CePr/Nd萃取过程组分含量多模型预测控制
发布时间：2021-03-27 21:44
随着稀土的应用范围越来越广泛，稀土已经成为一种不可或缺的战略资源。近年来，我国的稀土行业发展迅猛，稀土的产量也达到了空前的规模。但是国内大部分稀土厂也只是实现了半自动化，生产现场还需要人工调节流量和人工取样检测产品组分含量，严重影响了生产效率和产品质量。因此，建立能完全描述稀土萃取分离过程的模型，并设计相应的控制器，就成了能否实现稀土萃取分离生产过程全自动化的关键步骤。稀土萃取分离过程是一个强非线性过程，并且存在着大量随机、不确定等信息，因此增加了萃取过程建模和控制的难度。本文基于“模拟分液漏斗法”组分含量动态特性曲线和现场运行数据，采用数据驱动建模算法，建立稀土萃取过程多模型集，并在此基础上设计预测控制器。具体研究内容如下：1、以CePr/Nd萃取分离过程为例，首先根据串级萃取理论设计CePr/Nd萃取分离的工艺参数、确定分离指标，其次用MATLAB模拟分液漏斗串级萃取实验，仿真得到CePr/Nd萃取分离各级组分含量动态特性曲线。2、采用数据驱动建模算法建立稀土萃取分离过程多模型集，通过此模型集描述稀土萃取过程的非线性动态特性。首先采用减法聚类算法确定子模型个数，其次根据最小二乘算法...
【文章来源】：华东交通大学江西省
【文章页数】：62 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 课题研究的目的及意义
1.2 稀土萃取过程建模研究的现状
1.2.1 萃取过程数学模型研究的现状
1.2.2 元素组分含量在线检测现状
1.3 预测控制的发展及研究现状
1.3.1 预测控制发展背景
1.3.2 预测控制的研究现状
1.4 存在的问题及课题研究的重点
第二章 稀土串级萃取过程描述
2.1 稀土萃取过程工艺描述
2.2 串级萃取理论
2.2.1 串级萃取理论概述
2.2.2 串级萃取工艺的设计
2.3 多组分串级萃取体系的动态过程
2.3.1 模拟分液漏斗法基本原理
2.3.2 CePr/Nd 萃取过程的计算机模拟
2.4 本章小结
第三章 多模型预测控制
3.1 多模型建模
3.1.1 非线性系统的多模型线性化
3.1.2 聚类算法概述
3.1.3 多变量系统的参数估计
3.2 预测控制方法
3.2.1 预测控制的基本原理
3.2.2 预测控制的基本特征
3.3 多模型控制的切换及加权策略
3.4 本章小结
第四章 CePr/Nd 萃取过程组分含量多模型预测控制
4.1 CePr/Nd 萃取分离过程分析
4.2 广义预测控制方法
4.2.1 多变量隐式广义预测控制算法
4.2.2 广义预测控制参数分析
4.3 CePr/Nd 萃取过程多模型预测控制
4.3.1 基于减法聚类的多模型建模
4.3.2 组分含量预测控制
4.4 仿真实验
4.5 本章小结
第五章 总结与展望
5.1 论文主要内容回顾
5.2 本课题需要进一步研究的问题
参考文献
个人简历 在读期间发表的学术论文
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]动车组制动过程多模型自适应PID控制[J]. 杨辉,严瑾,张坤鹏. 铁道学报. 2014(03)
[2]HSI颜色模型在镨钕组分含量检测中的应用[J]. 陆荣秀,欧阳超明,杨辉,朱璐闻. 计算机与应用化学. 2013(10)
[3]模型预测控制——现状与挑战[J]. 席裕庚,李德伟,林姝. 自动化学报. 2013(03)
[4]基于雷达观测数据的高炉料面多模型控制[J]. 刘德馨,李晓理,丁大伟,陈先中. 控制理论与应用. 2012(10)
[5]高速动车组多模型切换主动容错预测控制[J]. 杨辉,张坤鹏,王昕. 控制理论与应用. 2012(09)
[6]高速列车多模型广义预测控制方法[J]. 杨辉,张坤鹏,王昕,衷路生. 铁道学报. 2011(08)
[7]稀土——工业的维生素[J]. 孟祥福. 化学世界. 2011(07)
[8]滥采与贱卖:中国稀土的悲剧[J]. 金名. 生态经济. 2010(08)
[9]工业过程系统的预测控制[J]. 李少远. 控制工程. 2010(04)
[10]航天器近距离相对运动的鲁棒约束模型预测控制[J]. 朱彦伟,杨乐平. 控制理论与应用. 2009(11)
博士论文
[1]稀土萃取过程建模与智能优化控制方法的研究[D]. 贾文君.东北大学 2007
[2]复杂工业过程多模型预测控制策略及其应用研究[D]. 岳俊红.华北电力大学（北京） 2008
[3]稀土材料开发中放射性钍的迁移规律及其对人体所致辐射剂量研究[D]. 帅震清.四川大学 2005
[4]复杂系统预测控制算法及其应用研究[D]. 张智焕.浙江大学 2002
硕士论文
[1]基于PCS7的Pr/Nd萃取过程动态模拟[D]. 徐芳萍.华东交通大学 2013
本文编号：3104284
【文章来源】：华东交通大学江西省
【文章页数】：62 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 课题研究的目的及意义
1.2 稀土萃取过程建模研究的现状
1.2.1 萃取过程数学模型研究的现状
1.2.2 元素组分含量在线检测现状
1.3 预测控制的发展及研究现状
1.3.1 预测控制发展背景
1.3.2 预测控制的研究现状
1.4 存在的问题及课题研究的重点
第二章 稀土串级萃取过程描述
2.1 稀土萃取过程工艺描述
2.2 串级萃取理论
2.2.1 串级萃取理论概述
2.2.2 串级萃取工艺的设计
2.3 多组分串级萃取体系的动态过程
2.3.1 模拟分液漏斗法基本原理
2.3.2 CePr/Nd 萃取过程的计算机模拟
2.4 本章小结
第三章 多模型预测控制
3.1 多模型建模
3.1.1 非线性系统的多模型线性化
3.1.2 聚类算法概述
3.1.3 多变量系统的参数估计
3.2 预测控制方法
3.2.1 预测控制的基本原理
3.2.2 预测控制的基本特征
3.3 多模型控制的切换及加权策略
3.4 本章小结
第四章 CePr/Nd 萃取过程组分含量多模型预测控制
4.1 CePr/Nd 萃取分离过程分析
4.2 广义预测控制方法
4.2.1 多变量隐式广义预测控制算法
4.2.2 广义预测控制参数分析
4.3 CePr/Nd 萃取过程多模型预测控制
4.3.1 基于减法聚类的多模型建模
4.3.2 组分含量预测控制
4.4 仿真实验
4.5 本章小结
第五章 总结与展望
5.1 论文主要内容回顾
5.2 本课题需要进一步研究的问题
参考文献
个人简历 在读期间发表的学术论文
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]动车组制动过程多模型自适应PID控制[J]. 杨辉,严瑾,张坤鹏. 铁道学报. 2014(03)
[2]HSI颜色模型在镨钕组分含量检测中的应用[J]. 陆荣秀,欧阳超明,杨辉,朱璐闻. 计算机与应用化学. 2013(10)
[3]模型预测控制——现状与挑战[J]. 席裕庚,李德伟,林姝. 自动化学报. 2013(03)
[4]基于雷达观测数据的高炉料面多模型控制[J]. 刘德馨,李晓理,丁大伟,陈先中. 控制理论与应用. 2012(10)
[5]高速动车组多模型切换主动容错预测控制[J]. 杨辉,张坤鹏,王昕. 控制理论与应用. 2012(09)
[6]高速列车多模型广义预测控制方法[J]. 杨辉,张坤鹏,王昕,衷路生. 铁道学报. 2011(08)
[7]稀土——工业的维生素[J]. 孟祥福. 化学世界. 2011(07)
[8]滥采与贱卖:中国稀土的悲剧[J]. 金名. 生态经济. 2010(08)
[9]工业过程系统的预测控制[J]. 李少远. 控制工程. 2010(04)
[10]航天器近距离相对运动的鲁棒约束模型预测控制[J]. 朱彦伟,杨乐平. 控制理论与应用. 2009(11)
博士论文
[1]稀土萃取过程建模与智能优化控制方法的研究[D]. 贾文君.东北大学 2007
[2]复杂工业过程多模型预测控制策略及其应用研究[D]. 岳俊红.华北电力大学（北京） 2008
[3]稀土材料开发中放射性钍的迁移规律及其对人体所致辐射剂量研究[D]. 帅震清.四川大学 2005
[4]复杂系统预测控制算法及其应用研究[D]. 张智焕.浙江大学 2002
硕士论文
[1]基于PCS7的Pr/Nd萃取过程动态模拟[D]. 徐芳萍.华东交通大学 2013
本文编号：3104284
本文链接：https://www.wllwen.com/projectlw/yjlw/3104284.html
