基于槽状态综合评估模型的铝电解过程槽电压优化控制策略研究

发布时间：2020-08-10 20:17

【摘要】：随着能源问题的日益突出,寻找节能降耗的生产技术已经成为企业实现可持续发展的努力方向。铝电解生产中,降低槽电压可有效降低直流电耗,然而槽电压不可直接控制。为此,本文提出基于槽状态综合评判模型的铝电解过程槽电压智能优化控制策略。首先,建立了一个基于自适应模糊C均值聚类算法(FCM)的槽状态评判模型。从全局的角度建立关于能量平衡、物料平衡、稳定性的槽状态综合指标模型,采用自适应的FCM算法进行槽状态评判,根据综合指标的大小将槽状态分成优、良、差三类。采用实际生产数据进行实验,验证了所建立的模型可有效评判槽状态类别,并具有较好的精度。然后,在槽状为优的情况下,以生产工艺条件为约束条件,以槽电压最低为目标,建立了槽电压优化控制模型,为节能生产提供控制方案。采用蚁狮算法(ALO)优化的最小二乘向量机(LSSVM)建立了槽电压的函数估计模型,并采用ALO寻找优化槽电压值及对应的生产条件参数。经实验验证,所建立的槽电压预测模型可达到较好的精度,且ALO算法可搜索到一组优化槽电压值及对应生产条件参数,该组参数具有较好的节能效果。接着,在槽状态为良的情况下,引入自回归移动平均-模糊神经网络(ARMA-FNN)方法进行槽状态预测,以实际生产操作要求为约束条件,以槽电压和槽状态回归最优为目标,建立了槽电压优化设定模型,采用多目标蚁狮优化算法(MOALO)求解得到一组优化设定值。实验仿真结果表明,将优化设定值下发控制系统后槽状态逐渐稳定并往优状态发展。最后,将本文所提出的方法在电解槽运行控制系统平台上进行验证。实验表明将槽电压优化模型的可控参数下发控制系统,可将槽电压控制在最优范围内,达到节能降耗的目的。若槽状态恶化,对操作参数做相应调整,槽状态可逐渐走向优良。
【学位授予单位】：广西大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP273;TF821
【图文】：

铝电解槽,铝电解生产,氟化盐

能溶于冰晶石熔体中。副原料是氟化盐，铝电解生产中所用氟化盐主要是冰晶石和氟化逡逑铝。其次为了提高化学反应的效率，采用一些添加剂，如：氟化钙、氟化美、氟化钠等。逡逑铝电解槽是生产的主要反应装置，其结构如图１－１所示。铝电解生产时，往槽中加逡逑入冰晶石一氧化铝作为原料，炭素材料作为电解反应的阴阳两级。向电解槽中通入强大逡逑１逡逑

贡献值,槽电压

本文实验均是在Ｍａｔｌａｂ２０１２ａ平台上进行，实验数据来源于广西某铝厂的１６０ＫＡ逡逑系列电解槽。优化Ｑ函数，可求得最佳投影方向为（０．２１１逦０．０８３邋０．２８４邋０．６２８逡逑０．５５０逦０．１９６逦０．３４７逦０．０８９逦０．１８９），如图３－１所示，从图中可看出：＾９对槽电压逡逑信息的重要程度。图中，４、之的贡献值明显小于彳、４４、之、之、＜、勾，逡逑因此，为了降低下一小节中所建立的槽电压预测模型的计算复杂程度，以极距（Ａ邋）、分逡逑子比（４邋）、电阻（七）、氧化铝浓度（Ａ邋）、出铝量（々）、温度（＼邋）、电流（Ａ邋）为模型的输入逡逑参数。逡逑０．８逦１逦ｚ逦ｃ逦ｔ逦Ｃ逦Ｅ逦ｃ逦Ｅ逦Ｃ逡逑０．６－邋■逡逑ｘｌ邋ｘ２邋ｘ３邋ｘ４邋ｘ５邋ｘ６邋ｘ７邋ｘ８邋ｘ９逡逑槽电压相关参数逡逑图３－１各参数对槽状态的贡献值逡逑Ｆｉｇ．３－１邋Ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓ邋ｏｆ邋ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ邋ｔｏ邋ｔｈｅ邋ｃｅｌｌ邋ｓｔａｔｅ逡逑３．３基于ＡＬＯ－ＬＳＳＶＭ的槽电压函数预测逡逑实际生产过程中，槽电压不可在线测量，只能通过工人定期的离线检测获得，一般逡逑工厂是每天一测，有些工厂是几天一测。槽电压的测量滞后，生产决策工人得不到及时逡逑的决策指导，往往造成不合理的控制。生产上普遍采用低电压生产技术，但由于槽电压逡逑的信息不能及时获得，使得该技术的控制效果得不到大程度的改善。为此，此处采用智逡逑能预测模型建立槽电压的软测量模型，通过检测较方便的其他相关参数来间接获得槽电逡逑压的信息。逡逑ＬＳＳＶＭ由标准ＳＶＭ发展而来

锥状,陷阱,行为,槽电压

【参考文献】