铝酸钠溶液成分浓度软测量数模研究与软件开发

论文摘要

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。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 氧化铝生产方法概述
• 1.1.1 拜耳法和烧结法流程简介
• 1.1.2 拜耳-烧结联合法流程简介
• 1.2 铝酸钠溶液成分浓度分析及自动检测
• 1.2.1 主要成分浓度分析的重要性
• 1.2.2 主要成分浓度分析检测方法
• 1.2.3 主要成分浓度自动检测的重要意义
• 1.3 软测量技术及其在氧化铝生产中的应用现状
• 1.3.1 软测量技术简介
• 1.3.2 软测量建模方法
• 1.3.3 氧化铝生产软测量技术现状
• 1.4 研究内容与研究意义
• 1.4.1 研究内容
• 1.4.2 研究意义
• 第二章 铝酸钠溶液软测量数模研究现状与剖析
• 2.1 铝酸钠溶液物理性质与辅助变量的选择
• 2.1.1 铝酸钠溶液的电导率
• 2.1.2 铝酸钠溶液的密度
• 2.1.3 铝酸钠溶液的粘度
• 2.1.4 铝酸钠溶液软测量辅助变量的选择
• 2.2 回归模型及其软测量原理
• 2.2.1 回归模型的建立
• 2.2.2 回归模型的软测量原理
• 2.3 三温三电导模型测试与剖析
• 2.3.1 回归建立模型
• 2.3.2 软件实现与软测量效果测试
• 2.3.3 多解问题剖析
• 第三章 基于泰勒展开的软测量回归数模改进研究
• 3.1 泰勒三次展开全系数回归模型
• 3.1.1 三温三电导改进模型
• 3.1.2 改进模型实例
• 3.1.3 电导率-温度特性曲线分析
• 3.2 采用部分系数项的回归模型
• 3.2.1 三温三电导模型及实例
• 3.2.2 电导率-温度特性曲线分析
• 第四章 基于神经网络多约束求解的软测量数模研究
• 4.1 人工神经网络介绍
• 4.1.1 人工神经网络的发展
• 4.1.2 人工神经网络的特点
• 4.1.3 人工神经网络基础
• 4.1.4 BP 神经网络原理
• 4.2 多约束条件最佳匹配求解思想
• 4.3 模型1—采用增加输入结点实现多约束求解
• 4.3.1 网络输入输出模式
• 4.3.2 模型原理
• 4.3.3 模型实例
• 4.4 模型2—采用BP 逆映射算法实现多约束求解
• 4.4.1 网络输入输出模式
• 4.4.2 逆映射求解原理
• 4.4.3 逆映射求解算法
• 4.4.4 模型实例
• 4.5 模型3—采用输入预回归实现多约束求解
• 4.5.1 BP 网络输入预回归过程
• 4.5.2 BP 网络训练求解过程
• 4.5.3 预回归网络模型求解实例
• 4.6 三种模型优缺点分析
• 第五章 铝酸钠溶液软测量系统软件开发
• 5.1 开发语言与数据库工具简介
• 5.1.1 Borland Delphi 开发语言简介
• 5.1.2 SQL Server2000 数据库工具简介
• 5.2 软件系统模块组成及关系
• 5.2.1 软件模块组成
• 5.2.2 软件各模块关系
• 5.3 模块功能与软件界面
• 5.4 主要类设计与数据结构
• 5.4.1 主要类介绍
• 5.4.2 数据库结构
• 第六章 结论
• 参考文献
• 致谢
• 个人简历 在校期间发表的学术论文及研究成果