基于多层ELM遗传算法的铝电解槽电压建模与优化控制研究

发布时间：2017-09-20 23:00

  本文关键词：基于多层ELM遗传算法的铝电解槽电压建模与优化控制研究

  更多相关文章： 铝电解 槽电压 极限学习机 遗传算法 优化控制

【摘要】：在铝电解过程中,预焙槽作为铝电解生产的主要设备,其电能消耗巨大。而槽电压是铝电解槽最主要的经济指标之一,降低槽电压可以显著的降低电能消耗。由于铝电解是一个非线性、强耦合和大时滞的工业过程体系,故难以在短期内确定预焙铝电解槽的槽电压。因此,实时监控槽电压的变化,并提供优化的槽电压运行条件,对于铝电解生产过程的稳定运行具有极其重要的作用。通过优化控制槽电压,以达到降低电解铝的生产成本,本文提出了一种基于多层极限学习机遗传算法的铝电解生产过程槽电压优化方法,以寻找稳态优化状态下对应的生产操作条件。首先采用核主元分析法确定影响电解铝生产的关键参数,建立了基于BP(Back Propagation)神经网络、单层极限学习机机和多层极限学习机的槽电压预测模型。然后利用遗传算法寻找铝电解过程槽电压的全局最优值及其对应的电解质温度、氧化铝浓度、分子比、铝水平、电解质水平等过程操作参数。通过实际生产数据进行仿真实验,结果表明,提出的基于多层极限学习机遗传算法的铝电解槽电压建模与优化方法能够准确地预测槽电压,同时能够找到铝电解生产过程中槽电压的优化值及其对应的优化生产操作条件。最后,在过程运行优化控制平台上进行铝电解生产过程槽电压实时控制的模拟实验。该平台能够监控铝电解生过程各个参数的实时变化,将槽电压及其对应的生产条件控制在目标范围内。通过运行结果表明,该控制系统能够有效地控制槽电压及其对应的生产操作参数,从而保证铝电解生产过程的正常运行,达到节能降耗的目的。
【关键词】：铝电解 槽电压 极限学习机 遗传算法 优化控制
【学位授予单位】：广西大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TQ151;TP18
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 绪论11-17
• 1.1 选题背景及意义11
• 1.2 铝及铝冶炼发展历史11-12
• 1.3 国内外研究现状和趋势12-16
• 1.3.1 铝电解槽槽电压研究现状12-14
• 1.3.2 多神经网络研究现状14-15
• 1.3.3 遗传算法研究现状15-16
• 1.4 本文研究内容16-17
• 第二章 铝电解生产工艺描述及槽电压的关联参数分析17-23
• 2.1 铝电解生产工艺17-19
• 2.1.1 焙烧期18
• 2.1.2 启动18
• 2.1.3 铝电解槽的正常生产期18-19
• 2.2 槽电压的关联参数分析19-22
• 2.2.1 电解质温度和分子比19
• 2.2.2 氧化铝浓度19-21
• 2.2.3 铝水平和电解质水平21
• 2.2.4 极距21
• 2.2.5 阳极效应系数21-22
• 2.3 本章小结22-23
• 第三章 基于多层ELM的铝电解槽电压预测模型23-36
• 3.1 铝电解槽槽电压模型的基本框架23-26
• 3.1.1 输入变量的选择23-24
• 3.1.2 铝电解实时数据预处理24-26
• 3.2 铝电解槽槽电压预测26-34
• 3.2.1 基于BP神经网槽电压预测26-28
• 3.2.2 基于单层ELM槽电压预测28-31
• 3.2.3 基于多层ELM槽电压预测31-34
• 3.3 三种槽电压预测模型结果比较34-35
• 3.4 本章小结35-36
• 第四章 基于神经网络遗传算法槽电压优化36-43
• 4.1 槽电压优化控制模型36-37
• 4.2 槽电压优化算法37-39
• 4.3 槽电压优化模型仿真及实验结果39-41
• 4.3.1 BP神经网络遗传算法槽电压优化仿真结果39
• 4.3.2 单层ELM神经网络遗传算法槽电压仿真结果39-40
• 4.3.3 多层ELM神经网络遗传算法槽电压仿真结果40-41
• 4.4 三种神经网络遗传算法仿真结果比较41
• 4.5 本章小结41-43
• 第五章 铝电解槽电压优化控制系统及实现43-56
• 5.1 铝电解控制系统43-44
• 5.2 铝电解槽极距调节控制44-48
• 5.3 铝电解槽电压优化控制验证与仿真48-55
• 5.3.1 半实物仿真平台介绍48-51
• 5.3.2 槽电压运行优化控制系统的开发51-53
• 5.3.3 验证结果与分析53-55
• 5.4 本章小结55-56
• 第六章 总结与展望56-57
• 6.1 论文总结56
• 6.2 研究展望56-57
• 参考文献57-62
• 致谢62-63
• 攻读学位期间发表论文情况63

【参考文献】

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本文编号：890883