基于最小二乘支持向量機的氧化鋁濃度預測.pdf

1、鋁電解的工業(yè)生產過程中包含著大量的數(shù)據(jù)信息，其是一個大時滯的包含著復雜的物理變化與化學變化的工業(yè)生產過程，氧化鋁濃度的變化會影響到電解槽中的物料平衡狀態(tài)。電解槽正常生產中需將氧化鋁濃度控制在一個穩(wěn)定區(qū)域。鋁電解過程中電解槽周圍存在很多不確定因素，這使得氧化鋁濃度的檢測變得極其困難。根據(jù)鋁電解的工藝原理和生產數(shù)據(jù)特點，分析工藝參數(shù)對鋁電解槽氧化鋁濃度的影響。建立基于種群活性粒子群算法優(yōu)化最小二乘支持向量機參數(shù)的預測模型，運用預測模型預測氧

2、化鋁濃度，應用于某鋁廠氧化鋁濃度預測。
　　首先，由于標準的子群算法會出現(xiàn)局部收斂或者是局部陷入最優(yōu)值，提出判斷粒子群算法的種群加速度方法，用以監(jiān)測種群加速度，當種群加速度加速下降時，二次優(yōu)化粒子的加速度和位置，可以使算法快速逃離局部最優(yōu)區(qū)域。用改進的子群算法優(yōu)化最小二乘支持向量機中的核函數(shù)中的參數(shù)，標準測試函數(shù)表明，改進算法的模型預測準確度更高。
　　其次，測定選定電解槽爐幫溫度和區(qū)域熱損失，判斷電解槽槽狀態(tài)，選定電解槽槽

3、型，測定所選定電解槽氧化鋁濃度及相關參數(shù)。分析電解槽生產工藝及歷史數(shù)據(jù)的特點，確定模型的基本輸入變量，建立氧化鋁濃度的預測模型。
　　最后，建立電解槽槽電壓與電解槽極距和能量平衡關系，分析某鋁廠三種槽型四臺電解槽的熱焓曲線，根據(jù)熱焓值測量建立物料平衡與能量平衡結構圖,通過預測模型預測的氧化鋁濃度及能量公式確定極距調整距離。通過運行工業(yè)現(xiàn)場數(shù)據(jù)，本文所建立的模型可以實現(xiàn)氧化鋁濃度的預測，且可以通過氧化鋁濃度預測值以及電解質的熱焓值實