稀土萃取生产过程的检测和优化-SS课件.ppt

1、稀土萃取生产过程的检测和优化稀土萃取生产过程的检测和优化n指导教师指导教师：朱林：朱林概 述n课题意义课题意义n稀土萃取生产线自动控制系统设计思稀土萃取生产线自动控制系统设计思想想 nCBR机理和实现机理和实现1.1.课题意义课题意义n稀土资源的重要性稀土资源的重要性n我国稀土行业现存的主要问题我国稀土行业现存的主要问题矿产丰富，行业结构不合理矿产丰富，行业结构不合理自动化程度低，严重制约发展自动化程度低，严重制约发展问题问题目的目的方法方法当前稀土萃取生产自动化程度偏低，产品质量波动当前稀土萃取生产自动化程度偏低，产品质量波动 分析稀土萃取工艺分析稀土萃取工艺稀土萃取过程案例库稀土萃取过程案

2、例库 萃取生产工艺参数的自动检测萃取生产工艺参数的自动检测实现原料液、洗酸、有机溶剂等流量控制实现原料液、洗酸、有机溶剂等流量控制提高整个萃取系统的自动化程提高整个萃取系统的自动化程度度研究思路研究思路数据驱动的控制理论与方法数据驱动的控制理论与方法 案例推理案例推理2.2.研究方法研究方法3.3.萃取工艺萃取工艺数据驱动的控制方法数据驱动的控制方法某稀土车间的生产线某稀土车间的生产线n n Pr/Nd槽体中物料及分布级数示意图A/D采集模块采集模块n本课题选用内蒙古科技大学研制的A/D采集模块，实现现场数据的采集的功能。模块内部采用单片机作为控制单元，由于功能相对单一，对象明确，并且单片机在

3、工业现场的应用较为广泛，性能稳定，抗干扰能力强，作为稀土萃取生产线的专用模块是比较合理的选择。添加硬件设备驱动添加硬件设备驱动设备驱动部分代码：Option ExplicitConst gc_DeviceName=LIU-AD-0001Public g_lngDeviceAddress As Long *设备地址Dim m_lngCheckFlag As Long *是否求校验Dim m_objCommParent As Object *串口父设备对象Public Function InitDevRun(objMcgsSave As Object,objMcgsData As Object)A

4、s Long *函数目的 :MCGS运行环境启动时调用接口一次，对设备构件进行初始化工作 *参数意义 :objMcgsSave-MCGS存盘数据库对象 *objMcgsData-MCGS实时数据库对象 *函数返回 :InitDevRun=0-设备初始化成功 *InitDevRun=1-设备初始化失败 On Error Resume Next *取串口父设备对象 Set m_objCommParent=objMcgsSave.ParentDev If Err Then Set m_objCommParent=objMcgsData.ParentDev End If *通过MCGS存盘数据对象获取

5、设备的各种信息 End Function 系统框图系统框图案例推理控制系统框图案例推理控制系统框图 案例推理技术的应用案例推理技术的应用n CBR的一般流程指标分析指标分析 n稀土原料中A，B组分质量分数(A，B)，料液稀土浓度CF，萃取剂浓度No，洗涤液酸度Cw等工艺参数的变化将导致萃取分离过程运行特性产生显著的变化。产品目标纯度P、目标收率Y等工艺参数的变化，也将对萃取分离过程产生显著的影响。n此外，化学反应过程受反应温度和催化剂种类影响很大，反应过程因此有快有慢，萃取分离效果也受此影响，可以将其列入特征描述。n可选择(A，B，CF，No，Cw，P，Y，T)作为萃取分离过程典型工况的特征描

6、述。案例构造案例构造n料液体积流量n余液的配分n监测点元素组分含量n则案例信息表示为：n萃取剂加入流量的优化设定值n洗涤液加入流量的优化设定值n解特征描述为：(/min)FVmlBf,BKf123,FBB KAfffVff0SV0WV1200,SSSWVffVV信息存储结构信息存储结构解特征 V工况特征描述解特征A1f2f3f1Sf2SfFVBf,B Kf0SV0WV案例的检索、匹配和输出形式案例的检索、匹配和输出形式211()imilarityTS=kiiiTSikiiffS（，）n带权值的近邻法公式表示为：n输出形式特征权值确定特征权值确定n本文的实验对象中采样数据为120组，其中100组

7、作为原案例存于数据库中，另20组作为测试集，对本课题的方法进行可行性测试。n测试之前使用数据挖掘软件WEKA对数据集做初步处理n（EM）n=Run information=nScheme:weka.clusterers.EM-I 100-N-1-M 1.0E-6-S 100nRelation:date3nInstances:100nAttributes:5n f1n f2n f3n fs1n fs2=Clustered Instancesn0 31(31%)n1 22(22%)n2 47(47%)n因此，确定案例特征的加权系数分别为：n =0.31；n =0.22；n =0.47。123工况数

8、据输入工况数据输入 相似案例输出相似案例输出案例库的浏览和维护案例库的浏览和维护n案例库维护包含添加新案例，修改案例和删除不合理的案例等操作，对于稀土萃取的流量控制，现有的数据量比较小，可以通过人机交互的方式实现对已存在案例的查看和修正。修正后的数据即可参与随后的案例推理过程。CBRCBR实施中的其它问题实施中的其它问题nCBR作为一种人工智能方法，实现途径多样。n利用VB编制的程序完成对于案例的推理过程和案例库维护的工作，案例推理与生产过程的交互是通过信号采集机制和组态环境中的实时数据库完成的。n知识库是所有可能影响推理效果的数据集合，本系统中通过MCGS的实时数据库取得，设计“数据存储”的

9、配方管理模块，在接收到分析周期较长的X荧光分析仪的检测结果时，保存AD模块输出的数据，作为知识库保存起来。配方设计配方设计 n对于本课题的数据存储采取同一时间序列存储更为合理。n当X荧光能谱分析仪送出的信号为工控机接收时，将室温，料液体积流量等数据的当前值存入后台数据库。总总 结结n论文以稀土萃取过程优化流量控制为应用背景，对CBR、知识管理和生产信息采集进行了深入的研究。n提出了案例推理结合数据采样的控制形式。n对案例推理技术在稀土萃取过程优化流量控制的应用做了初步的研究。n设计并开发了面向稀土萃取过程优化流量控制的系统。在此系统中，构造了一个基于料液配分的案例库，设计索引机制，运用近邻法进行案例检索，并通过一组实验数据进行测试，验证了系统设计的合理性和实现的有效性。n设计了数据采集系统，作为案例库的数据来源和实时控制的依据。n稀土萃取生产过程的检测和优化控制研究这一课题的阐述如上，期望各位老师对考虑不周的地方给予指正和帮助。n谢谢各位老师