基于子空间识别方法的设定点跟踪控制及其对柱子清洁过程的应用

科学领域:

• 矿物加工工程 矿物加工工程
• 控制系统工程 控制系统工程
• 化学工程中的人工智能

背景情况:

• 柱子清洗过程对铜浮动的经济指标至关重要,直接影响尾铜等级 (TCG) 和缩铜等级 (CCG).
• 精确控制TCG和CCG是必不可少的,但由于列清洗过程中的未知参数,这是一项挑战.
• 现有的方法与浮动柱动态固有的复杂性和未测量的参数作斗争.

研究的目的:

• 开发一种可靠的方法来控制铜漂浮柱清洗中TCG和CCG的设定点跟踪.
• 通过提出先进的系统识别技术来应对未知的系统参数的挑战.
• 确保工业应用控制系统的稳定性和防干扰能力.

主要方法:

• 基于浮动的两相模型构建一个状态空间模型.
• 应用基于深度自编码器的子空间识别方法 (SIM-DAE) 来识别未知的状态空间矩阵.
• 使用Lyapunov-Krasovskii函数进行稳定性和反干扰分析.
• 状态反控制器的设计用于TCG和CCG的设定点跟踪.

主要成果:

• 通过使用SIM-DAE成功识别了复杂列清洗过程的状态空间模型矩阵.
• 验证了所识别的系统的稳定性和抗干扰性能.
• 证明了设计状态反控制器在实现TCG和CCG设置点跟踪方面的有效性.
• 通过数据实验和工业现场平台验证了拟议的方法.

结论:

• SIM-DAE方法提供了一种有效的方法,用于识别未知参数的浮动列中的系统动态.
• 开发的控制策略确保了TCG和CCG设定点的准确跟踪,改善了过程经济性.
• 该研究证实了在工业铜漂浮操作中提出的识别和控制方法的实际可行性和有效性.