基于神经网络遗传算法的铝电解槽电压优化

发布时间：2017-09-27 09:22

  本文关键词：基于神经网络遗传算法的铝电解槽电压优化

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【摘要】：为降低电解铝的生产成本,提出了一种基于神经网络遗传算法的电解铝生产过程槽电压优化方法,以寻找最优生产槽电压和对应的生产条件。采用核主元分析法确定影响电解铝生产的关键参数,建立槽电压的神经网络模型。利用遗传算法寻找电解铝槽电压的全局最优值及对应的生产条件。通过实际生产数据进行仿真实验,结果表明,基于神经网络遗传算法全局寻优的能力,该优化方法能准确预测电解铝槽电压,同时能够找到电解铝生产过程中的最优槽电压及其对应的优化生产条件。
【作者单位】： 广西大学电气工程学院;
【关键词】： 电解铝 槽电压 遗传算法 神经网络建模
【基金】：国家自然科学基金(61364007) 广西自然科学基金(2014GXNSFAA118391) 广西教育厅科研项目(YB2014003)
【分类号】：TQ133.1;TP18
【正文快照】： 引言1分析目前国内外的铝电解槽技术研究现状,近年来,世界各国的试验研究和成果表明,铝电解的技术方向仍主要集中在传统的铝电解槽技术进步和技术改造上[1]。国内外电解铝的技术发展趋势是进一步降低铝电解槽的工作电压,以达到降低能耗 的目标。目前主要的方法是采用低电压、

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本文编号：928876