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《北方工业大学》 2010年
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基于神经网络的铝电解槽氟化铝添加量研究

魏玉倩  
【摘要】: 提高电流效率、节能降耗一直是铝电解研究人员孜孜不倦追求的目标,尤其是当前能源短缺,铝电解生产成本上涨的情况下。现有技术条件下电流效率还不能实时在线测量,只有通过改进工艺来提高电流效率。氟化铝添加量是铝电解生产中重要的工艺参数之一,根据槽况,合理地添加氟化铝,可以在一定程度上调节分子比及槽温,让其在理想范围内波动,保持电解槽平稳高效运行,这是提高电流效率,节能降耗的重要手段之一。 由于铝电解槽是一个非线性、大时滞、高温、强腐蚀性的复杂系统,很多工艺参数难以测量,且很难找到精确的数学模型描述各参数间的关系,这为氟化铝添加量的决策带有困难。本文在充分研究铝电解过程及神经网络理论基础上提出利用BP神经网络的非线性映射功能找到电解槽内热平衡与氟化铝添加量间的耦合关系,再用这种关系来决策氟化铝的日添加量。为克服神经网络易陷入极小值且收敛速度慢的缺点,采用具有全局最优搜索能力的遗传算法优化神经网络的初始权值及阈值。文中给出了决策氟化铝添加量的BP神经网络具体创建过程,并用MATLAB编程实现该网络的创建。通过20组采集自生产现场数据的测试,网络输出与实际理想值吻合得很好,绝对误差在3以内,相对误差在0.1以内,根据铝电解的实际生产情况,此误差影响很小。 最后,用Visual C++6.0和MATLAB7.0.4混合编程、Visual C++6.0和SQL Server 2000混合编程开发了氟化铝添加量决策系统软件,在友好的人机界面下实现氟化铝添加量的在线计算,数据的远程查看和分权限的远程管理。
【学位授予单位】:北方工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TF821

【参考文献】
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