[01762182]稀土萃取分离生产过程自动化关键技术研究

法、日、美等国在稀土分离生产线上均实现了物料浓度、酸度和流量的自动检测，并实现了对稀土生产过程中给料流量的自动控制，使其稀土产品质量稳定。在中国，自2002年以来，由东北大学自动化研究中心通过立项国家“十五”科技攻关项目、国家自然科学基金项目、以及“973”国家重点基础研究规划资助项目等，重点研究稀土萃取分离过程中的综合自动化的相关技术和软测量组分含量检测技术。据报道，该研究成果在包头稀土有限公司的某一稀土萃取分离车间中进行了试运行，仍有尚未解决的问题，还没能在稀土生产行业推广。其他相关研究仅在仿真研究阶段，尚未见应用报道。该课题研究成果与已有成果的主要不同有：(1)软测量建模方法不同。在该项目研究中，采用了基于蚁群(ACO)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)建模方法用于稀土萃取生产组分含量的测量中，目前尚未见到有关该算法用于稀土萃取生产的报道。研究结果表明：ACO- LSSVM算法的应用较已有的算法更简单、易于实现，其搜索时间短，检测精度更高。(2)给料流量回路控制方法不同。在中国，稀土生产企业大部分是靠人工控制阀门或PID等常规控制给料流量。但是给料流量系统是一种设定值跟踪控制系统，且控制精度要求高，而常规控制其抗干扰能力较差，这将造成系统不稳定，甚至控制失效；也有文献报道，采用模糊自整定PID控制实现给料流量回路控制，但是，模糊参数的选择具有很强的主观性，使系统的调试过程变得很复杂，课题组通过大量的实验发现，其控制效果仍然不佳。该项目提出并设计了基于差分进化的预测控制算法来调节稀土萃取中的给料流量。实验结果表明：这一控制策略能很好的解决系统的跟踪控制问题，为给料流量自动控制提供了一条有效的途径。(3)过程控制系统与监控系统的通信方法不同。该课题所采用的差分进化预测控制算法和组分含量的软测量检测技术是通过利用MATLAB编程完成的软件开发；通过采用OPC技术，设计并实现了MATLAB与WinCC之间数据的实时传递和系统无缝集成，并首先将其用于稀土萃取自动控制系统中。