人工智能建模方法(ppt30頁)(編輯修改稿)
2025-03-10 16:14 本頁面
【文章內容簡介】 品化的專家系統(tǒng)開發(fā)工具，對該模型加以實現(xiàn)。 ⑦ 模型的驗證 。通過不斷的實驗和改進，以保證模型的正確性。 ⑧ 模型的應用 。經(jīng)過驗證達到要求的精度和可靠性后，該模型就可以運用于實際生產(chǎn)中，發(fā)揮模型的優(yōu)化、預測、控制、識別、證實等功能。 ? 鋅電解過程電流效率模型 ? 問題描述 ? 鋅的電解是鋅的濕法冶煉技術中最關鍵的一道工序。也是一個大的耗能過程 。如何在鋅電解生產(chǎn)中減少電能消耗成為鋅濕法冶煉行業(yè)一個值得深入研究和探討的課題。 ? 在生產(chǎn)率和電解電壓一定的條件下，要降低電能消耗，關鍵是提高電流效率。而要提高電流效率，首先必須建立鋅電解過程工藝參數(shù)與電流效率間的模型，然后通過優(yōu)化方法，不斷調整工藝參數(shù)，使系統(tǒng)運行在電流效率較高的狀態(tài)，從而達到減少電能消耗的目的。 ? 電解中工藝參數(shù)與電流效率之間的關系錯綜復雜，非線性明顯，無法從反應機理上分析求得它們之間的數(shù)學關系。另一方面，通過長期工業(yè)生產(chǎn)實踐經(jīng)驗的積累，現(xiàn)場工藝人員建立了工藝參數(shù)與電流效率之間的定性關系和經(jīng)驗公式，因此，很容易建立基于知識的人工智能模型。 1）建模對象與目的 ：建模對象為鋅電解過程中工藝參數(shù)與電流效率之間的關系。建模的目的是實現(xiàn)工藝參數(shù)的優(yōu)化，從而提高電流效率，降低能源消耗。 2） 選擇影響因素 。根據(jù)操作人員經(jīng)驗和實驗分析，影響電流效率的因素（工藝參數(shù)）主要是電解液中的鋅酸比（鋅離子Zn2+與硫酸之比）、電解液的溫度和電流密度。通過電解槽中冷卻系統(tǒng)的作用，電解液的溫度一般變化不大，因此，在建立模型時不必考慮。 3） 收集資料 。通過翻閱該廠的操作手冊并和操作人員交流，可以得到工藝參數(shù)與電流效率之間的關系如表 1所示： 表 1 電流效率的計算公式 鋅酸比 Ra/z 電流密度 DK 電流效率 η 的經(jīng)驗計算公式 很小 較小 η =++ 較大 中等 η = Ra/ DK+ 較小 較大 η = Ra/z++ 非常大 大 η =+ 非常小 很小 η =+ DK+ 很大 小 η =+ 較小 很大 η =+ 大 較小 η =++ 對于其中鋅酸比 Ra/z和電流密度 DK的模糊語言變量都可以采用如下隸屬函數(shù)形式 : ]2e x p [)( 22)(?cxxf ???這些模糊語言變量隸屬函數(shù)的參數(shù)見表 2 表 2 模糊語言變量隸屬函數(shù)的參數(shù) 輸入變量 鋅酸比 Ra/z 語言變量 非常小 很小 小 較小 較大 大 很大 非常大 隸屬函數(shù) 中心C 寬度σ 輸入變量 電流密度 DK 語言變量 很小 小 較小 中等 較大 大 很大 隸屬函數(shù) 中心C 100 150 250 300 500 600 750 寬度σ 4） 選擇知識表達方式 。由于上述知識實質上是基于因果關系的推理，可以采用產(chǎn)生式規(guī)則表示。例如第一條知識用產(chǎn)生式規(guī)則表示為： IF 鋅酸比很小 AND 電流密度較小 THEN 電流效率 η=++ 5） 選擇推理方式 。由于在工藝參數(shù)的實時優(yōu)化過程中，一般是得到一對具體的工藝參數(shù)，來預測電流效率，因此，可以 采用正向推理 方法。 具體的推理過程是：首先根據(jù)實測的一對工藝參數(shù)（鋅酸比 Ra/z和電流密度DK）分別帶入隸屬函數(shù)表達式，計算模糊語言變量的隸屬度。取隸屬度最大的一個作為該工藝參數(shù)所對應的模糊語言，從而將具體的工藝參數(shù)轉變成為與產(chǎn)生式規(guī)則前提相一致的模糊語言。然后利用模糊語言去逐個匹配產(chǎn)生式規(guī)則的前提部分。當前提部分完全匹配時，利用該規(guī)則的結論部分的經(jīng)驗公式，即可得到該工藝參數(shù)對應的電流效率。 例如，設
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