铜精炼过程中液化气流量实测数据有效性检测方法

【摘要】：针对铜精炼过程中液化气流量测量系统各传感器本身不精确、易受环境噪声以及人为干扰等因素的影响等问题,利用模糊综合评判理论和自动获取权重的混沌优化神经网络方法,通过对隶属函数的选择和综合评判权重的自适应调整,识别突变引起的误差以及连续长时间出现的误差并剔除变化较小的误差,从而提出一种铜精炼过程中液化气流量实测数据有效性检测方法。研究结果表明:在铜精炼过程中,经有效性检验的液化气标准板孔流量测量模型的质量流量最大相对误差小于2.75%,与不经有效性检验的质量流量最小相对误差相比至少低2.0%,有效地解决了实际复杂环境中多传感器实时数据采集的野值所导致的实测结果精度降低问题。 【作者单位】： 湖南大学机械与运载工程学院;
【关键词】： 神经网络 混沌优化算法 模糊 有效性
【基金】：湖南省自然科学基金资助项目(06JJ50103)
【分类号】：TF811
【正文快照】： 铜火法精炼系统是一个非常复杂的高温、多相、非线性作用机制的宏观复杂系统[1?2],具有多变量、非线性、强耦合、大滞后等特点,其液化气流量参数检测精度直接影响整个铜精炼炉的生产效率、产品质量以及与操作安全[3?4]。但在包含温度传感器、湿度传感器、压力传感器以及差压

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