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数据填补及其在浸出过程建模中的应用研究

郎宇博  
【摘要】:工业生产数据作为生产过程的原始信息是过程建模与优化的重要依据与基础。但在实际的工业过程中,往往由于数据采集操作与仪表运行环境限制以及故障等原因,导致数据缺失,使得缺失数据难以利用,缺失数据填补是解决这一问题的有效方法。湿法冶金浸出过程作为金属的提取工序,直接影响湿法冶金的金属回收率,然而,由于浸出过程生产工艺复杂其数据缺失问题较为突出。可见,研究浸出过程数据缺失条件下的数据填补与建模问题具有重要的理论与实际意义。本文以钴矿酸性间歇浸出生产过程为研究背景,首先对浸出过程的工艺流程、过程机理模型以及浸出过程建模的发展现状进行了介绍。然后,对数据缺失特点、分类以及BP神经网络与最小二乘支持向量机填补、基于高斯混合模型的EM填补等简单填补方法和多重填补的基本原理进行了详细介绍。在分析实际钴矿酸性间歇浸出过程中数据缺失问题与特点的基础上,针对浸出过程中对过程影响较大的关键数据如二氧化硫流量、浸出液PH值、浸出率的具体缺失问题展开研究,将各种数据填补方法应用到浸出过程数据填补与建模中。在机理模型的基础上,分别应用上述不同填补与建模方法对单一或多个变量数据缺失问题进行填补与建模仿真研究,依据仿真结果,在填补结果以及最终的建模精度等方面对不同方法的应用性能进行评价,得到能够在不同数据缺失情况下较好进行浸出过程数据填补与建模的方法,验证了基于数据填补的浸出过程建模方法的有效性。在此基础上,通过对多重填补与基于高斯混合模型的EM填补方法的特点分析,提出将高斯混合模型与多重填补相结合的基于高斯混合模型的多重填补法,仿真结果显示该方法在不同数据缺失情况下的综合性能较好,从而,有效解决在浸出率预测模型应用过程中数据缺失的在线填补问题。最后,通过系统分析、总体功能模块化,利用C#、MATLAB等软件设计并实现了浸出过程浸出率建模与预测系统,模拟运行结果证明了该系统的有效性和可行性。


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