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

1、軟測(cè)量技術(shù)能夠測(cè)量目前由于技術(shù)或經(jīng)濟(jì)等原因難以直接測(cè)量而又十分重要的過程參數(shù)。稀土串級(jí)萃取分離過程具有強(qiáng)非線性、時(shí)變、大滯后等特點(diǎn)，元素的組分含量難以在線測(cè)量。針對(duì)組分含量難以在線測(cè)量的問題，本文將RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟測(cè)量方法應(yīng)用于組分含量的實(shí)時(shí)檢測(cè)，充分利用了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很強(qiáng)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(duì)軟測(cè)量技術(shù)的工程化設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)的步驟進(jìn)行了研究。 2、簡(jiǎn)要描述稀土串級(jí)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(duì)稀土萃取分離過程進(jìn)行機(jī)理分析的基礎(chǔ)上，采用RBF網(wǎng)絡(luò)建立軟測(cè)量模型實(shí)現(xiàn)稀土分離過程組分含量在線估計(jì)。 3、研究了三種建立RBF網(wǎng)絡(luò)軟測(cè)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(jìn)行仿真試驗(yàn)驗(yàn)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(diǎn)數(shù)的情況下能滿足組分含量在線估計(jì)?；旌线f階遺傳算法能同時(shí)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)