●編者的話
第二版前言
第一版序
第一版前言
第1章 緒論 1
1.1 我國有色金屬工業的發展 1
1.2 有色金屬冶煉生產的特點 2
1.2.1 有色金屬冶煉生產工藝簡介 2
1.2.2 有色金屬冶煉生產的特點 4
1.3 有色金屬生產過程自動化技術的發展 5
1.4 有色金屬智能制造技術的發展 6
1.5 本書的主要內容 8
參考文獻 8
第2章 有色金屬生產過程智能集成建模 10
2.1 智能集成建模的提出 10
2.2 智能集成建模的基本框架 11
2.2.1 基本概念 11
2.2.2 智能集成建模的形式和結構 12
2.2.3 智能集成建模的形式化描述 15
2.3 典型智能集成建模方法 15
2.3.1 多神經網絡的集成建模方法 15
2.3.2 神經網絡與傳統建模方法的集成 23
2.3.3 神經網絡與其他智能方法集成建模 27
2.4 智能集成建模的工程實現 44
2.5 小結 45
參考文獻 46
第3章 有色金屬生產過程智能優化控制 47
3.1 智能優化控制問題 47
3.2 智能集成優化控制結構 48
3.3 有色冶金過程操作模式優化 50
3.3.1 操作模式優化的提出 50
3.3.2 操作模式定義 51
3.3.3 基於數據驅動的操作模式優化框架 52
3.4 有色冶金過程不確定優化 54
3.5 典型工程優化算法 58
3.5.1 工程優化算法分類 58
3.5.2 模擬退火算法基本思想及特點 59
3.5.3 遺傳算法基本思想及特點 61
3.5.4 粒子群優化算法基本思想及特點 62
3.6 一種新型智能優化算法 64
3.7 小結 68
參考文獻 68
第4章 鋅冶煉生產過程的優化控制 71
4.1 基於成本最小的鋅冶煉企業原料供應優化 71
4.1.1 鋅冶煉企業原料供應繫統的特點 71
4.1.2 原料采購優化決策 73
4.1.3 原料庫存的智能綜合優化控制 77
4.1.4 原料量價實時預警 79
4.2 鋅濕法冶煉淨化過程優化控制 83
4.2.1 鋅濕法冶煉淨化過程生產工藝 83
4.2.2 淨化過程中鈷離子濃度在線檢測 86
4.2.3 淨化過程的優化控制 89
4.3 大型鋅濕法電解生產綜合優化控制 96
4.3.1 大型鋅濕法電解生產工藝 97
4.3.2 大型鋅濕法電解生產綜合優化控制總體框架 98
4.3.3 鋅電解過程能耗模型 99
4.3.4 鋅電解沉積過程電力負荷優化調度 101
4.3.5 鋅電解沉積過程工藝條件優化控制 105
4.3.6 鋅電解整流機組智能優化運行 108
4.3.7 大型鋅濕法電解生產綜合優化控制繫統 109
4.4 小結 110
參考文獻 111
第5章 銅閃速熔煉生產過程優化控制 112
5.1 銅精礦配料過程優化 112
5.1.1 銅精礦配料優化建模 113
5.1.2 基於軟約束調整的優化計算 114
5.1.3 工業實例計算 116
5.1.4 配料優化繫統設計 118
5.2 銅精礦氣流干燥過程優化控制 119
5.2.1 銅精礦干燥工藝過程 119
5.2.2 精礦干燥過程機理建模 120
5.2.3 精礦干燥水分軟測量的智能集成建模 123
5.2.4 干燥混合氣的智能優化控制 127
5.2.5 干燥過程優化繫統設計 133
5.3 閃速爐爐況評判與操作優化 133
5.3.1 閃速爐簡介 133
5.3.2 閃速爐物料平衡和熱平衡計算模型 134
5.3.3 閃速爐工藝指標的智能集成預測模型 141
5.3.4 閃速爐爐況操作模式優化 146
5.3.5 閃速爐爐況綜合優化控制繫統設計與實現 150
5.4 PS轉爐優化控制 151
5.4.1 銅锍吹煉過程 151
5.4.2 銅锍吹煉的氧量平衡計算模型 152
5.4.3 吹煉終點在線預報 156
5.4.4 冷料添加操作優化 162
5.4.5 PS轉爐操作優化控制繫統設計與應用 168
5.5 小結 170
參考文獻 170
第6章 氧化鋁生產過程優化控制 172
6.1 氧化鋁生產流程概述 172
6.2 燒結法氧化鋁配料過程的優化控制 173
6.2.1 配料過程工藝分析 174
6.2.2 優化控制總體方案 175
6.2.3 生料漿質量預測智能集成模型 177
6.2.4 生料漿配比優化計算 181
6.2.5 生料漿智能倒槽 183
6.2.6 生料漿優化配料繫統工業應用 192
6.3 高壓溶出過程質量指標的軟測量 194
6.3.1 高壓溶出過程工藝分析與機理建模 194
6.3.2 苛性比值與溶出率的智能集成建模方法 199
6.3.3 預測模型的在線校正 211
6.3.4 軟測量模型的工業應用 217
6.4 氧化鋁蒸發過程優化控制 219
6.4.1 氧化鋁蒸發工藝流程與優化控制總體架構 219
6.4.2 蒸發過程智能數據協調 222
6.4.3 蒸發過程出料濃度預測模型 245
6.4.4 蒸發過程能耗分析模型 257
6.4.5 基於評價指標的蒸發過程節能優化 264
6.5 連續碳酸化分解過程智能控制 270
6.5.1 連續碳酸化分解過程機理分析 270
6.5.2 優化控制總體方案 273
6.5.3 首槽進料量軟測量與穩定控制 274
6.5.4 末槽分解率在線預測與優化控制 279
6.5.5 繫統實現與工業應用 282
6.6 小結 283
參考文獻 284
第7章 大型高強度鋁合金構件制備重大裝備智能控制 286
7.1 大型模鍛水壓機智能控制技術 286
7.1.1 大型模鍛水壓機和模鍛工藝分析 286
7.1.2 大型模鍛水壓機欠壓量在線智能檢測方法 288
7.1.3 多關聯位置電液比例伺服繫統高精度快速定位智能控制技術 291
7.1.4 模鍛水壓機批量生產自學習控制技術 295
7.1.5 基於壓力原則的模鍛過程壓力智能優化控制技術 299
7.1.6 智能控制繫統設計與實現 300
7.2 大型立式淬火爐智能控制技術 301
7.2.1 大型立式淬火爐工作原理及控制要求 301
7.2.2 爐內多區多時段溫度場建模 302
7.2.3 基於時空外推的爐內溫度場重構 305
7.2.4 基於最小裕量的淬火爐低電耗最速升溫切換控制 308
7.2.5 多區段高精度高均勻性溫度智能控制技術 310
7.2.6 大型立式淬火爐智能控制繫統實現與應用 315
7.3 小結 318
參考文獻 318
第8章 有色金屬智能工廠 320
8.1 有色金屬智能工廠建設面臨的挑戰 320
8.2 智能工廠關鍵技術 321
8.2.1 有色金屬生產過程數字化與可視化 321
8.2.2 有色金屬工業互聯網平臺 323
8.2.3 有色金屬生產過程智能優化控制 325
8.3 智能工廠發展趨勢展望 329
8.4 小結 329
參考文獻 329

本書總結作者多年來從事有色金屬生產過程自動化的研究工作，內容涉及解決有色金屬生產過程自動化問題的理論、方法、技術及繫統實現等方面。書中提出智能集成建模的思想和智能集成建模的基本形式，闡述多種基於神經網絡的智能集成建模方法；討論復雜有色金屬生產過程的智能優化控制問題，給出智能優化控制的結構，論述操作模式優化問題；針對鋅、銅、鋁等主要有色金屬的冶煉生產過程以及鋁加工生產的重大裝備，詳細說明智能集成建模、智能優化控制以及操作模式優化理論與方法在典型冶金工序和裝備中的實現與應用。應用成果的介紹，始終堅持理論聯繫實際，從實際生產過程中提煉科學問題開展研究，並將研究成果應用於生產實際，取得了顯著應用成效，相關方法可為其他復雜生產過程的建模、優化與控制提供借鋻和參考。