基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的稀土萃取過程組分含量軟測量方法研究.pdf

1、軟測量技術(shù)能夠測量目前由于技術(shù)或經(jīng)濟等原因難以直接測量而又十分重要的過程參數(shù)。稀土串級萃取分離過程具有強非線性、時變、大滯后等特點，元素的組分含量難以在線測量。針對組分含量難以在線測量的問題，本文將RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟測量方法應(yīng)用于組分含量的實時檢測，充分利用了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很強的非線性逼近能力和學(xué)習(xí)能力，取得了很好的效果。本文主要內(nèi)容包括： 1、對軟測量技術(shù)的工程化設(shè)計與實現(xiàn)的步驟進行了研究。 2、簡要描述稀土串級萃取分離

2、過程原理及其工藝流程，分析影響元素組分含量的因素。在對稀土萃取分離過程進行機理分析的基礎(chǔ)上，采用RBF網(wǎng)絡(luò)建立軟測量模型實現(xiàn)稀土分離過程組分含量在線估計。 3、研究了三種建立RBF網(wǎng)絡(luò)軟測量模型方法(K-均值聚類算法、混合遺傳算法、混合遞階遺傳算法)，并進行仿真試驗驗證。K-均值聚類算法與混合遺傳算法在預(yù)先設(shè)定隱含層節(jié)點數(shù)的情況下能滿足組分含量在線估計?；旌线f階遺傳算法能同時優(yōu)化RBF網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和參數(shù)，能根據(jù)誤差要求調(diào)整訓(xùn)練目標(biāo)