程自动控制方法是十分有必要的。本文在保证稀土萃取产品质量达标的前提下,从降低经济成本的角度出发,
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我国是稀土资源大国,稀土的产量和存储量都居世界首位。稀土元素因具有优秀的物理和化学性质而广泛应用于各种领域中。稀土萃取分离过程具有非线性、多变量、大滞后等特征,在我国稀土萃取生产现场,主要依靠操作人员结合自身经验手动调控各控制流量,容易产生产品质量不稳定和原材料浪费等问题。因此,研究行之有效的稀土萃取过程自动控制方法是十分有必要的。本文在保证稀土萃取产品质量达标的前提下,从降低经济成本的角度出发,引入优化设定思想。先建立稀土萃取过程小波神经网络模型,然后利用粒子群算法获得组分含量最优值,最后设计了基于优化设定的稀土萃取过程广义预测控制器;为了进一步提高稀土萃取控制系统的鲁棒性和自由度,将区间控制策略与广义预测控制相结合,提出稀土萃取过程的广义预测区间控制方法（GPIC）。本文研究内容如下:1.由于稀土萃取过程内部机理复杂,难以建立精确的机理模型,提出了基于小波神经网络的数据驱动建模方法。根据稀土萃取工艺参数和现场采集数据,建立了稀土萃取过程WNN模型,为稀土萃取过程的研究奠定基础。2.结合稀土萃取过程现场要求,为降低经济成本,使用粒子群算法获得了准确的组分含量最优值。然后,设计了基于优化设定的稀土萃取过程广义预测控制器,并进行实验仿真证明了所提方法的有效性。3.为了提高系统的鲁棒性和自由度,将区间控制策略与广义预测控制相结合,设计了稀土萃取过程广义预测区间控制器,并与常规广义预测控制器进行比较,验证了该算法的可行性。综上所述,为了降低稀土萃取过程经济成本并且改善稀土萃取过程的控制性能,在建立稀土萃取过程WNN模型的基础上,利用粒子群算法求得了组分含量最优值,然后设计了基于优化设定的稀土萃取过程广义预测控制器。为提高系统自由度和鲁棒性,提出了广义预测区间控制方法,经过实验仿真并与常规广义预测控制器进行对比,验证了其有效性,对稀土萃取现场操作具有一定的指导意义。
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