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草酸钴合成过程批次间自适应优化  
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【英文篇名】 A batch-to-batch adaptive optimization for the cobalt oxalate synthesis process
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【作者】 黄碧璇; 毛志忠; 贾润达;
【英文作者】 HUANG Bi-xuan; MAO Zhi-zhong; JIA Run-da; College of Information Science and Engineering; Northeastern University; State Key Laboratory of Synthetical Automation for Process Industries;
【作者单位】 东北大学信息科学与工程学院; 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室;
【文献出处】 控制理论与应用 , Control Theory & Applications, 编辑部邮箱 2016年 02期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 草酸钴合成过程; 数据模型; 自适应修正项; 批次间优化; 模型不确定性;
【英文关键词】 cobalt oxalate synthesis process; data models; modifier-adaptation; batch-to-batch optimization; model uncertainty;
【摘要】 本文以钴湿法冶金过程草酸钴合成为背景,研究基于多向偏最小二乘回归(MPLS)模型的草酸钴平均粒度批次间自适应优化策略.本文首先利用MPLS方法建立草酸钴平均粒度的数据模型;针对模型不确定性情况下难以获得最优操作变量的问题,提出利用批次间修正项自适应优化方法,使迭代优化结果逐渐趋向于实际最优值;本文还通过引入T2统计量软约束将优化结果限制在数据模型的有效区间之内.数值仿真表明该方法可以有效解决草酸钴合成过程的批次间自适应优化问题,且与传统两步方法和迭代学习控制相比具有更好的优化效果.
【英文摘要】 This paper takes the background of cobalt oxalate synthesis in cobalt hydrometallurgy process, and an adaptation optimization strategy for mean particle size of cobalt oxalate based on multi-way partial least squares(MPLS) model is studied. Firstly, the MPLS algorithm is used to build the data model of mean particle size of cobalt oxalate. In order to overcome the problem that it is difficult to obtain the optimal manipulated variables under model uncertainty, a modifier-adaptation strategy based batch-to-b...
【基金】 国家自然科学基金项目(61473072;61203103)资助~~
【更新日期】 2016-04-29
【分类号】 TF816
【正文快照】 1引言(Introduction)随着金属钴在硬质合金领域和电池行业的广泛应用,钴粉的质量及生产成本受到了高度重视.而草酸钴作为金属钴生产过程的重要中间产物,其质量直接影响到金属钴粉的平均粒度,并且草酸钴平均粒径太小会造成滤网阻塞、干燥时间减缓、生产效率低下等问题.因此,通过

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