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1、题目:稀土萃取过程关键参数软测量方法学院:电气与电子工程学院专业:班级:姓名:学号:指导教师:完成日期:毕业设计（论文）诚信声明本人郑重声明：所呈交的毕业设计（论文）是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。就我所知，除了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和撰写的研究成果，也不包含为获得华东交通大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。如在文中涉及抄袭或剽窃行为，本人愿承担由此而造成的一切后果及责任。本人签名：导师签名：年月日稀土萃取过程关键参数软测量方法摘要稀土串级萃取分离过程由于具有强非线性
2、、时变、大滞后等特点，所以组分含量难以进行在线检测。而软测量技术能够测量那些难于测量或根本无法测量的过程变量。本文针对稀土萃取过程中组合含量难以在线检测的问题，提出神经网络软测量建模来预测组合含量的解决方法。本文的主要内容包括：1、通过对软测量技术的建模方法进行研究，并结合稀土萃取过程，选择BP和RBF神经网络来建立软测量模型。2、选择神经网络软测量的输入。因为稀土离子具有独特的颜色特征，所以我们可以采用色彩模型作为神经网络软测量的输入。通过比较RGB和HSI色彩模型，发现HSI色彩模型的H分量、S分量、I分量更适合作为神经网络的输
3、入。3、选择更佳的神经网络软测量模型。对BP网络和RBF网络进行建模和仿真，通过这两个网络各类预测误差来比较它们的预测效果，选择预测能力更好的网络作为最终的软测量模型。实验结果表明，RBF网络的预测效果优于BP网络，相对误差为0.6636%，在检测精度上满足稀土元素组分含量在线检测要求。关键字：稀土；萃取；软测量；神经网络CriticalParameterSoft-sensorinRare-earthCountercurrentExtractionProcessAbstractToimplementautomationinthera
4、re-earthextractionprocess,thequestionofon-linecomponentcontentmeasuringshouldbeansweredatfirst.MaincomponentcontentmeasuringmethodsincludetheX-rayabsorbspectrometer,X-rayenergyspectrometer,Iso-topicX-fluorescenceenergyspectrometer,on-linespectrophotometer,ect.Theseinst
5、rumentshavenotbeenwidelyusedinindustrybecauseofhighcost,lowreliabilityincontinuousoperation,complexmaintenance,delayinmeasurementandlowaccuracy.Thesoftsensormethodhasthecharacteristicsofaccuracy,reliableandlowcost,what`smore,thesoftsensormethodhasperformancessuchasdyna
6、micresponse,givethecomponentcontentinrare-earthcountercurrentextractionprocesscontinuously,therefore,thesoftsensormethodprovidesanewwaytoon-linemeasurecomponentintherare-earthcountercurrentextractionprocess.Withanalysisoftheextracting,thispaperadoptsthesoftsensortechno
7、logytosolvethetechnicalproblems.Inthispaper,thesoftsensortechnologyareusedtosolvetheproblemofon-linemeasurecomponentintherare-earthcountercurrentextractionprocess。Themaincontentsareasfollows:Firstly,thestatusanddevelopmentandmethodsofsoftsensormethodissummarized.Thispa
8、perdesignsthestepsofsoftsensormethodonbasisofengineeringdesignofsoftsensormethod,analysisandresearchofmodelingmethod.
