中鋁青海分公司大型鋁電解槽效應情況分析與決策系統研究.pdf

1、本文從鋁電解生產實際出發(fā),結合智能模糊控制策略,對鋁電解槽效應發(fā)生情況進行統計分析,設計了基于控制系統參數調整的新型效應分析報表,報表結構新穎,針對性強,具有很好的可操作性,為數據挖掘提供了結構合理的數據源.針對氧化鋁濃度降低引起的效應,總結了控制系統的效應預報機制;針對槽況不穩(wěn)引起的溫度效應,對基于人工神經網絡的熱平衡診斷專家系統進行了優(yōu)化.改進的神經網絡專家系統網絡結構簡潔實用,診斷速度和準確度均有所提高,為效應分析系統的構造提供了

2、輔助決策支持.同時為設定電壓、出鋁量及氟鹽添加量提供了簡化的線性決策機制.開發(fā)了基于灰關聯度算法的數據挖掘型效應分析系統,運用數據挖掘技術對效應數據進行加工,得到一定時期內效應發(fā)生的主要影響因素,并首次將數據挖掘技術引入工業(yè)控制系統的決策及管理分析中,初步實驗表明這種數據分析技術對提高控制系統的決策水平及強化科學化管理具有很強的實用性,值得做進一步的深入研究.最后,基于數據挖掘和神經網絡專家系統的輸出結果,對控制系統的控制參數進行調整,