基于人工神经网络的铝电解槽氟化铝日添加量决策

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• 作者：魏玉倩曾水平
• 会议时间：2010-09-01
• 关键词：铝电解槽 ; 氟化铝 ; 添加量决策算法 ; BP神经网络 ; 遗传优化
• 作者单位：北方工业大学 机电工程学院,北京 100144
• 母体文献：中国计量协会冶金分会2010年会暨全国第十五届自动化应用学术交流会论文集
• 会议名称：中国计量协会冶金分会2010年会暨全国第十五届自动化应用学术交流会
• 会议地点：杭州
• 主办单位：中国自动化学会
• 语种：chi

摘要

针对铝电解生产过程中大多数工艺参数不能实时在线测量,导致氟化铝添加量决策困难的问题,提出了基于BP神经网络的氟化铝日添加量决策算法。该算法以前两日槽温、前两日电解质初晶温度、前两日氟化铝添加量和前一日铝水平作为输入参数,利用3层BP神经网络可以以任意精度逼近任何非线性系统的特性,决策下一日氟化铝的添加量。神经网络的初始权值和阈值用遗传算法优化。通过采用现场采集的数据进行验证,该方法取得了满意的效果。