[发明专利]一种稀土萃取过程解耦控制方法

说明书

本发明公开了一种稀土萃取过程解耦控制方法，针对稀土萃取过程组多变量、强耦合、非线性等特性，所述方法针对稀土萃取过程两端监测点元素组分含量及萃取剂流量与洗涤剂流量的数据特点，提出构建核函数极限学习机组分含量模型，结合稀土元素CePr/Nd萃取过程的不同运行阶段的动态过程数据，建立稀土萃取过程多输入多输出模型，并将其转化成多个多输入单输出子模型。采用根据控制回路中参考轨迹值与模型输出值的偏差对系统性能指标中的偏差权重进行自适应调整的策略，来设计稀土萃取过程解耦控制器，从而减轻各控制回路间的耦合性，实现近似解耦控制，以保证两端出口产品的质量。

技术领域

本发明涉及稀土萃取过程建模与优化控制领域，特别是涉及一种稀土萃取过程各监测级组分含量、萃取剂与洗涤剂流量的解耦控制方法。

背景技术

稀土元素已经被广泛用于传统工业领域和高新技术领域，是相关行业不可或缺的重要原料，我国的稀土分离企业获取单一、高纯稀土元素普遍采用的溶剂萃取法，是一个具有多变量、强耦合、非线性等工况特性的复杂工业过程，目前仍处于低自动化程度或“离线检测、经验控制”的状态。萃取槽体组分含量分布是衡量稀土萃取过程两端出口产品质量的重要指标，因此，研究保证稀土萃取过程监测级组分含量在最优设定值对提高稀土产品的质量具有重要意义。

稀土萃取过程的建模方法包括两种，即静态建模和动态建模。根据萃取平衡理论建立不同类型的静态模型，忽略了稀土萃取过程的动态特性。根据稀土物料平衡方程，结合分段集结建模的思想建立稀土萃取过程双线性模型，是动态模型的一种，但它未完全考虑到萃取槽的级间相互作用模，存在比较大的偏差。

目前，稀土元素萃取采用的主要是串级萃取分离工艺方法，而稀土萃取过程由很多因素相互影响共同作用，是一个多维的复杂非线性过程。为了更好的对稀土萃取过程进行优化控制，需构建出精度较高的稀土萃取过程描述模型。

随着对稀土工业自动化生产的高效、稳定及稀土产品纯度不断提高的要求，稀土萃取过程组分含量控制方法也在不断发展，基于PID控制算法进行稀土萃取过程的调节，忽视了各流量对监测级组分含量设定值的影响，难以达到理想的效果。采用模糊控制、专家系统和鲁棒自适应控制等稀土萃取过程控制算法，能取比较好的控制效果，然而模糊控制和专家系统控制是模拟专家实际经验进行控制，当萃取现场运行工况发生变化或受到干扰时，不能及时在线调整，鲁棒自适应控制方法从全局稳定性的角度考虑，但忽略了系统动态性能；在文献《广义预测控制算法在稀土萃取过程中的应用》中，作者提出采用常规广义预测控制算法实现对萃取过程组分含量的自动控制，综合考虑了各变量之间的动态性能，但忽视了控制回路之间存在耦合的影响，而过程工业系统中多变量、强耦合的特性是导致控制系统性能变差的主要原因。

发明内容

为克服上述现有方法的不足，本发明提出了一种稀土萃取过程解耦控制方法。

本发明的目的是，针对稀土萃取过程中复杂非线性的特性构建行之有效的KELM(核函数极限学习机)组分含量多输入多输出模型，并将其转化成多个多输入单输出子模型，采用根据控制回路中参考轨迹值与模型输出值的偏差对系统性能指标中的偏差权重进行自适应调整的策略，来设计稀土萃取过程解耦控制器。

本发明的技术方案是：

一种稀土萃取过程解耦控制方法，所述方法首先针对稀土萃取过程多变量、强耦合、非线性特性，提出构建基于KELM(核函数极限学习机)的稀土萃取过程组分含量模型；其次结合稀土元素CePr/Nd萃取过程中不同运行阶段的动态过程数据，包括萃取剂流量、洗涤剂流量、及两端监测级的组分含量，建立稀土萃取过程模型；然后针对稀土萃取过程KELM组分含量多输入多输出模型特点，将其转化成多个多输入单输出子模型，采用根据控制回路中参考轨迹值与模型输出值的偏差对系统性能指标中的偏差权重进行自适应调整的策略，来设计稀土萃取过程解耦控制器，实现各个控制回路的近似解耦控制。

所述的稀土萃取过程解耦控制方法，所述构建基于KELM的稀土萃取过程组分含量模型的方法为：