铝电解生产工艺与控制管理系统

根据氧化铝理化特性,以提高铝电解生产工艺电解槽稳定性、改进指标为目的,设计铝电解生产工艺与控制管理系统,并提出铝电解生产过程中异常情况诊断和分析的控制管理体系。     

铝电解氧化铝浓度控制研究

考虑到铝电解过程复杂多变的特性，对模糊控制在氧化铝浓度控制中的应用进行了探讨。构造了一个二维模糊控制器，输入为通过参数辨识方法得到的电阻-氧化铝浓度U形曲线的斜率值的偏差以及偏差变化率，输出为控制量加料间隔的增量。     

基于神经网络的铝电解混合控制模型研究*

铝电解优化控制生产过程的实质是将可控参数尽量控制在工艺要求的目标值范围内。传统的基于神经网络的控制方法或直接判断氧化铝浓度,缺乏对历史浓度的有效追踪,致使判断准确率下降;或对铝电解生产状况进行宏观识别,并调整,但缺乏实时性、及时性。针对上述问题,将神经网络和关联规则库、专家知识库、控制策略相结合,提出了一种新的氧化铝浓度识别及控制方法,从而将神经网络上升为一种混合控制模型HC-NN （hybrid control- neural network）。该模型以控制参数（自变量）为神经网络输入,和其输出共同作为     

氧化铝浓度软测量技术研究

分析了铝电解生产过程中建立氧化铝浓度神经网络软测量模型的必要性和可行性,根据软测量建模理论建立了采用Levenberg-Marquardt算法的氧化铝浓度神经网络软测量模型.实际应用结果证明了该软测量模型能够有效实现氧化铝浓度的在线检测.     

基于正交预测的铝电解槽氧化铝浓度判定

提出一种新型的氧化铝浓度判定方法.针对铝电解过程中氧化铝浓度判断困难问题,综合利用模糊解耦、模糊推理方法,根据槽电压判定当前浓度值,同时建立氧化铝浓度正交变换预测判定模型,利用当前浓度值、槽状态、槽电压以及出铝量作为输入因素来判定下一时刻氧化铝浓度.相比其他的氧化铝浓度判定方法,提出的预测法提高了氧化铝浓度判定的准确度,使控制系统可以提前制定下料间隔,很大程度上降低了控制系统的滞后性,实现了铝电解槽的优化生产.     

新型的分布式铝电解管理及控制系统

<正> 进入八十年代后,由于计算机技术的发展,以及与现代控制理论的有机结合,国际上铝电解的控制技术取得了极大的进步.在系统结构方面,多级分布式控制系统取代了七十年代的集中式控制系统而成为广泛采用的系统结构;在控制模型方面,最重要的发展是采用以表现槽电阻辩识氧化铝浓度的相关参数为控制基础的准连续点式下料自适应控制技术,取代了传统的定时下料控制技术.     

先进控制技术在预焙铝电解过程控制中的应用

设计了预焙铝电解生产过程先进控制系统的总体结构,建立了基于神经网络的电解槽参数及阳极效应预测模型,设计了基于支持向量机的槽况解析与槽况诊断专家系统,提出了极距NN—PID控制策略、电解质温度基于混沌优化的模糊控制策略及氧化铝浓度的模糊专家控制策略;同时,针对有关参数的优化控制和产量质量能耗优化控制问题,提出了基于模糊专家控制技术的智能协调策略,以满足全局优化的控制目标;实验结果表明,系统能有效地实现预焙铝电解槽的优化控制,实现槽状态在线解析,并能达到优良的生产控制指标,为企业带来了巨大的经济效益和社会效益。     

铝电解槽智能模糊控制算法的研究

铝电解是一个复杂的工业控制过程。通过对其生产过程的分析 ,提出了一种控制规则自修正的专家模糊控制器。通过在线自寻优 ,使系统很快地趋向于最优工作点 ,有效地解决了铝电解过程中浓度的非线性控制问题。     

铝电解过程中特定操作评述

氧化铝浓度控制（即下料控制）可采用如下图的专家模糊控制系统的结构图,系统将传统的过量/欠量加料方式改为连续调节加料时间间隔（加料一周期）的方式,使浓度波动范围小,便于正常槽况的控制。     

氧化铝蒸发系统的模拟

在氧化铝蒸发工序中,生蒸汽流量和母液出口浓度是重要的能耗指标和出口质量指标;目前,在实际生产中由于采用离线浓度检测,以致对蒸汽流量和出口浓度的控制严重滞后;因此,针对蒸汽流量控制和浓度检测滞后的现状,建立了氧化铝四效蒸发系统的数学模型;采用Newton-Raphson算法求解四效蒸发系统模型,并对实际氧化铝四效蒸发系统进行了模拟计算,进而绘出母液出口浓度和总蒸发水量的误差曲线图;结果表明该模型准确、高效,对蒸发系统节能降耗有现实的指导意义。     

纳米孔Al2 O3修饰Si基氨气传感器设计

针对Si基微结构气体传感器中Si基与敏感材料之间附着性较差的问题,提出在Si基与敏感材料之间引入纳米孔Al2 O3膜形成新型Si基微结构传感器,利用ANSYS分析软件对微结构进行热分析。采用薄膜工艺、光刻工艺、电化学阳极氧化工艺在Si衬底上制成Si基微结构,采用超声波的方法使聚苯胺敏感材料渗入纳米孔Al2 O3膜中制成气体传感器,并在室温下测试了传感器对氨气的检测特性。结果表明：将纳米孔Al2 O3膜移植到Si基上增加了敏感材料的附着性;传感器对响应时间约为40 s,恢复时间约为960 s,灵敏度随着氨气浓度的增加而增大,并且呈现出良好的线性关系。     

铂系金属氧化物对增强Al2O3热 稳定性作用的研究‘

为探索铂金属氧化物（以下均用ＭＯｘ代表）对增强载体Ａｌ２Ｏ３热稳定性作用的机理。本文采用了氮物理等温吸附，Ｘ－射线物相分析，电子探针及附载催化剂的活性试验等多种方法，研究了Ａｌ２Ｏ３和ＭＯｘ－Ａｌ２Ｏ３两种物系的物理和化学性质，认为ＭＯｘ对增强协体Ａｌ２Ｏ３热稳定性的作用，主要是通过ＭＯｘ与Ａｌ２Ｏ３间存在较强的相互作用，从而提高了Ａｌ＾３＋和Ｏ＾－２的扩散活化能，在一定程度上抑制了它们间的互扩散     

氧化铝模板电化学合成导电聚吡咯的形貌研究

应用铝/氧化铝模板在不同的条件下电化学聚合制备聚吡咯(PPy)膜,利用扫描电镜(SEM)研究其表面形貌.结果表明,使用该模板可制得具有特殊形貌的PPy,PPy形成一种微触手结构,该结构在脱离模板后,仍可沿其原来的趋势继续生长.通过研究发现,聚合时间为1 600 s、聚合电位1.0 V、单体浓度0.2 mol/L时制备的PPy膜微触手结构数量多,具有较大的比表面积.     

模式识别技术对Al_2O_3-TiC-ZrO_2纳米复合材料制备工艺参数的优化和预报

利用燃烧合成 热压工艺制备Al2 O3 TiC ZrO2 纳米复合材料 ,利用计算机模式识别技术中的非线性映照对其工艺参数进行分析。以陶瓷的抗弯强度和断裂韧性作为判据 ,给出参数目标优化区域。采用非线性逆映照研究不同工艺参数对材料性能的影响趋势 ,并对工艺参数进行预报和设计 ,再用实验结果予以验证 ,克服了传统“炒菜式”合成方法的盲目性。     

单颗粒载氧体化学链燃烧反应性能数值分析

旨在利用实验室条件下在流化床中的颗粒粒径、孔隙率以及还原反应动力学典型数据模拟单个载氧体颗粒的反应过程。采用一种较为通用的均质模型与收缩核模型结合的气-固反应模型,模拟分析多孔载氧体颗粒(CuO/Al2O3)与合成气(H2/CO)的非催化反应,并考虑了还原反应动力学、颗粒内外部传质以及传热的影响。在非稳态情况下,得到典型球形载氧体颗粒内部反应物浓度沿粒径分布,以及不同因素对反应速率的影响。结果表明,孔隙率、颗粒粒径以及反应动力学参数都对还原反应有较大影响,该研究为载氧体设计优化以及反应器设计提供基本指导。     

一种基于粗糙集氧化铝种分不完备数据的挖掘方法

采用基于相容关系的粗糙集方法,处理氧化铝晶种分解过程中的数据,分析缺失数据表中规则的提取,为发现氧化铝种分过程的机理,优化氧化铝生产过程提供了一种新的方法.     

铝粉氮气雾化和分级生产过程集成优化控制系统

在分析铝粉氮气雾化分级过程的特点和优化控制要求的基础上，设计了基于工控机和PLC以及现场I/O模块的分布式控制系统，实现了雾化和分级过程的集成控制.利用神经网络和遗传算法对铝粉氮气雾化过程进行建模和实施优化控制，提高了铝粉的雾化效果和细粉率，保证了生产的安全稳定运行.     

常温一氧化碳气敏元件制备及气敏机理研究

介绍了以SnO2 为主 ,掺入Al2 O3 ,MgO ,InO ,Pd等添加剂的常温CO气敏元件的制备方法。根据其晶体结构特点对气敏机理进行了探讨。论述了传感器的信息传感机制 ,即晶界势垒控制和晶粒大小控制机制同时存在。为获得性能良好的气敏元件 ,需要最佳的制备方法和最好的添加剂     

砂状氧化铝生产首槽控制温度预报模型的计算机实现

砂状氧化铝的稳定生产主要通过控制首槽温度来实现,尽管建立了多种控制模型,由于实际生产的复杂性,而未能应用于工业控制。本文应用以Al(OH)_3粒度分布规律、热力学和动力学为基础的半经验的首槽控制温度预报模型,对砂状氧化铝生产中首槽控制温度进行预报。运用了线性回归及多元非线性回归原理,根据砂状氧化铝正常生产过程工艺参数,对模型参数进行回归并实时修正,得到模型参数a_1,b_1,a_2,b_2,A_0,A_2,K_0,K_1,K_2,K_3,以C Builder为开发平台,成功地开发了用于砂状氧化铝生产中预报首槽控制温度的应用软件。在实际生产中用于指导首槽温度控制,效果良好。     

铝电解生产数据的OLAP分析

铝电解生产过程中计算机控制系统实时采集并存储大量的生产数据,这些数据包含着丰富的、难为人们通常所能发现的生产际过程中各种因素之间相互影响、相互作用的宝贵信息,提取和利用这些信息对于人们加强对生产过程的认识、提高控制和管理水平具有重要的意义。本文中建立了存储铝电解生产过程数据的数据仓库,应用OLAP对生产数据进行了分析处理,通过数据透视图给出对效应系数、电流效率、槽电压、原铝出铝量等的分析结果,并主要以效应系数为例给出通过OLAP快速直观地查询和浏览生产过程的历史数据、提供进行生产管理决策的依据。