[发明专利]一种基于群活性感知的受控微粒群的研究方法

权利要求书

1.一种基于群活性感知的受控微粒群的研究方法，其特征在于：所述一种基于群活性感知的受控微粒群的研究方法包括以下步骤：

S1:根据所求问题设置参数大小，设置迭代次数N_max，精度要求ε，种群规模N，群活性百分比阈值E_S％，分群比例α％，重新定位代数N_e，然后开始随机产生种群；

S2:用标准微粒群算法进行寻优，记录粒子个体和群体历史最优位置，若满足求解条件，则停止算法；

S3:当群活性开始下降时，小于初始群活性的E_S％时，将其中一部分α％的粒子在当前位置继续寻优，将其他粒子重新定位在N_e代的个体最优位置以及种群最优位置；

S4:采用小生境微粒群算法进行寻优，然后记下其个体最优位置以及群体最优位置；

S5:将代入到中，同时由得到PSO的二阶离散差分方程：

S6:令则PSO的二阶离散差分方程式简化为：其中

S7:根据得知，粒子运动轨迹与取值有关，通过对求解，得到了PSO算法的收敛区间；

S8:根据收敛区间划分出5个不同特质取值特征区间，将这五个区域用数字1到5表示从区域1到5分别是：复对称振荡收敛区，实对称振荡收敛区，实数无振荡收敛区，实数不对称振荡收敛区，不收敛区；

S9:通过分别选取特征取值区间的几组数据，从而对特征区间粒子收敛性来验证粒子的收敛性；

S10:进行改进微粒群算法寻优测试，测试基于群活性的受控微粒群算法选取测试函数为Rastrigin function，选取十维空间，参数选取为ω＝0.729,c₁＝c₂＝1.495，迭代次数选取450次；

S11:之后进行砷盐除钴过程，取来若干个连续搅拌反应器和一个浓密机，在高温以及酸性条件下向反应器中添加锌粉和砷盐；

S12:与除铜后液中的钴离子以及残留的铜离子在反应器中发生复杂的氧化还原反应，生成钴、砷、铜、锌等金属的合金；

S13:逐渐降低硫酸锌溶液中钴离子的浓度；钴、砷、铜、锌等金属的合金在浓密机中沉淀，作为有利于除钴反应的晶种从浓密机底流返回到反应器，浓密机溢流则被送往后续除镉工段；

S14:在生产现场，通常是选取特定时间点上对钴离子浓度进行化验；因此，在辨识参数的时候，一般选取t₀和t为相邻的化验时刻，而c₀和c(t)为相邻化验时刻的化验结果；

S15:由于对于待辨识参数是非线性的，且待辨识参数个数比较多，故选取微粒群算法进行参数辨识；参与辨识的数据一共有200组，其中150组用于辨识参数，50组用于测试参数辨识效果，优化算法的迭代次数为3000次，种群数量为200。

2.如权利要求1所述的一种基于群活性感知的受控微粒群的研究方法，其特征在于：所述步骤S3中，当群活性小于阈值时，为聚类随机分配位置，同时更新粒子的个体最优位置以及群体最优位置，直到达到迭代次数为止。

3.如权利要求1所述的一种基于群活性感知的受控微粒群的研究方法，其特征在于：所述步骤S9中，通过求解函数Girewank，选取最大迭代次数为300次，维数设置为30维，粒子个数为30个，寻优精度目标要求为10^-6。

4.如权利要求1所述的一种基于群活性感知的受控微粒群的研究方法，其特征在于：所述步骤S5中，二阶离散差分方程在x_i＝0时达到全局最小，当函数达到局部最小；函数区间为-50≤x_i≤50,i＝1,2,…30。

5.如权利要求1所述的一种基于群活性感知的受控微粒群的研究方法，其特征在于：所述步骤S11中，砷盐除钴过程中，每个反应器中溶液的温度通常维持在80±2℃；除铜后液的流量通常为200～300m³/h，底流流量通常固定在80m³/h。