【摘 要】
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为了精确控制青海盐湖结晶器工艺流程,有效建立相关控制系统模型,研发测量波美度模型的BP神经网络。研究可全局收敛快速学习算法,以满足系统的实时控制与良好性能的需要;通过
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为了精确控制青海盐湖结晶器工艺流程,有效建立相关控制系统模型,研发测量波美度模型的BP神经网络。研究可全局收敛快速学习算法,以满足系统的实时控制与良好性能的需要;通过分析结晶过程中物理化学反应,确定影响波美度预测的主要因素;根据现场得到的KCL、温度、离心机电流等历史数据对神经网络模型进行训练。通过仿真以及对实际值和神经网络预测值的均方差分析,证明该模型可以准确地预测和确定波美度,最终提高结晶器的控制精度。首先,介绍了结晶器的大环境背景,研究了结晶器的构造以及控制模型,对结晶器进行了建模,介绍了 BP神经网络技术在结晶器控制方面的应用。进而对KCL生产工艺进行了研究调查,介绍了几种光卤石制取KCL的方法。然后着重对盐化工结晶器液位控制系统进行了研究设计,从模糊控制入手,搭建结晶器液位模糊控制系统模型,进行了液位优化PID设计,完成了相应的系统仿真研究。最后是基于BP神经网络的结晶器控制模型研究,主要介绍了神经网络控制方法,对BP算法预测波美度模型进行了研究与设计仿真。实现对波美度的软测量。
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