基于数据的湿法冶金全流程操作量优化设定补偿方法

摘要：

湿法冶金过程具有反应机理复杂、工艺流程长、工序众多等特点,由于模型误差等因素,基于模型得到的生产过程最优工作点不是实际生产过程的最优工作点.如何保持湿法冶金生产流程运行在经济效益最优的状态成为生产优化控制的难点.本文提出了一种基于数据的湿法冶金过程操作量优化设定补偿方法.该方法在基于模型得到的最优工作点基础上,采用即时学习(Just-in-time learning,JITL)的思想,在当前工作点附近利用历史数据建立操作量补偿值和经济效益增量的相关模型,优化求解在当前工作点下,使经济效益增量最大化的操作量补偿值,施加到生产流程,并在新工作点进行迭代补偿.将所提出的方法仿真应用于某精炼厂的湿法冶金生产流程,仿真结果验证了所提出方法的有效性.

关键词：湿法冶金、基于数据、优化补偿、即时学习

所属期刊栏目：43

分类号：G25;TF7

资助基金：国家自然科学基金61533007;流程工业综合自动化国家重点实验室基础科研业务费2013ZCX02-04资助Supported by National Natural Science Foundation of China61533007;State Key Laboratory of Synthetical Automation for Process Industries Fundamental Research Funds 2013ZCX02-04

在线出版日期：2017-08-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1047-1055