检测大时滞有色冶金配料过程不确定实时优化方法研究

配料过程是有色金属冶炼的关键工序，其工艺指标多（指标与过程参数间非线性、强耦合）、矿源极不稳定，特别是检测大时滞造成过程参数难以实时获得、存在诸多不确定，严重影响了企业正常生产及产品产量、质量和资源能源消耗。本项目针对配料过程特点及其多种不确定特性，基于不确定优化理论和预测控制思想，采用"分别对待、集中处理"的研究手段，给出检测大时滞原料参数的不确定描述，提出基于多元随机时间序列的检测大时滞返料参数不确定预估方法和基于智能补偿与反馈修正的工艺指标实时预测方法，建立基于多态不确定参数的配料过程双层多目标不确定实时优化模型，提出高效的复杂不确定优化模型确定化方法和多目标群智能满意优化算法，形成一套能有效克服检测大时滞影响的复杂有色冶金配料过程不确定实时优化理论与方法，并为其他类似流程工业的不确定优化和实时优化提供理论借鉴，成果的工业应用将有力地推动有色冶金企业节能、降耗、减排和增产增效。