序贯模块法在选矿流程模拟中的应用与实现

选矿流程模拟软件旨在实现各种选矿过程的模拟计算,以作为选矿过程设计与优化的强有力工具。首先给出选矿流程模拟模型;接着阐述了序贯模块法用于选矿流程模拟计算的自动解算方法,给出了基于可及矩阵法的系统分块方法,根据选矿流程拓扑结构特点,提出了基于有向图广度优先搜索的环路切割方法;说明了基于序贯模块法的流程模拟软件设计思路。采用设计的选矿流程模拟软件,模拟某有色冶炼企业选矿厂的磨矿分级过程,得到了与实际吻合的模拟计算结果,说明所设计软件能较好地模拟实际选矿流程。     

复杂工业过程智能优化软件原型机

针对目前不同生产过程开发不同的建模和优化软件,但软件之间在一定程度上存在重复的现象,为了减少重复开发,设计了集成多种建模方法和智能优化方法的通用软件包的原型机OptSdtware,并实现了对用户输入表达式的自解析和对约束条件的处理。结合SoftWare从建模、约束条件的处理、表达式自解析和优化这一整个流程做了详细介绍。该软件已成功应用于某冶炼厂锌电解过程分时供电决策系统,模型的预测作用精度达到98％。优化调度后使其电解过程的电耗降低为原来的94％。     

美海军近期战略动向及其精打装备发展趋势分析

随着世界局势变化加快,近年来美国海军集中力量对其战略方案、作战概念,舰队部署调整、火力配系和型号发展等问题进行评估、研究和论证。对近期美国海军主要战略的变化情况进行了跟踪梳理,重点对《未来海军》白皮书的主要内容进行了分析解读,并结合近期美海军的具体举措梳理分析了其精确打击武器装备的发展趋势。     

一种分步约简的炼油生产敏感变量选择方法

变量筛选是现代工业过程产品质量预测研究中的热点问题之一。过滤式变量选择方法因其计算速度快且不易造成过拟合得到了广泛应用，但其存在容易忽略变量相关性且不能准确反映工况信息的问题，在高维数据维度灾难问题日渐突出的当今不再适用。针对这一问题，提出一种分步约简的敏感变量选择方法。该方法在明确敏感变量和关键敏感变量的基础上，根据变量对工况的描述能力和辅助变量与主导变量的净相关性定义了敏感性指标，实现敏感变量的初选；接着，构建加权余弦马田系统以解决变量冗余性问题，实现敏感变量的精选。所提方法应用于加氢裂化产品质量预测，实际工业应用结果表明，该方法不仅可以提高模型的预测精度，而且可以有效地降低模型复杂性。     

多模型预测控制在磨矿分级过程中的应用

磨矿分级过程的控制目标是将一、二级溢流浓度和细度稳定控制在质量指标区间内.磨矿分级过程是胖系统,完成动态优化目标后控制器仍有剩余自由度,因此需考虑局部稳态经济优化.针对这一目标,提出一种考虑局部稳态经济目标的多模型预测控制方案.首先,建立了基于现场数据库的球磨机和分级机传函矩阵模型;然后考虑局部经济性能,将稳态经济目标以罚函数形式嵌入动态优化目标函数;为消除球磨机换球引起的模型失配的影响,建立了一种基于换球规律的多模型切换策略.仿真结果表明了所提出控制方案的有效性.     

基于鲁棒最小二乘的选矿流程数据校正方法研究

精确稳定的选矿生产过程数据可以用来流程考察、流程模拟、过程优化控制、生产考核、质量检验和决策管理;文章基于实际的选矿流程的矿物固体产率平衡、元素平衡、粒级产率平衡、粒级元素平衡约束,给出了选矿流程的数据校正模型,并采用鲁棒最小二乘法对实际选矿过程数据进行了数据校正;选矿过程校正后的数据满足物料平衡和元素平衡要求,给生产提供了正确的指导,可使生产流程在最佳工艺参数下运行。     

一种对集建模与优化软件中表达式的解析方法*

在通过稳态数据建模而得系统模型后,再采用优化算法获取最优控制参数,已成为目前复杂工业过程通用的体系结构,但目前这类软件都是针对某一具体过程开发的。为了实现通用性,目标函数和约束条件都必须由用户输入,如何解析用户在界面上输入的信息成为这一问题的瓶颈。通过采用自定义函数法和逗号运算法成功解决了该问题,在VC++60下开发了智能优化软件包OptSoftware,结合该软件包对其表达式解析作了详细介绍,并对其前景进行了展望。     

基于改进操作模式PID的砷盐除钴过程氧化还原电位控制

针对砷盐除钴过程的时变性、非线性和时滞导致氧化还原电位(ORP)稳定控制困难的问题,提出了一种基于改进操作模式的参数自整定的PID控制方法。为提高操作模式匹配的可靠性和快速性,提出一种考虑参数重要性的改进的模糊C-均值聚类算法对操作模式进行聚类;然后采用二步匹配法匹配出相似的操作模式。由于砷盐净化除钴工段系统参数会随时间发生变化,在操作模式重用时对不同时间的操作模式的解(PID参数)赋予不同的模糊加权值,增强了重用结果的可靠性。工业运行结果表明:本文提出的方法能有效降低ORP波动程度,应对复杂的工况变化。     

一种解决蕴含不确定性信息的氧化铝配料问题的智能优化方法

针对原料质量不稳定和成分检测大滞后带来的信息不确定性,提出了一种两级智能优化方法实现氧化铝配料过程中生料浆质量的优化控制.该方法通过引入中间优化同标,将优化问题分解为原料配比优化和料浆调配优化,逐步弱化不确定信息对生料浆质量的影响.配比优化基于入槽生料浆质量预测模型,设计了专家分级推理机制,实现多质量指标约束条件下的配比优化设定:调配优化将不确定的生料浆质量信息引入调配优化模型约束中,采用改进遗传算法求解最优渊配方案,配制高质量的生料浆.将提出的方法应用于国内某厂氧化铝配料过程,实现了生料浆质量指标的优化控制,简化了工艺流程,为存在信息不确定的长流程工业过程的优化控制提供了范例.