【摘要】：近年來,隨著黃金需求的日益增加、金屬冶煉要求的不斷提高和能源問題的逐漸惡化,黃金的濕法冶金生產(chǎn)過程已經(jīng)向品種多、效率高和安全性好的方向發(fā)展。在濕法冶金浸出過程中,浸出率是浸出過程最重要的衡量指標(biāo),而浸出率是不可以在線測量的,所以浸出率的預(yù)測是濕法冶金中要解決的關(guān)鍵問題之一。本文針對基于PLS的浸出率預(yù)測方法展開研究,具有非常重要的理論和實(shí)際意義。1.輔助變量的獲取和處理。通過分析浸出過程影響浸出率的關(guān)鍵因素,確定過程變量,并完成數(shù)據(jù)的時刻對整。通過選取可以在線測量且對浸出率有較大影響的過程變量作為自變量,其對應(yīng)的浸出率作為因變量,構(gòu)成建模數(shù)據(jù);結(jié)合實(shí)際生產(chǎn)情況,針對耗時長的浸出過程提出數(shù)據(jù)的時刻對整問題,使浸出率預(yù)測模型的因果關(guān)系更加準(zhǔn)確。2.模態(tài)劃分與模態(tài)識別。數(shù)據(jù)的模態(tài)劃分與模態(tài)識別是建立多模態(tài)過程質(zhì)量預(yù)測模型的前提。本文將針對實(shí)際生產(chǎn)沒有任何已知或在線可測的模態(tài)指示變量的情況,提出了一種基于加權(quán)馬氏距離的離線數(shù)據(jù)模態(tài)劃分和在線數(shù)據(jù)模態(tài)識別方法,有效地解決模態(tài)劃分和模態(tài)識別問題。3.PLS離線建模與在線預(yù)測。PLS是一種基于數(shù)據(jù)的建模方法,通過建立自變量與因變量之間的線性或非線性的回歸方程,用于解釋或預(yù)測等目的。針對各個模態(tài)中濕法冶金浸出過程變量與浸出率之間的近似線性相關(guān)關(guān)系,本文采用PLS建立了浸出率預(yù)測模型,實(shí)現(xiàn)了濕法冶金浸出過程浸出率的在線預(yù)測,且實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了方法的有效性。
【圖文】：

大學(xué)碩士學(xué)位論文邐第四章基于ＰＬＳ的多模態(tài)濕法冶金浸出過程的離線建模與在線．３自變量與因變量的相關(guān)關(guān)系分析逡逑在第二章對ＰＬＳ方法的介紹中提到，ＰＬＳ方法在很多方面都優(yōu)于其他預(yù)測方法。方法有一定的應(yīng)用條件，由于它是一種多元統(tǒng)計線性回歸方法，除了要求過程從正態(tài)分布之外，還要求ＰＬＳ回歸模型的因變量和自變量之間要滿足近似線由于濕法冶金過程是一個連續(xù)過程，過程具有穩(wěn)態(tài)特性，因此過程數(shù)據(jù)是近似分布。下面對礦漿濃度、氰化鈉濃度和溶解氧濃度這三類過程變量與浸出率的進(jìn)行分析，以保證所選取的建模方法的合理性［８３４５］。逡逑０．９６邐｜邐｜邐Ｉ邋Ｉ邐Ｉ￣邐■．丨－｜邐｜邐＇邐逡逑邐

距離的比較；逡逑（４）最后根據(jù)上一步的比較結(jié)果判定每個數(shù)據(jù)樣本的模態(tài)。逡逑依照上述步驟，得到如下模態(tài)識別的仿真結(jié)果（見圖４．９）：逡逑模態(tài)識別：黃色為原模態(tài)，盔色為識別植態(tài)逡逑邐Ｉ邐「邐Ｉ逡逑~#＝邐ｊ邐－｜邐邐邐逡逑~#：：邐１邐邋ｊ邐｜逡逑Ｉ邐Ｉ邐Ｉ逡逑植態(tài)一邐「邐ｊ逡逑邐Ｉ邐Ｊ邐Ｉ逡逑０邐１０７邐１９６邐３００逡逑在線樣本ex裾逡逑圖４．８基于加權(quán)馬氏距離的在線模態(tài)識別逡逑Ｆｉｇ．邋４．８邋Ｏｎｌｉｎｅ邋ｍｏｄａｌ邋ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ邋ｂａｓｅｄ邋ｏｎ邋ｗｅｉｇｈｔｅｄ邋Ｍａｈａｌａｎｏｂｉｓ邋ｄｉｓｔａｎｃｅ逡逑４．４．２在線數(shù)據(jù)的實(shí)時預(yù)測和仿真結(jié)果逡逑當(dāng)在線數(shù)據(jù)的模態(tài)識別完成后，，可進(jìn)行在線數(shù)據(jù)的實(shí)時預(yù)測，具體步驟如下：逡逑（１）
【學(xué)位授予單位】：東北大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TF831

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