铝电解多模式控制策略研究
发布时间：2021-03-03 18:50
铝电解过程是一个非线性、多耦合、时变和大时滞的工业体系,强电场、强磁场、强热场交互干扰,故障发生频繁,现场环境十分恶劣,使得控制难度极大,单一模式的控制方式很难使铝电解槽达到最佳的工作状态。本文根据铝电解过程的复杂特点,提出了铝电解多模式的控制策略,即根据铝电解过程正常、故障及出铝时不同的工作状态,采用不同的控制策略。通过对氧化铝加料时间和加料速率进行控制,使氧化铝浓度维持在理想范围内,从而使电解槽保持最佳的工作状态。主要做了以下几个方面工作：首先,在铝电解正常工作状态下,结合模糊控制和神经网络控制的特点,设计了模糊神经网络控制器,通过控制氧化铝的下料装置,来改变氧下料速度从而来改变槽内氧化铝的浓度,使得氧化铝浓度保持在理想范围之内,从而达到优化控制目的。再次,由于出铝和故障时,铝电解系统的各项参数与正常工作状态相比会发生较大的变化,而正常工作状态下的控制器难以对此时的系统实现良好的控制,为此,我们采用了小波神经网络预测控制器,依据铝电解系统的不同工作状态采用不同的控制策略——铝电解系统多模式的控制策略的实现。仿真实验验证了控制的可行性和优越性。最后,设计了铝电解系统的硬件接口电路,包...
【文章来源】：沈阳建筑大学辽宁省
【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 课题研究的背景
1.1.1 铝电解的生产原理
1.1.2 国内外铝电解行业发展概况
1.1.2.1 我国目前铝电解行业发展状况
1.1.2.2 国外铝电解发展情况
1.2 铝电解计算机控制技术概述
1.2.1 铝电解计算机控制技术的发展概况
1.2.2 铝电解计算机控制技术的现实意义
1.3 本课题研究的目的及意义
1.4 本论文的工作思路
1.5 本论文的主要工作
第二章 铝电解过程工艺特点
2.1 铝电解的反应机理
2.2 铝电解槽结构及工艺参数
2.2.1 铝电解槽结构
2.2.2 铝电解槽系列及工作原理
2.2.3 主要工艺参数
2.3 铝电解过程中常见故障
2.3.1 阳极效应
2.3.2 冷/热槽故障
2.4 出铝
2.5 本章小结
第三章 铝电解正常工作状态控制器设计
3.1 系统设计概述
3.2 模糊控制原理
3.2.1 模糊控制简介
3.2.2 铝电解系统中模糊控制器设计
3.3 神经网络特点
3.3.1 神经网络及优点简介
3.3.2 神经网络分类
3.3.3 神经网络的学习规则
3.4 模糊神经网络控制器设计
3.4.1 控制器模型建立
3.4.2 确定控制器模糊规则
3.4.3 学习算法
3.5 仿真实验
3.6 本章小结
第四章 出铝及故障时控制器设计
4.1 控制器模型的提出
4.1.1 预测控制
4.1.2 系统参数选择
4.2 小波神经网络预测控制器设计
4.2.1 系统结构图
4.2.2 控制器模型设计
4.2.2.1 Elman神经网络
4.2.2.2 Elman网络学习算法
4.2.3 预测模型设计
4.3 仿真分析
4.4 本章小结
第五章 铝电解控制系统设计与实现
5.1 铝电解控制系统结构综述
5.2 铝电解控制系统硬件电路设计
5.2.1 系统原理介绍
5.2.2 开关量输入/输出通道设计
5.2.3 模拟量输入/输出通道设计
5.3 控制系统软件设计
5.4 网络控制系统设计与实现
5.4.1 系统的总体结构
5.4.2 智能槽控机硬件设计
5.4.3 管理系统设计
5.4.3.1 管理系统功能介绍
5.4.3.2 登陆窗口设计
5.4.3.3 铝电解计算机管理系统设计
5.5 本章小结
第六章 结论
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
作者简介
作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]浅述氧化铝质量对铝电解过程的影响[J]. 王生宁,段中波,洪亚旭. 酒钢科技. 2015(02)
[2]新型智能槽控机的开发和应用[J]. 魏清汉,王振伟,王德全,刘传国. 有色冶金节能. 2014(05)
[3]同心协力,共筑中国铝工业强国梦——纪念新中国铝工业投产60周年[J]. 康义. 轻金属. 2014(09)
[4]阴极材料组织对铝电解钠渗透过程的影响[J]. 王维,谷万铎. 材料热处理学报. 2014(07)
[5]基于混合EHMM模型的数据流预测[J]. 丁勇,朱辉生,曹红根. 计算机科学. 2014(S1)
[6]电解铝行业清洁生产案例分析及推行建议[J]. 沈忱,周长波,李旭华,裴倩倩,朱宁芳,李梓,党春阁,方刚. 环境工程技术学报. 2014(03)
[7]一种改进的深度神经网络在小图像分类中的应用研究[J]. 吕刚,郝平,盛建荣. 计算机应用与软件. 2014(04)
[8]广义动态模糊神经网络在铝电解预测中的研究与仿真[J]. 曾水平,倪亚超. 冶金自动化. 2014(01)
[9]基于自适应模糊神经网络的无轴承异步电机控制[J]. 杨泽斌,汪明涛,孙晓东. 农业工程学报. 2014(02)
[10]铝电解过程中R-C曲线的理论分析[J]. 曹阿林,曹斌,易小兵,李劼. 有色金属(冶炼部分). 2013(12)
博士论文
[1]基于铝电解槽热平衡分析的氟化铝添加量控制策略研究[D]. 黄涌波.中南大学 2008
硕士论文
[1]基于模糊神经网络的铝电解过程温度控制[D]. 倪亚超.北方工业大学 2014
[2]基于神经网络的分类器设计及优化[D]. 李杨.安徽农业大学 2013
[3]铝电解故障诊断的智能方法研究[D]. 吴昊.沈阳建筑大学 2013
[4]铝电解槽焙烧控制系统的优化研究[D]. 张旭东.北方工业大学 2012
[5]铝电解氧化铝加料控制技术应用研究[D]. 陈广其.沈阳建筑大学 2012
[6]预焙铝电解槽电解温度预测模型的研究[D]. 姚明星.中南大学 2011
[7]工业以太网和CAN现场总线在煤矿监控系统上的应用研究[D]. 顾苑婷.上海交通大学 2007
[8]小波神经网络与BP网络的比较研究及应用[D]. 冯再勇.成都理工大学 2007
[9]大型预焙铝电解槽工艺技术条件优化试验[D]. 张明谦.兰州理工大学 2006
[10]基于工业以太网和现场总线技术的控制站[D]. 梁玮.山东大学 2006
本文编号：3061755
【文章来源】：沈阳建筑大学辽宁省
【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 课题研究的背景
1.1.1 铝电解的生产原理
1.1.2 国内外铝电解行业发展概况
1.1.2.1 我国目前铝电解行业发展状况
1.1.2.2 国外铝电解发展情况
1.2 铝电解计算机控制技术概述
1.2.1 铝电解计算机控制技术的发展概况
1.2.2 铝电解计算机控制技术的现实意义
1.3 本课题研究的目的及意义
1.4 本论文的工作思路
1.5 本论文的主要工作
第二章 铝电解过程工艺特点
2.1 铝电解的反应机理
2.2 铝电解槽结构及工艺参数
2.2.1 铝电解槽结构
2.2.2 铝电解槽系列及工作原理
2.2.3 主要工艺参数
2.3 铝电解过程中常见故障
2.3.1 阳极效应
2.3.2 冷/热槽故障
2.4 出铝
2.5 本章小结
第三章 铝电解正常工作状态控制器设计
3.1 系统设计概述
3.2 模糊控制原理
3.2.1 模糊控制简介
3.2.2 铝电解系统中模糊控制器设计
3.3 神经网络特点
3.3.1 神经网络及优点简介
3.3.2 神经网络分类
3.3.3 神经网络的学习规则
3.4 模糊神经网络控制器设计
3.4.1 控制器模型建立
3.4.2 确定控制器模糊规则
3.4.3 学习算法
3.5 仿真实验
3.6 本章小结
第四章 出铝及故障时控制器设计
4.1 控制器模型的提出
4.1.1 预测控制
4.1.2 系统参数选择
4.2 小波神经网络预测控制器设计
4.2.1 系统结构图
4.2.2 控制器模型设计
4.2.2.1 Elman神经网络
4.2.2.2 Elman网络学习算法
4.2.3 预测模型设计
4.3 仿真分析
4.4 本章小结
第五章 铝电解控制系统设计与实现
5.1 铝电解控制系统结构综述
5.2 铝电解控制系统硬件电路设计
5.2.1 系统原理介绍
5.2.2 开关量输入/输出通道设计
5.2.3 模拟量输入/输出通道设计
5.3 控制系统软件设计
5.4 网络控制系统设计与实现
5.4.1 系统的总体结构
5.4.2 智能槽控机硬件设计
5.4.3 管理系统设计
5.4.3.1 管理系统功能介绍
5.4.3.2 登陆窗口设计
5.4.3.3 铝电解计算机管理系统设计
5.5 本章小结
第六章 结论
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
作者简介
作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]浅述氧化铝质量对铝电解过程的影响[J]. 王生宁,段中波,洪亚旭. 酒钢科技. 2015(02)
[2]新型智能槽控机的开发和应用[J]. 魏清汉,王振伟,王德全,刘传国. 有色冶金节能. 2014(05)
[3]同心协力,共筑中国铝工业强国梦——纪念新中国铝工业投产60周年[J]. 康义. 轻金属. 2014(09)
[4]阴极材料组织对铝电解钠渗透过程的影响[J]. 王维,谷万铎. 材料热处理学报. 2014(07)
[5]基于混合EHMM模型的数据流预测[J]. 丁勇,朱辉生,曹红根. 计算机科学. 2014(S1)
[6]电解铝行业清洁生产案例分析及推行建议[J]. 沈忱,周长波,李旭华,裴倩倩,朱宁芳,李梓,党春阁,方刚. 环境工程技术学报. 2014(03)
[7]一种改进的深度神经网络在小图像分类中的应用研究[J]. 吕刚,郝平,盛建荣. 计算机应用与软件. 2014(04)
[8]广义动态模糊神经网络在铝电解预测中的研究与仿真[J]. 曾水平,倪亚超. 冶金自动化. 2014(01)
[9]基于自适应模糊神经网络的无轴承异步电机控制[J]. 杨泽斌,汪明涛,孙晓东. 农业工程学报. 2014(02)
[10]铝电解过程中R-C曲线的理论分析[J]. 曹阿林,曹斌,易小兵,李劼. 有色金属(冶炼部分). 2013(12)
博士论文
[1]基于铝电解槽热平衡分析的氟化铝添加量控制策略研究[D]. 黄涌波.中南大学 2008
硕士论文
[1]基于模糊神经网络的铝电解过程温度控制[D]. 倪亚超.北方工业大学 2014
[2]基于神经网络的分类器设计及优化[D]. 李杨.安徽农业大学 2013
[3]铝电解故障诊断的智能方法研究[D]. 吴昊.沈阳建筑大学 2013
[4]铝电解槽焙烧控制系统的优化研究[D]. 张旭东.北方工业大学 2012
[5]铝电解氧化铝加料控制技术应用研究[D]. 陈广其.沈阳建筑大学 2012
[6]预焙铝电解槽电解温度预测模型的研究[D]. 姚明星.中南大学 2011
[7]工业以太网和CAN现场总线在煤矿监控系统上的应用研究[D]. 顾苑婷.上海交通大学 2007
[8]小波神经网络与BP网络的比较研究及应用[D]. 冯再勇.成都理工大学 2007
[9]大型预焙铝电解槽工艺技术条件优化试验[D]. 张明谦.兰州理工大学 2006
[10]基于工业以太网和现场总线技术的控制站[D]. 梁玮.山东大学 2006
本文编号：3061755
本文链接：https://www.wllwen.com/projectlw/yjlw/3061755.html
