基于分布式状态转移算法的有色冶金过程系统辨识方法研究

To realize the optimal control of nonferrous metallurgy processes, it is necessary to establish system models with structures and parameters, while the system models are achieved by system identification approaches. It is very difficult to select model structures and optimize model parameters for system identification in practical nonferrous metallurgy processes due to their complex mechanisms and long technological flow. In this project, we will start with the model structure selection problem. We aim to propose an integrated model structure selection approach composed of mechanism analysis and function approximation by cooperating with identification criterion design methods and optimization techniques, in order to improve the properties of the objective functions in optimization problems. Then, by analyzing the separability of the objective functions, we will propose a model parameter estimation approach based on distributed state transition algorithm to accelerate the nonlinear system identification process. Finally, the proposed approaches will be applied to the cobalt removal process in zinc hydrometallurgy to testify their feasibility and effectiveness. A systematic system identification theory is expected to be formed for nonferrous metallurgy processes, which will provide references for other nonlinear industrial processes.

有色冶金过程的优化控制需要建立在系统模型的基础上，而模型的确定需要通过系统辨识的方法实现。实际有色冶金过程机理复杂、工艺流程长等特点，导致其系统辨识难以选择模型结构、优化模型参数。为此，本项目在研究机理建模和数据建模内在联系的基础上，提出机理分析和函数逼近相集成的有色冶金过程系统模型结构选择方法，同时考虑模型结构和辨识准则共同影响优化问题目标函数性态，研究与优化算法相融合的辨识准则设计方法， 实现目标函数性态的改造，便于优化算法求解；并进一步研究目标函数的可分性，提出基于分布式状态转移算法的模型参数优化方法，提高辨识过程的快速性；结合仿真研究和湿法炼锌净化除钴过程工程应用研究，验证所提方法的可行性和有效性；形成较为系统的面向有色冶金过程的系统辨识理论和方法，并为其它非线性工业过程系统辨识提供借鉴。

本项目针对有色冶金过程机理复杂、工艺流程长等特点导致其系统辨识难以选择模型结构、优化模型参数等问题，在深入分析湿法炼锌生产针铁矿法沉铁、除铜过程这两类典型有色冶金过程工艺机理的基础上，分别确定了两类典型有色冶金过程的模型结构，通过比较分析不同辨识准则对优化目标的性能影响，将系统辨识问题转化为合适的非凸优化问题，着重对智能优化状态转移算法进行改进和性能提升研究，用于求解转化后的最优化问题，进而完成系统建模，并在建立的有色冶金系统模型基础上开展了优化控制方法的研究，取得了如下的创新性成果：（1）考虑了沉铁过程的氧化反应、水解反应、中和反应和除铜过程的置换反应、归中反应，在对湿法炼锌生产针铁矿沉铁过程和除铜过程进行化学反应机理分析后，分别建立了基于CSTR的针铁矿沉铁过程机理模型和基于竞争反应的除铜过程机理模型，从而确定模型结构；（2）在最优化建模方面，分析和比较了包括最小二乘、绝对值离差、最小均方误差、最小均方根误差、时间乘绝对值离差、时间乘平方误差等不同辨识准则对模型参数估计的影响，发现了时间乘绝对值离差的辨识准则有相对较优的估计性能；（3）在模型参数优化方面，将辨识问题转换为非凸优化问题，着重研究基于状态转移算法的全局优化方法：基于统计数据对状态转移算法的四种变换算子进行参数分析研究，提出了最优参数选择的改进状态转移算法，提出了基于外部档案袋和权衡模型的约束状态转移算法和基于Pareto占优和相对拥挤距离的多目标状态转移算法，与此同时开展了状态转移算法的应用研究，提出了基于分布式状态转移算法的电力系统经济调度和基于状态转移算法的双层规划；（4）在所建立的机理模型基础上，开展了针铁矿法沉铁过程、除铜过程等典型有色冶金过程优化控制方法研究，针对有色冶金过程存在的复杂状态约束，提出了基于控制向量参数化、基于设定点的多目标PID控制等优化控制方法，与人工操作相比，节约了大量资源和增加了经济效益。