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《辽宁科技大学》 2015年
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基于神经网络的磨矿过程多模型软测量方法研究

沈娜娜  
【摘要】:由于磨矿分级现场条件限制和粒度分析仪造价昂贵,采用在线检测的磨矿粒度预测精度低且代价高。因此本文提出采用人工神经网络和软测量相结合的方法对它进行预测具有重要意义。本文具体的工作主要有以下几个方面:首先根据多源信息融合技术可以提高模型预测精度和和鲁棒性的思想,提出了一种基于卡尔曼滤波方法的磨矿粒度多神经网络软测量建模方法。根据磨矿过程工艺特点和软测量预测精度要求,分别建立了小波神经网络,支持向量机回归,RBF神经网络模型,然后采用卡尔曼滤波算法对三个神经网络模型的输出进行信息融合。最后利用融合后的模型及三个单模型对磨矿粒度进行预测并仿真比较。其次根据模型数据空间聚类分割可以提高预测精度和和鲁棒性的思想,提出了一种基于模糊C均值(Fuzzy C-means,FCM)聚类算法的磨矿粒度多BP神经网络软测量建模方法。该模型根据磨矿过程工艺特点和软测量预测精度要求,采用FCM聚类算法对磨矿粒度数据空间进行聚类分割;然后提出基于自适应变异算子和分段二次惯性权值算子的改进粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)对单一子空间所建立的磨矿粒度BP神经网络软测量模型的结构参数进行优化。最后利用基于改进PSO算法的磨矿粒度多BP神教网络软测量模型对磨矿粒度进行预测和仿真比较研究。仿真结果表明该模型可以满足磨矿分级生产过程的实时控制要求。最后,根据磨矿过程工艺特点和实际磨矿分级过程中的大量实验数据推导出磨矿粒度的机理模型,并建立了BP神经网络和小波神经网络软测量模型;然后基于滞后切换策略实现了混合多软测量模型的切换,即在每个采样时刻基于切换性能指标选出最优的局部模型作为当前模型,从而实现全工况运行的自适应控制;最后采用布谷鸟算法对滞后切换策略中性能指标参数进行优化。仿真结果表明该模型具有更好的泛化结果和预测精度,可以满足磨矿分级生产过程的实时控制要求。总之,通过仿真结果表明三种神经网络多模型软测量模型都能取得良好的预测效果,能够提高磨矿过程中磨矿粒度的预测精度和鲁棒性,可以满足磨矿生产过程的实时控制要求。
【学位授予单位】:辽宁科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TD921.4

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