草酸钴合成过程批次间自适应优化

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。

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

所属期刊栏目：33

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61473072,61203103资助.Supported by National Natural Science Foundation of China61473072,61203103

在线出版日期：2016-05-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：189-195