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多元稀土萃取平衡分配模型研究

杨辉 , 柴天佑

稀土 doi:10.3969/j.issn.1004-0277.2003.06.006

萃取平衡分配数据是进行萃取流程工艺优化设计及萃取生产过程控制的基本依据.本文提出了一种应用RBF神经网络建立多组分稀土萃取平衡分配数学模型的方法,通过萃取分离生产现场实测数据的建模仿真,验证了该方法的有效性.

关键词: 稀土 , 多组分体系 , 萃取平衡 , 分配模型 , RBF神经网络

稀土分离过程综合自动化系统研究

杨辉 , 柴天佑

稀有金属 doi:10.3969/j.issn.0258-7076.2004.06.024

针对稀土工业生产过程自动化装备水平普遍较低而造成的生产成本高,产品质量一致性差,资源消耗大的问题,提出了实现稀土产品纯度和金属回收率等综合生产指标优化的稀土萃取分离生产过程综合自动化系统,讨论了由生产过程管理系统和过程控制系统两层结构组成的综合自动化系统的体系结构、功能和以萃取分离过程两端出口产品纯度为目标的优化控制策略.将所提出的系统应用于某公司HAB萃取提钇生产过程,实现了稀土萃取过程的优化控制、优化运行和优化管理,取得了显著的应用成效.

关键词: 稀土 , 萃取分离 , 智能优化控制 , 综合自动化系统

工业加热炉温度设定的研究与应用

陈友文 , 柴天佑

钢铁研究学报

工业加热炉过程具有多变量、时变、非线性、耦合、大惯性和纯滞后等特点.当前对于加热炉温度的设定值主要还是人工操作给出.针对加热炉温度这一复杂的工业过程,设计了一个具有炉温设定的控制系统.通过建立指标优化、理想加热曲线、加热策略、待轧策略、轧线纠正、钢坯升温、钢坯温度预报和跟踪等模型以及对钢坯温度的控制,产生炉温设定值.保证炉温设定值与产量指标随工况变化实时处于优化状态.该控制系统成功应用于某钢铁公司中板工序,取得了良好的应用效果.

关键词: 加热炉 , 复杂工业过程 , 插值法 , 混合智能控制 , 工艺指标

冶金企业CIMS体系结构的研究

赵欣宇 , 柴天佑 , 余章雄 , 赵新力

钢铁

对比分析了机械行业和冶金行业的生产特点,总结了冶金C IMS的体系结构.根据冶金生产的特点,提出冶金企业CIMS以资金流为主线的体系结构,描述了冶金CIMS的资金流模型和成本控制模型,并对资金流模型实施中的关键问题进行了讨论.

关键词: CIMS , CIPS , 体系结构 , 混合过程工业

稀土萃取分离过程自动控制研究现状及发展趋势

柴天佑 , 杨辉

中国稀土学报

在简要描述稀土萃取分离生产过程的基础上,综述了目前国内外稀土萃取分离过程中稀土元素成分在线检测的方法、装置及其应用现状;稀土串级萃取分离生产过程的计算机流程模拟以及稀土萃取生产过程的自动控制方法、技术及其应用现状.指出了稀土元素组分含量的软测量方法,以综合生产指标为目标的稀土萃取分离生产过程优化控制方法以及由生产过程管理系统和过程控制系统两层结构组成的稀土萃取分离生产过程综合自动化系统已成为稀土萃取分离生产过程自动化未来发展的方向.

关键词: 串级萃取 , 在线检测 , 软测量 , 过程控制 , 综合自动化系统 , 稀土

转炉炼钢控制模型的研究与展望

陶钧 , 谢书明 , 柴天佑

钢铁

综述了转炉炼钢静态模型与动态模型,论述了现代转炉模型的特点,并对转炉自动化发展趋势作以展望.

关键词: 转炉 , 炼钢 , 控制 , 模型

基于灰色模型的转炉炼钢终点预报研究

谢书明 , 高宪文 , 柴天佑

钢铁研究学报

准确预报转炉炼钢的终点钢水温度及碳含量,对于提高终点命中率具有重要意义.作者采用灰色系统模型及线性回归补偿模型建立了转炉炼钢终点钢水温度及碳含量预报模型,并对一座180 t转炉的实测数据进行了仿真,其结果与实际值接近,这表明该方法是切实可行并有效的.

关键词: 炼钢 , 转炉 , 钢水温度 , 碳含量 , 灰色系统

加热炉自适应钢坯温度预报模型的开发

王中杰 , 关守平 , 柴天佑

钢铁研究学报

针对目前加热炉钢坯温度预报模型的边界条件缺乏自适应性的问题,提出了一种基于神经元网络辨识的在线自适应钢坯温度预报模型,并引入粗轧机组后面的钢坯温度实时检测信号作为反馈修正钢坯温度预报.工业试验和仿真研究皆表明,该自适应钢坯温度预报模型精度高、自适应性好、鲁棒性强.

关键词: 加热炉 , 钢坯温度预报 , 自适应 , 神经元辨识

板形模式的一种模糊识别方法

乔俊飞 , 郭戈 , 柴天佑

钢铁

根据带钢板形控制的要求,运用模糊识别理论,提出了一种新的板形识别方法,该方法避开了多项式回归运算,具有很强的抗干扰能力,通过对实测板形数据的分解表明其识别效果很好.

关键词: 板形测量 , 数据处理 , 模糊识别

加热炉氧闭环控制策略的研究

王中杰 , 柴天佑 , 邵诚

钢铁

采用最小二乘法建立了加热炉的氧闭环控制模型,并用单神经元自适应PID控制器对氧浓度的偏差进行调节,增加了氧闭环控制的鲁棒性和自适应性,实现最优控制.结果表明,在加热炉传统的燃烧控制中加入氧闭环控制后,节约了大量的燃料.

关键词: 最小二乘法 , 单神经元 , PID控制 , 氧闭环控制 , 加热炉

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