基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的氧化鋁濃度控制模型研究.pdf

1、目前，鋁電解的生產(chǎn)主要是以‘氧化鋁濃度’控制為主，因此‘氧化鋁濃度’的準(zhǔn)確判斷是整個(gè)濃度控制的基礎(chǔ)。但是，鋁電解是一個(gè)非線性、多變量耦合、時(shí)變和大時(shí)滯的工業(yè)過程體系，其過程伴隨著復(fù)雜的物理化學(xué)反映。因此，復(fù)雜多變的生產(chǎn)過程決定了電解槽運(yùn)行過程中眾多參數(shù)和變量具有強(qiáng)耦合、不確定性、不可連續(xù)測(cè)定性，難以對(duì)氧化鋁濃度的識(shí)別和診斷建立準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型，其成為電解鋁的生產(chǎn)難點(diǎn)。
　　 近年來,智能控制理論得到迅速發(fā)展,為解決上述問題提供了一

2、種新的思路。在智能控制方法中,由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法本身所具有的非線性映射能力強(qiáng)、能夠?qū)W習(xí)和適應(yīng)不確定性系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性以及允許多輸入多輸出的特性,使其在求解非線性和不確定性控制問題方面具有其它方法所不具備的優(yōu)勢(shì)與潛力。
　　 本文在深入分析鋁電解問題及生產(chǎn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，提出了一種新的鋁電解氧化鋁濃度控制方法。針對(duì)特定的槽況、工況，本方法旨在對(duì)氧化鋁濃度進(jìn)行有效控制，使槽況、工況盡可能保持在較好、穩(wěn)定的狀態(tài)或向該方向發(fā)展。
　

3、　 論文的主要工作和成果如下：
　　 （1）研究鋁電解過程數(shù)據(jù)的時(shí)序性，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、關(guān)聯(lián)規(guī)則庫(kù)、專家系統(tǒng)，提出了一種新的氧化鋁濃度識(shí)別方法及控制方法。該方法詳細(xì)闡述了控制模型中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與關(guān)聯(lián)規(guī)則庫(kù)、專家系統(tǒng)的關(guān)系，并將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上升為一種控制模型，利用控制策略對(duì)生產(chǎn)過程中的可控參數(shù)(自變量)進(jìn)行實(shí)時(shí)、量化控制，進(jìn)而將氧化鋁濃度控制在設(shè)定目標(biāo)范圍內(nèi)，使生產(chǎn)始終保持在較好的狀況，最終實(shí)現(xiàn)了對(duì)鋁電解生產(chǎn)過程的優(yōu)化控制。

4、　　 （2）分析目前已有的幾種典型的數(shù)據(jù)流趨勢(shì)分析方法，包括滑動(dòng)窗口（SW）算法、外推式在線數(shù)據(jù)分割（OSD）算法及其優(yōu)越性和局限性。最終對(duì)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)流趨勢(shì)分析方法進(jìn)行了改進(jìn)，提出了可變滑動(dòng)窗口分析方法。針對(duì)鋁電解實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流，該方法提高了趨勢(shì)分析精度，從而提高整個(gè)模型的控制精確性。
　　 （3）結(jié)合專家知識(shí)，分析氧化鋁濃度影響因子，采用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)鋁電解生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行在線分析，最終提取出氧化鋁濃度判斷規(guī)則庫(kù)。