基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的氧化鋁濃度控制研究.pdf

1、鋁電解過程控制主要是以氧化鋁濃度控制為主，氧化鋁濃度的準(zhǔn)確判斷是整個濃度控制的基礎(chǔ)。鋁電解過程是一個非線性、多變量耦合、時變和大時滯的工業(yè)生產(chǎn)過程，伴隨著多種復(fù)雜的物理化學(xué)變化。鋁電解質(zhì)具有很強(qiáng)的腐蝕性，其生產(chǎn)是在高溫，強(qiáng)磁場和不斷的運(yùn)動狀態(tài)下進(jìn)行的。復(fù)雜的生產(chǎn)過程決定了電解槽過程中的參數(shù)具有不確定性、不可連續(xù)測定性。因此，對氧化鋁濃度的準(zhǔn)確控制成為鋁電解過程的難點。
　　 本文在深入分析鋁電解工藝及生產(chǎn)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)

2、絡(luò)、遺傳算法、鋁電解專家知識對氧化鋁濃度進(jìn)行控制。針對電解槽處在的槽狀態(tài)，通過對氧化鋁濃度準(zhǔn)確測量，合理的進(jìn)行下料操作，從而將氧化鋁濃度控制在目標(biāo)范圍，使電解過程穩(wěn)定運(yùn)行。
　　 論文的主要工作如下：
　　 ①鋁電解過程中能實時反應(yīng)電解槽變化的參數(shù)只有由槽電壓和槽電流計算得到的槽電阻。分析槽電阻的時序性，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性映射能力和自學(xué)習(xí)能力對槽電阻進(jìn)行預(yù)測?？紤]到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度慢，在學(xué)習(xí)過程中可能陷入局部極

3、小點而無法調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值，利用遺傳算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化。
　　 ②槽電阻R和氧化鋁濃度C特征曲線存在一定的不確定性，隨電解槽狀態(tài)變化而發(fā)生漂移。結(jié)合貴州電解鋁廠的實際生產(chǎn)數(shù)據(jù)得到三種槽狀態(tài)下R～C特征曲線。LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)簡單，通過內(nèi)部相互作用就可以完成十分復(fù)雜的分類處理，利用LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對電解槽的槽狀態(tài)進(jìn)行實時判斷，結(jié)合R～C特征曲線得到電解槽中氧化鋁濃度。
　　 ③根據(jù)預(yù)測得到槽電阻信息進(jìn)行氧化鋁下料