摘要
提出了一种应用RBF神经网络建立多组分稀土萃取平衡模型的方法,通过与萃取过程物料平衡模型相结合给出了在线预测稀土串级萃取分离生产过程中各组分含量的软测量方法。通过现场操作运行实测数据的建模仿真验证,表明这种混合软测量方法是有效的。
The equilibrium model for multicomponent rare earth extraction is developed usin g RBF neural networks, which combined with the material balance model to give online prediction of component content in countercurrent rare-earth extraction production. Simulation experiments with industrial operations data prove the ef fectiveness of the hybrid soft-sensor.
出处
《中国稀土学报》
CAS
CSCD
北大核心
2003年第4期425-430,共6页
Journal of the Chinese Society of Rare Earths
基金
国家"十五"科技攻关项目资助(2002BA315A)
关键词
自动控制技术
串级萃取
机理模型
软测量
RBF神经网络
稀土
countercurrent extraction
first p rinciples model
soft-sensor mode1
RBF Neural networks
rare earths
