基于模糊聚類的多神經網絡鋁電解槽工藝參數軟測量研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、鋁電解槽作為鋁電解生產的最主要設備,電能消耗巨大。每年我國鋁電解生產的電力消耗就占全國用電總量的3.2%,電費占總電解鋁生產成本的45%左右。因此降低鋁電解槽電耗成為眾多科技工作者的重要研究課題。而鋁電解槽電流效率是最主要的經濟技術指標之一,提高電流效率可以顯著降低能耗。目前,雖然國內外已做過不少電流效率的研究工作,但由于鋁電解槽是一個非線性、多耦合和大時滯的工業(yè)過程體系,故難以精確地確定短期內電解槽的電流效率。本文針對鋁電解槽槽況及歷

2、史運行工藝參數進行分析、數據挖掘并建立了電流效率軟測量模型。
   本文通過采集電解槽槽電壓、電解質溫度、分子比、電解質水平、鋁水平、氟化鋁投入量等工藝參數歷史數據作為樣本;使用自標準化方法處理數據,運用插值方法填補分子比空缺值;樣本數據處理后,利用模糊均值聚類方法進行了聚類;將聚類結果建立子神經網絡,由子網絡建立總神經網絡模型。作者采用聚類分析和神經網絡等智能研究方法,模擬鋁電解槽生產過程,挖掘生產過程潛在規(guī)律,實現電流效率的

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