基于电流信号分析的铝电解槽多维运动模型研究
发布时间:2021-01-07 23:04
在铝电解工业生产过程中,电流是影响铝电解生产过程的重要参数,随着铝电解容量的高速发展,电流强度不断加强,电流变化对铝电解槽稳定生产影响越来越大,同时铝电解生产过程是一个多变量耦合、非线性、时变和大时滞的工业过程体系,在铝电解生产运行过程中,其内部复杂的物理化学变化、各种外界条件干扰以及操作过程中的波动都决定了电解槽运行过程中参数和变量测量的复杂性、不确定性和不可连续性。其中通过采集铝电解槽检修时的电流数据,深入了解电流之间的相互影响关系,研究电流运动模型,对提高铝电解生产连续性和稳定性具有重要意义。本文在分析铝电解槽检修时的母线电流与下游槽母线电流之间关系的基础上,设计了DSP+FPGA为处理核心的电流采集系统,实现了铝电解槽电流数据的高速实时同步采集和动态变化显示,再根据采集到的检修槽跨槽母线电流、短路母线电流、立柱母线电流以及下游槽的立柱母线电流,数据处理后通过多变量最小二乘法建模和支持向量机方法对电流之间相互影响关系进行模型研究分析,比较不同模型拟合输出,从而判断检修时电流相互影响关系。模型分析结果表明:铝电解槽检修时的短路母线电流、立柱母线电流及跨槽母线电流的改变都会引起下游槽...
【文章来源】:贵州大学贵州省 211工程院校
【文章页数】:71 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 课题研究背景与意义
1.1.1 铝电解原理
1.1.2 课题研究意义
1.2 国内外研究现状
1.3 论文主要研究内容
1.4 本文结构
第二章 电流数据采集系统设计与实现
2.1 总体结构设计
2.2 电流数据采集方法
2.3 软件开发环境
2.3.1 电路设计开发环境
2.3.2 FPGA开发环境
2.3.3 DSP开发环境
2.3.4 上位机开发环境
2.4 系统硬件电路
2.4.1 隔离放大电路
2.4.2 A/D转换模块
2.5 数据缓存模块
2.6 数据处理模块
2.6.1 FPGA处理模块
2.6.2 DSP处理模块
2.7 数据通信接口
2.8 电源模块设计
2.9 数据采集系统软件实现
2.9.1 AD采样控制
2.9.2 数据缓存逻辑
2.9.3 FPGA整体控制逻辑
2.9.4 DSP数据处理程序
2.9.5 数据通信接.程序
2.10 上位机监测显示
2.11 本章小结
第三章 铝电解槽电流数据处理与分析
3.1 数据滤波处理
3.2 基于平滑滤波的电流处理方法
3.2.1 rlowess平滑滤波
3.2.2 巴特沃斯低通滤波
3.2.3 FIR低通滤波
3.2.4 中值滤波
3.3 基于小波分析的电流处理方法
3.4 本章小结
第四章 铝电解槽检修时的电流分析模型研究
4.1 模型描述
4.2 模型输入输出变量的选取
4.3 基于多变量最小二乘法的电流建模
4.3.1 模型分解算法
4.3.2 模型阶次的辨识
4.4 基于支持向量机的电流建模
4.4.1 不同核函数的模型仿真
4.4.2 不同惩罚因子C的模型仿真
4.4.3 模型验证
4.5 本章小结
第五章 总结与展望
5.1 本文工作总结
5.2 进一步研究展望
致谢
参考文献
在学期间发表的学术论文与研究成果
本文编号:2963414
【文章来源】:贵州大学贵州省 211工程院校
【文章页数】:71 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 课题研究背景与意义
1.1.1 铝电解原理
1.1.2 课题研究意义
1.2 国内外研究现状
1.3 论文主要研究内容
1.4 本文结构
第二章 电流数据采集系统设计与实现
2.1 总体结构设计
2.2 电流数据采集方法
2.3 软件开发环境
2.3.1 电路设计开发环境
2.3.2 FPGA开发环境
2.3.3 DSP开发环境
2.3.4 上位机开发环境
2.4 系统硬件电路
2.4.1 隔离放大电路
2.4.2 A/D转换模块
2.5 数据缓存模块
2.6 数据处理模块
2.6.1 FPGA处理模块
2.6.2 DSP处理模块
2.7 数据通信接口
2.8 电源模块设计
2.9 数据采集系统软件实现
2.9.1 AD采样控制
2.9.2 数据缓存逻辑
2.9.3 FPGA整体控制逻辑
2.9.4 DSP数据处理程序
2.9.5 数据通信接.程序
2.10 上位机监测显示
2.11 本章小结
第三章 铝电解槽电流数据处理与分析
3.1 数据滤波处理
3.2 基于平滑滤波的电流处理方法
3.2.1 rlowess平滑滤波
3.2.2 巴特沃斯低通滤波
3.2.3 FIR低通滤波
3.2.4 中值滤波
3.3 基于小波分析的电流处理方法
3.4 本章小结
第四章 铝电解槽检修时的电流分析模型研究
4.1 模型描述
4.2 模型输入输出变量的选取
4.3 基于多变量最小二乘法的电流建模
4.3.1 模型分解算法
4.3.2 模型阶次的辨识
4.4 基于支持向量机的电流建模
4.4.1 不同核函数的模型仿真
4.4.2 不同惩罚因子C的模型仿真
4.4.3 模型验证
4.5 本章小结
第五章 总结与展望
5.1 本文工作总结
5.2 进一步研究展望
致谢
参考文献
在学期间发表的学术论文与研究成果
本文编号:2963414
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