基于趋势分析的除铜工况识别方法及应用

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1、中图分类号TP29UDC620硕士学位论文学校代码!Q533密级公珏基于趋势分析的除铜工况识别方法及应用StatusIdentificationMethodandApplicationforCopperRemovalProcessBasedonTrendAnalysis作者姓名：郭德益学科专业：控制科学与工程研究方向：工业过程建模与工况识别学院(系、所)：信息科学与工程学院指导教师：谢永芳教授论文答辩日期力鸩上4答辩委员会主席中南大学二O一三年五月原创性声明本人声明，所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成

2、果。尽我所知，除了论文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得中南大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料。与我共同工作的同志对本研究所作的贡献均已在论文中作了明确的说明。作者签名：鞋日期：巫年』月_L日学位论文版权使用授权书本人了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留学位论文并根据国家或湖南省有关部门规定送交学位论文，允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内容，可以采用复印、缩印或其它手段保存学位论文。同时授权中国科学技术信息研究所将本学位

3、论文收录到《中国学位论文全文数据库》，并通过网络向社会公众提供信息服务。作者签名：丝导师签名牲日期：肆年五月埘基于趋势分析的除铜工况识别方法及应用摘要：锌液净化除铜过程是锌直接浸出冶炼工艺的一个重要工序。生产过程中操作人员根据出口铜离子浓度化验值调整锌粉添加量，但由于检测滞后和人工判断工况的主观性，造成出口铜离子浓度波动大，不满足生产的稳定性要求。因此本文研究基于生产数据的除铜工况识别方法，为现场操作提供指导，对稳定除铜效果具有重要意义。文章结合除铜过程工艺特点，分析影响除铜过程工况的重要因素，提出综合工况评估标准，该标准既有相

4、关参数的数值信息，又包含某些参数的变化趋势；运用定性趋势分析法提取、识别除铜工况相关参考量变化趋势，采用累积和方法进行线性片段的分割，将线性片段分类为7种形状，通过转换、合并为3种趋势基元，得到完整的趋势描述形式。除铜过程参数趋势分析的结果作为工况样本数据的重要组成部分，可以使工况分类更准确，进而改善除铜工况识别效果。针对除铜工况样本存在特征重要度差异、分布不平衡、及样本含噪等问题，提出了一种基于模糊支持向量机的除铜工况识别方法。该方法通过计算样本与类中心的距离获得模糊隶属度，并引入信息熵的概念计算各个样本特征的权重，获得特征重

5、权重矩阵并改进支持向量机的核函数。在此基础上建立的除铜工况识别模型，可以体现不同工况特征的重要度差异，并有效减少样本不均衡及噪声对分类精度的影响，从而提高工况识别的准确性。利用标准实验数据集和现场数据进行对比验证，结果证明了本文方法的有效性和准确性。最后，开发了除铜过程工况识别系统。利用生产过程历史数据，结合工况识别模型，给出了系统架构设计、实施步骤及主要模块，并对系统功能进行软件实现。图22个，表8个，参考文献62篇。关键词：锌液净化除铜；工况识别；定性趋势分析；支持向量机分类号：TP29StatusIdentificatio

6、nMethodandApplicationforCopperRemovalProcessBasedonTrendAnalysisAbstract：Copperremovalprocessfromzincsolutionisimportanttothedirectleachingofzincsmeltingtechnology．Theoperatorsadjustzincamoutinproductionbyconsideringthelaboratoryvalueofoutletcopperironconcentration．H

7、owever,thedetectionhysteresisandthesubjectivityofhumanjudgementcauselargefluctuationsinoutletcopperironconcentration，SOtheprocessstabilityrequirementscannotbesatisfied．Thisarticlestudiestheidentificationmethodofcopperremovalprocessbasedonprocessdata，whichcanprovidegu

8、idanceforoperationandsignificantfortheperformancestability．Combinedwiththecharacteristicsofcopperremovalprocess，theimportantfactors