350kA預(yù)焙鋁電解槽故障診斷系統(tǒng)的研究.pdf

1、鋁電解槽內(nèi)部槽況特征復(fù)雜多變，人工難以判斷槽況的變換趨勢(shì)，難以及時(shí)進(jìn)行檢測(cè)和調(diào)控，因此對(duì)鋁電解槽生產(chǎn)過(guò)程的監(jiān)控和故障診斷就越來(lái)越為人們所重視。本文以鋁電解槽運(yùn)行過(guò)程為研究對(duì)象，從槽電阻信號(hào)入手，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)鋁電解槽槽況進(jìn)行故障診斷，并在此基礎(chǔ)上完成了診斷系統(tǒng)方案設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。 論文對(duì)鋁電解槽故障機(jī)理進(jìn)行了分析，指出了槽電阻信號(hào)中高低頻噪聲的來(lái)源，利用快速傅立葉變換法、直接法和AR譜估計(jì)方法對(duì)鋁電解槽槽電阻正常和異常信號(hào)進(jìn)行了

2、頻譜分析，分析結(jié)果指出了正常和異常情況下槽電阻信號(hào)的典型特征，表明槽電阻信號(hào)的主頻率在0～0.1Hz之間。在電解過(guò)程中，由于氧化鋁下料和極距調(diào)整，在很低頻率處始終有一個(gè)穩(wěn)定的低頻信號(hào)；當(dāng)鋁液波動(dòng)較大時(shí)，在稍高頻率處，會(huì)引起一個(gè)較明顯的波峰；當(dāng)陽(yáng)極異常時(shí)，在稍高頻率處，會(huì)引起兩個(gè)較明顯的波峰。 針對(duì)350kA大型預(yù)焙鋁電解槽的三種不同槽況，本文建立了以頻譜能量為特征向量的故障樣本和相應(yīng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并在其相關(guān)故障診斷樣本訓(xùn)練

3、過(guò)程中，分析了隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)、學(xué)習(xí)率等因素的選取原則，采取三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸入層有10個(gè)輸入神經(jīng)元(0～0.09Hz間每0.01頻段能量占總能量的百分比及其歸一化總能量)，隱含層有8個(gè)神經(jīng)元，輸出層有3個(gè)神經(jīng)元(正常槽況、鋁液波動(dòng)和陽(yáng)極異常)，并通過(guò)槽電阻的實(shí)際數(shù)據(jù)來(lái)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷男Ч?shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文所建立的診斷系統(tǒng)故障樣本和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能快速、較準(zhǔn)確地對(duì)故障情況做出判斷。 本文還用VisualC++，SQLServer2000