基于平方根无迹卡尔曼神经网络的铝电解工耗模型

发布时间：2017-06-05 13:07

  本文关键词：基于平方根无迹卡尔曼神经网络的铝电解工耗模型，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：铝电解过程中传统机理建模及静态建模等方法难以建立精确过程模型。采用平方根无迹卡尔曼神经网络算法构建铝电解工耗模型。无迹卡尔曼神经网络滤波与平方根滤波理论相结合,改进无迹卡尔曼神经网络滤波算法,利用协方差矩阵的平方根代替无迹卡尔曼算法中的协方差矩阵参与递推运算,解决铝电解建模过程中出现误差协方差矩阵非正定型而导致滤波发散的问题,并且提高了模型的自适应能力和精确度。通过对某铝厂出铝情况的日报样本进行验证,对比神经网络模型和无迹卡尔曼神经网络模型,平方根无迹卡尔曼神经网络提高了铝电解工耗模型精度和可靠性,表明了该方法的有效性、先进性和可靠性。
【作者单位】： 重庆大学自动化学院;
【关键词】： 铝电解 神经网络 无迹卡尔曼滤波 平方根滤波
【基金】：国家自然科学基金(61473050)项目资助
【分类号】：TF821;TP183
【正文快照】： 1引言 铝电解过程的主要节能途径有两类[1]:1)通过改变电解槽内部结构、阴极和阳极的组装方式,例如冯乃祥发明的异型阴极结构、田应甫研究发明的穿孔阳极技术等,在节能方面取得了显著效果。2)采用优化操作技术来完善铝电解控制工艺,例如建立铝电解过程中密切相关变M的控制模

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1 李R，

本文编号：423785