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申请/专利权人：中南大学
摘要：本发明涉及炼锌技术领域，具体公开了一种湿法炼锌净化过程电位预设定值修正方法，包括离线学习阶段和结合离线学习阶段进行的在线学习阶段，在离线学习阶段构建了过程参数主元特征原因层‑ORP变化量结果层的双层BN模型结构，并确定了最后的BN结构G，在线学习阶段以JTR算法作为推理引擎并结合当前反应状态，获得了电位预设定值修正的概率分布，并选择概率最大的均值作为最后的电位预设定值修正量，并与电位预设定值相加形成电位设定值，解决了传统的湿法炼锌除钴净化过程中的电位预设定值在优化调整期间，所引入的方法不能直接准确预测与优化电位预设定值的问题。
主权项：1.一种湿法炼锌净化过程电位预设定值修正方法，其特征在于：包括离线学习阶段和在线学习阶段，具体包括如下步骤：离线学习阶段结合在湿法炼锌工序的除钴过程中积累的历史生产数据，建立以历史生产数据和以历史生产数据中过程参数的趋势信息为案例的案例库，计算各案例与对应ORP的相关性并得到相似度计算结果，依据各案例与ORP的相似度计算结果选取符合的过程参数的主元特征作为过程参数主元特征原因层、选取符合当前过程参数变化相关的ORP发生的偏差变化量作为ORP变化量结果层，建立具有过程参数主元特征原因层-ORP变化量结果层的双层BN模型结构；在线学习阶段，由当前时间的生产数据在线选取部分相关案例并基于极大似然估计算法将所选取的案例作为学习双层BN模型结构的参数，并在当前反应状态驱动下，以联结树推理算法为推理引擎完成对双层BN模型结构的推理，获取ORP预设定值修正量；最终，将原ORP预设定值与在线阶段所求得的ORP预设定值修正量相加，形成最终的ORP设定值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中南大学 一种湿法炼锌净化过程电位预设定值修正方法
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