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《沈阳建筑大学》 2016年
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基于量子优化的铝电解多目标控制系统

朱景林  
【摘要】:当前国家提出建立资源节约性社会,环保型社会,降低PM2.5浓度,节约能耗,提高能源利用率的总体要求。铝电解产业作为高耗能,重污染的产业是优化调整的重点。对于铝电解进行节能降耗控制、优化控制是铝电解产业节能减排的重要途径,铝电解控制系统是一个复杂的多变量,非线性控制系统,影响铝电解的节能与电流效率的变量有很多,如何能通过多目标优化控制策略,以达到节能环保效果是研究的重点。本文首先综合分析了铝电解的工艺特点,根据铝电解过程复杂,变量多等特点,提出了铝电解多目标优化控制策略。分析了影响铝电解过程的主要工艺变量,针对物料平衡模型与能耗平衡模型,结合主要工艺参数构建了铝电解过程的机理模型。由于机理模型是基于理想条件下的,所以在实际应用中误差较大,控制效果不理想。因此建立了基于Elman神经网络预测模型。构建了铝电解多目标优化控制系统的总体结构,选用了BP神经网络控制器用以提高控制精度和动态跟踪精度。但由于BP神经网络固有的缺点,还需要进一步改进。因此针对多目标优化问题,提出了量子优化的方法。该算法用量子位对染色体进行实数编码,将量子比特的概率幅值都看作多目标问题的可行解。用量子旋转门更新量子比特相位,设计了量子选择算子、量子交叉算子、量子变异算子及种群更新算子,并选用相位增量空间按指数级别下降并可动态循环调整的策略,采用选则非支配排序算子及基于Pareto个体引力的选择策略,这些改进措施使算法优化效率得到明显提高。测试结果表明提出的算法能够有效的解决多目标优化问题,相对于其他多目标优化算法具有较强的全局搜索能力。为了使铝电解多目标控制系统产生更好的输出效果,使用了提出的算法与BP神经网络控制器进行融合,并设计了具体的改进方案,阐述了量子多目标遗传算法与BP神经网络融合的具体实现步骤,应用量子多目标遗传算法对BP神经网络控制器的权值、阈值与学习方式进行优化,充分发挥量子多目标遗传算法的全局搜索能力,提高了神经网络的收敛速度与泛化能力。最后通过计算机仿真,对铝电解多目标控制系统的输出效果进行了验证,通过与采用改进型非劣分类遗传算法(NSGAII)优化的BP神经网络的铝电解多目标控制系统进行了两优化目标输出效果比较,仿真研究结果表明基于量子优化算法的铝电解多目标控制系统,在相同的电流效率的情况下,直流功耗明显降低。因此可以证明本控制系统在铝电解节能降耗方面的先进性,证明了本文提出的铝电解多目标优化控制策略的可行性。
【学位授予单位】:沈阳建筑大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TF821;TP273

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