[发明专利]一种稀土萃取分离过程的时滞辨识方法和系统

说明书

本发明涉及一种稀土萃取分离过程的时滞辨识方法和系统。本发明在基于多种稀土元素组分含量和多种过程变量生成参考序列和比较序列后，再对参考序列和比较序列进行预处理，以确定灰色关联度；接着，基于灰色关联度确定与参考序列相关度最高的比较序列，将这一比较序列作为过程变量构成原始数据矩阵；然后，基于获取的时滞序列、时基序列和原始数据矩阵构造时效关联数据矩阵，以生成时效关联分析矩阵；最后，利用矩阵H_∞范数定量描述时效关联分析矩阵的特性，以确定与最大的H_∞范数对应的时滞序列为待求的多重时滞，基于这一多重时滞进行萃取分离稀土的控制，进而能够在填补稀土萃取分离领域中时滞辨识空白的同时，显著提高所萃取稀土的质量。

技术领域

本发明涉及稀土萃取分离技术领域，特别是涉及一种稀土萃取分离过程的时滞辨识方法和系统。

背景技术

稀土是先进装备制造业、新能源、超材料等高新技术产业和发展战略性新兴产业不可或缺的原材料，也为石油化工、电子信息、冶金领域的开发和应用提供了重要支撑。

稀土萃取分离过程是一种典型的非线性、大时滞工业过程。萃取过程通常由几十甚至上百个萃取槽串联而成，且由于各组搅拌器之间的搅拌速率、搅拌时间等各不相同，导致物料与萃取剂、洗涤剂在与之对应的萃取槽组中的反应与传输时间各不相同，形成了多重时滞。由于多重时滞的存在，使得系统输出量不能及时反映系统输入设定值和控制信号的变化，即使调节器和调节机构没有时间延迟，也需要经过生产过程本身的多重滞后时间以后，才引起被调量变化，造成控制器的调节作用不能实时作用到生产过程。由于调节作用不及时，导致系统输出超调量大，调节时间长，引起系统的过渡过程变长，使系统的稳定性降低。同时，现有的稀土萃取过程建模研究中未考虑时滞或只将时滞作为常数代入，导致所建模型与实际稀土萃取工业存在一定的差距。上述现象直接或间接影响了产品的质量和控制的品质，造成能源和资源的大量浪费。

发明内容

为解决现有技术存在的上述问题，本发明提供了一种稀土萃取分离过程的时滞辨识方法和系统。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种稀土萃取分离过程的时滞辨识方法，包括：

获取时滞序列和时基序列；

基于多种稀土元素组分含量生成参考序列，并基于多种过程变量生成比较序列；

对所述参考序列和所述比较序列进行预处理，得到预处理数据；

根据所述预处理数据得到灰色关联度；

基于所述灰色关联度确定与所述参考序列相关度最高的比较序列；

将与所述参考序列相关度最高的比较序列作为过程变量构成原始数据矩阵；所述原始数据矩阵为A：A=[A₀,A₁,...A_N]；式中，A₀为入口过程变量的数据序列，A_i为第i个工作单元的出口过程变量的数据序列，i=1,2,...,N；

基于所述时滞序列、所述时基序列和所述原始数据矩阵构造时效关联数据矩阵；

基于所述时效关联数据矩阵生成时效关联分析矩阵；

确定所述时效关联分析矩阵的H_∞范数；

确定与最大的所述H_∞范数对应的时滞序列为待求的多重时滞。

优选地，所述根据所述预处理数据得到灰色关联度，具体包括：

确定第i种过程变量与第j种稀土组分含量间的关联系数；

根据所述关联系数确定每种过程变量与每种稀土组分含量间的关联度，并将所述关联度作为灰色关联度。

优选地，所述基于所述时滞序列、所述时基序列和所述原始数据矩阵构造时效关联数据矩阵，具体包括：