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文檔簡介
1、鋁電解是一個(gè)高耗能的流程工業(yè),隨著我國提出落實(shí)科學(xué)發(fā)展觀,構(gòu)建節(jié)約型社會(huì)的目標(biāo),充分利用當(dāng)今先進(jìn)的信息技術(shù)到鋁電解行業(yè)中,實(shí)現(xiàn)鋁電解工業(yè)的低污染、高效率和高度智能化是當(dāng)今我們面對(duì)的一個(gè)重要課題。
預(yù)焙鋁電解槽是一種復(fù)雜的非線性、多變量時(shí)變系統(tǒng),模型具有不確定性,電解槽槽狀態(tài)復(fù)雜多變,很多過程生產(chǎn)參數(shù)在線檢測困難,特別是氧化鋁濃度,其是電解槽下料控制的基礎(chǔ)參數(shù)。由于電解槽長期運(yùn)行,控制系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中積累了大量含有豐富信息的過程
2、生產(chǎn)數(shù)據(jù)。本課題的目的就是利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法對(duì)鋁電解控制系統(tǒng)中存儲(chǔ)的大量過程生產(chǎn)參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行槽狀態(tài)、氧化鋁濃度等相關(guān)工藝信息的提取和挖掘,從而建立一個(gè)基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的電解槽智能控制系統(tǒng),主要實(shí)現(xiàn)方式是利用小波包分析技術(shù)提取當(dāng)前的一段時(shí)間內(nèi)瞬時(shí)槽電壓的信號(hào)特征,并結(jié)合當(dāng)前的一段時(shí)間內(nèi)的電量輸入、系列電流、設(shè)定電壓等狀態(tài)參數(shù)構(gòu)成槽狀態(tài)診斷特征向量,利用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)功能判斷電解槽當(dāng)前狀態(tài)。針對(duì)電解槽氧化鋁濃度難以實(shí)時(shí)測量的問題,提出一個(gè)
3、基于最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM)的氧化鋁濃度軟測量模型,并利用粒子群(PSO)算法找到最佳的模型參數(shù),通過利用大量可測量的過程參數(shù)組成樣本對(duì)軟測量模型進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí),從而利用訓(xùn)練好的軟測量模型實(shí)現(xiàn)對(duì)氧化鋁濃度實(shí)施軟測量??刂撇糠郑瑢⒀趸X原料下料間隔(NB)人為的分成了主下料間隔和輔助下料間隔兩部分,分別利用模糊控制器推理到出不同的氧化鋁濃度與不同槽狀態(tài)下的主下料間隔和輔助下料間隔,以滿足適合各個(gè)電解槽生產(chǎn)的自適應(yīng)控制的要求,提高效率
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