有色金属冶金工艺智能集成建模的软约束调整及锌电解综合优化控制技术

发布时间：2022-02-20 06:33

　　介绍了有色金属冶金工艺中的智能集成建模及建模常用方法和理论,包括基于连续搅拌釜反应机制器智能集成的建模方法。探讨了智能集成建模的描述方法及集成结构,并给出已工业应用的一些智能集成模型。研究了有色金属冶金过程的工程优化问题及工程优化方法,尤其是软约束调整优化及锌电解过程综合优化控制技术。指出了冶金过程建模和工艺优化所面临的一些问题。 

【文章来源】：湿法冶金. 2020,39(05)北大核心

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
1 冶炼工艺智能集成建模
    1.1 智能集成建模方法
        1.1.1 CSTR模型
        1.1.2 智能集成建模
            1.1.2.1 智能集成建模理论
            1.1.2.2 典型的智能集成建模方法
                1) 基于残差补偿的智能集成建模方法
                2) 模型嵌入式智能集成建模方法
                3)基于多模型协调式智能集成建模方法
2 有色金属冶金工艺的工程优化
    2.1 基于操作模式的流程优化
    2.2 基于软约束调整的优化方法
3 锌电解过程综合优化控制技术
    3.1 锌电解工艺功耗模型
    3.2 多目标综合优化
    3.3 锌电解整流器单元的智能优化控制
4 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]有色冶金净化过程建模与优化控制问题探讨[J]. 孙备,张斌,阳春华,桂卫华.  自动化学报. 2017(06)
[2]全局优化视角下的有色冶金过程建模与控制[J]. 周晓君,阳春华,桂卫华.  控制理论与应用. 2015(09)
[3]有色冶金过程建模与优化的若干问题及挑战[J]. 桂卫华,阳春华,陈晓方,王雅琳.  自动化学报. 2013(03)
[4]湿法冶金草酸钴粒度分布建模与优化研究[J]. 常玉清,梁倩,王姝,张淑宁.  东北大学学报(自然科学版). 2012(11)
[5]湿法冶金浸出过程建模与仿真研究[J]. 胡广浩,毛志忠,周俊武,何大阔.  系统仿真学报. 2011(06)
[6]湿法冶金萃取组分含量混合建模方法的研究[J]. 贾润达,毛志忠,常玉清.  仪器仪表学报. 2009(02)
[7]冶金生产强磁选过程优化设定控制方法及实现[J]. 刘金鑫,柴天佑.  系统仿真学报. 2008(22)
[8]铅锌烧结过程智能集成优化控制技术[J]. 杜玉晓,吴敏,桂卫华.  控制与决策. 2004(10)
[9]铅锌烧结过程的集成建模方法及智能优化算法[J]. 杜玉晓,吴敏,岑丽辉,桂卫华.  小型微型计算机系统. 2004(08)
[10]面向生产目标的铅锌烧结过程智能集成建模与优化控制技术[J]. 杜玉晓,吴敏,桂卫华.  中国有色金属学报. 2004(01)

博士论文
[1]钢铁冶金加热过程建模与综合优化控制方法的研究[D]. 张凯举.大连理工大学 2004

硕士论文
[1]湿法冶金浸出过程建模与优化[D]. 周天驰.东北大学 2013
[2]基于数据的湿法冶金全流程优化控制补偿方法的研究[D]. 杨秉宇.东北大学 2012
[3]湿法冶金浓密洗涤过程建模及关键变量预测[D]. 徐丽丽.东北大学 2012
[4]基于集成学习算法的浸出过程混合建模研究[D]. 句秋月.东北大学 2012
[5]湿法冶金置换过程建模与优化控制[D]. 安美超.东北大学 2012
[6]湿法冶金全流程建模与优化[D]. 王海龙.东北大学 2012



本文编号：3634473