【摘 要】
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以某湿法冶炼厂金氰化浸出过程为背景,研究了浸出过程的自适应实时优化问题。针对实际过程中的模型失配问题,提出了一种金氰化浸出过程的修正项自适应实时优化策略,利用实际
【机 构】
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东北大学信息科学与工程学院,东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室
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以某湿法冶炼厂金氰化浸出过程为背景,研究了浸出过程的自适应实时优化问题。针对实际过程中的模型失配问题,提出了一种金氰化浸出过程的修正项自适应实时优化策略,利用实际过程测量值及梯度信息不断修正原优化问题,使其迭代收敛到实际过程的最优设定点。仿真结果表明在过程输出存在适量的测量噪声时,对于模型参数不确定性、结构不确定性以及工况改变3种情况,该方法经过数次的迭代最终都能够收敛到实际过程的最优设定点附近,节约了生产成本,而且不需要模型更新步骤,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。
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