控制理论与应用

作者：陆荣秀,饶运春,杨辉,朱建勇,杨刚

单位：华东交通大学,华东交通大学,华东交通大学,华东交通大学,华东交通大学

关键词：即时学习; 萃取过程; 组分含量; 预测; 相似度准则; 局部模型更新策略

基金：国家自然科学基金项目(61863014, 61733005, 61963015, 61663012), 江西省教育厅科技项目(GJJ170374)资助.

针对镨/钕(Pr/Nd)萃取过程元素组分含量难以在线实时检测的现状, 引入加权相似度准则和局部模型更新策略, 提出一种基于改进即时学习算法的稀土元素组分含量快速估计方法. 首先, 为了保证即时学习算法学习集选取的合理性, 充分考虑输入输出变量之间的相关程度, 采用互信息加权的相似度准则选择建模邻域, 以最小二乘支持向量机(LSSVM)作为即时学习算法的局部模型; 其次, 依据由相似度阈值更新和数据库更新组成的模型更新策略校正LSSVM局部模型, 改善组分含量预测模型的精度和实时性; 最后, 基于镨/钕萃取现场数据进行仿真对比试验, 结果表明所建模型具有精度高、实时性好等优点, 适用于稀土萃取生产现场元素组分含量的快速预估.

来源：2020年第8期

《控制理论与应用》期刊编辑部

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