铝酸钠溶液成分浓度软测量数模研究与软件开发

作     者：李明周 

作者单位：江西理工大学 

学位级别：硕士

导师姓名：童长仁

授予年度：2008年

学科分类：080603[工学-有色金属冶金] 08[工学] 0806[工学-冶金工程] 

主      题：铝酸钠溶液 软测量技术 数学模型 BP神经网络 多约束求解 

摘      要：在拜耳法氧化铝生产过程中,铝酸钠溶液是重要的中间产物,其主要化学成分有氧化铝、苛性钠、碳酸钠,这些主要成分的浓度反映了氧化铝生产过程的状况,是工艺参数调整控制的重要判据。然而到目前为止,在实际生产中铝酸钠溶液成分浓度主要依靠人工定时取样,采用化学分析或仪器分析方法完成,分析结果滞后严重,对及时指导生产十分不利。 针对这一急待解决的实际生产问题,本研究基于软测量技术,开展了铝酸钠溶液成分浓度软测量数学模型的深入研究,建立了基于回归处理的铝酸钠软测量改进数学模型和基于神经网络多约束求解的铝酸钠软测量数学模型,并采用Delphi语言开发了相应的数模软件系统(ALSM v1.0),为实现铝酸钠溶液成分浓度在线软测量奠定了良好的基础。 在分析铝酸钠软测量模型研究现状的基础上,对现有铝酸钠温度电导软测量模型进行了软件实现和运行测试。结果表明:现有三温三电导数学模型存在严重缺陷,即该模型存在无限解。针对该问题,本研究从理论上进行了分析证明,找出了错误根源,并在此基础上提出了改进措施,并通过反复实验,确定了较佳的回归方程形式,建立了新的三温三电导回归模型。通过软件实现和运行测试,结果表明:新的三温三电导回归模型不仅成功地解决了无限解问题,同时也更为真实地反映了铝酸钠溶液成分浓度与电导温度间的内在规律,向实用性方向迈进了一大步。 为减小硬测量随机误差对软测量的影响,避免因硬测量随机误差造成的软测量结果误报,提高铝酸钠溶液成分浓度软测量精度和命中率,提出了多约束条件最佳匹配求解思想,并基于BP人工神经网络,研究建立了三种不同网络输入输出模式的多约束条件求解模型: (1)以多点温度电导为输入,成分浓度为输出的常规正映射模型;(2)以电导温度曲线参数为输入,成分浓度为输出的回归-网络互补模型;(3)以温度、成分浓度为输入,电导为输出的网络逆映射模型;通常认为BP神经网络不具备逆映射能力,本研究巧妙地利用BP网络权数调整原理实现了网络逆映射求解。 研究结果表明:网络逆映射多约束求解模型较好的反映铝酸钠溶液电导率与成分浓度、温度间的内在规律,泛化检验散点电导率平均相对误差为1.74%;在多约束条件下,各软测量浓度与实际浓度的相对误差=2.5%,且浓度适应范围较宽。同时该模型可灵活调整约束条件,即测点温度和测点数目,为保证软测量精度和命中率提供了有效地保障措施。