浮选生产过程经济技术指标的软测量建模

摘要：

依据浮选过程的工艺机理和操作经验,初选了浮选过程经济技术指标神经网络软测量模型的输入变量,运用主元分析法对输入变量进行主元分解,降低输入变量维数且消除了输入变量之间的线性相关性,再通过基于最近邻聚类学习算法的径向基函数神经网络进行建模.仿真结果表明,该模型具有较快的训练速率和较高的预测精度,可以满足浮选过程实时控制的在线软测量要求.

关键词： 浮选过程 主元分析法 神经网络 软测量 经济技术指标

作者: 张勇 王介生 王伟 姚伟南

作者单位: 大连理工大学,自动化系,辽宁,大连,116023;鞍山科技大学电子信息与工程学院,辽宁,鞍山,114002 大连理工大学,自动化系,辽宁,大连,116023 中国辽阳石化分公司芳烃厂,辽宁,辽阳,111003

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十六届中国过程控制学术年会暨第四届全国故障诊断与安全性学术会议

会议地点: 山东济南

会议语种:中文

页码: 346-348,378

在线出版日期: 2005-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）