【摘 要】
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我国是名副其实的稀土大国,国家一直在为稀土金属资源高效分离提取而努力。但目前大部分稀土企业对稀土萃取分离过程中的组分含量分布难以实时掌握,导致组分含量分布偏离最佳工况时不能及时地调整工艺参数,无法控制出口产品的质量。本文针对稀土萃取过程组分含量难以实时监测和现有组分含量检测方法耗时、耗内存的现状,设计了一种基于时序特征的稀土元素组分含量动态监测系统。主要研究内容如下:1、提出一种基于时序特征的元素
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我国是名副其实的稀土大国,国家一直在为稀土金属资源高效分离提取而努力。但目前大部分稀土企业对稀土萃取分离过程中的组分含量分布难以实时掌握,导致组分含量分布偏离最佳工况时不能及时地调整工艺参数,无法控制出口产品的质量。本文针对稀土萃取过程组分含量难以实时监测和现有组分含量检测方法耗时、耗内存的现状,设计了一种基于时序特征的稀土元素组分含量动态监测系统。主要研究内容如下:1、提出一种基于时序特征的元素组分含量动态监测方法。利用图像采集装置获取萃取槽体溶液的时序图像,采用主成分分析方法在混合颜色空间中提取图像的时序特征,结合生产指标,通过最小二乘方法得到判断工况的时序特征阈值;当工况处于非最佳状态时,利用基于HSV颜色直方图特征的图像检索算法,获取组分含量值。2、针对最小二乘方法和基于HSV颜色直方图特征的图像检索算法预测精度低的问题,引入基于鲸鱼优化算法（WOA）的最小二乘支持向量机（LSSVM）分类器和HSV颜色空间混合特征检索算法对监测系统进行改进,提出一种基于WOA-LSSVM的元素组分含量动态监测模型。通过镨/钕萃取槽体混合溶液测试,并与最小二乘曲线拟合、支持向量机（SVM）、基于粒子群优化的最小二乘支持向量机（PSO-LSSVM）工况分类模型进行对比,实验结果表明本文所建模型的预测性能最佳,模型改进效果良好。3、在实验室自行开发的图像采集装置和本文提出的方法基础上,以MATLAB GUI为软件平台,开发了基于时序特征的稀土元素组分含量动态监测系统和友好的人机交互界面。通过采集稀土萃取现场溶液的时序图像对开发的系统进行试验,表明开发的系统具有预测精度高、实时性强的性能。由仿真实验和系统的测试实验表明,将WOA-LSSVM分类器与基于混合特征的图像检索算法相结合,建立的基于时序特征的稀土元素组分含量动态监测系统,能够满足稀土萃取过程现场检测要求,实现组分含量的动态监测。
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