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预焙铝电解槽智能模糊控制系统 总被引:9,自引:0,他引:9
刘钢 《中国有色金属学报》1998,8(3):557-562
综合运用模糊控制、神经网络和专家系统等智能控制技术,以及铝电解槽“三场”在线仿真技术,开发出了预焙铝电解槽智能模糊控制系统。系统采用两级分布式控制方式,并主要由实时控制(专家模糊控制器)、电解质温度与槽膛内形在线仿真、槽况诊断、以及组织与监视4个子系统构成。运行结果表明,该系统鲁棒性好,控制精度高,具有显著的增产节能效果和广泛的推广应用价值。 相似文献
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模糊专家系统技术在青铝三期200kA大型预焙铝电解槽中的开发与应用 总被引:1,自引:1,他引:1
本文介绍了模糊专家系统的原理、结构以及模糊专家系统软件Peside在青铜峡三期铝电解槽上的开发和应用情况。 相似文献
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预焙铝电解槽智能模糊控制系统监控软件 总被引:2,自引:0,他引:2
用BorlandC++3.1开发了集控制和槽况诊断于一体的铝电解槽智能模糊控制系统监控软件。软件具有监控功能丰富、人机界面友好、结构模块化、可扩充性强等特点。 相似文献
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采用自适应模糊技术,设计了300kA预焙槽电解质温度和初晶温度的控制系统.该系统包括参数采集,参数网络传输和参数预处理,专家知识规则库、模糊逻辑决策,参数辨识、模糊规则自适应,人机界面和执行机构等模块.通过调整氟化铝添加量、出铝量和设定电压,以及氧化铝下料间隔的自修正,实现对电解槽温度、初晶温度、效应系数的控制.该系统在常规模糊控制基础上,通过变化在线辨识参数,得到系统自适应不同的电解槽.系统的输入参数除传统的电压、温度和分子比外,还采用初晶温度、过热度和阴极压降等作为系统的输入参数.控制系统在我国某厂300 kA铝电解槽上运行9个月,电流效率达94.3%,效应系数为0.08,每吨铝的直流电耗13 000kW·h. 相似文献
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大型预焙铝电解槽现代工艺技术条件的选择与实现 总被引:6,自引:0,他引:6
以青海铝业公司近几年在160kA预焙电解槽生产系列中借助智能模糊控制技术的开发应用而大力推行现代工艺技术条件为例,论述了大型预焙铝电解槽现代工艺技术条件的选择与实现。着重讨论了电解质成份(分子比)、电解质温度、槽工作电压、氧化铝浓度、阳极效应系数等工艺技术条件的选择与保持,以及现代工艺技术条件下电解槽运行的特点及对自动控制技术和人工操作维护的新要求。最后对160kA预焙铝电解生产系列推行现代工艺技术条件及模糊控制技术所产生的效果进行了讨论分析。 相似文献
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通过分析弹簧垫圈圆切刀磨削加工质量不易保证的原因,提出了运用模糊控制器来提高弹簧垫圈圆切刀磨削加工质量的方法,给出了模糊控制系统的结构、模糊规则、模糊推理、模糊决策及仿真结果,运用前景广阔。 相似文献
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模糊控制技术在非线性控制领域具有明显优势;采用模糊控制无需建立系统数学模型.控制方法简单,且系统具有很好的控制效果;详细介绍了自适应模糊控制、神经网络模糊控制、遗传算法模糊控制、混沌模糊控制的特点与发展;阐述了模糊控制在焊接领域的应用和发展。 相似文献
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在铝电解过程中有很多参数影响电流效率和电解槽的稳定性。AlF3添加量和出铝量是2个影响铝电解生产经济效益的重要因素。模糊逻辑提供一种合适的机制来描述铝电解过程参数与电流效率之间的关系。在铝电解过程中,采用基于Mamdani模糊推理过程的模糊专家系统调整AlF3添加量和出铝量。系统应用一种新的变论域方法,解决不同电解槽具有不同参数论域的问题,并将系统应用于某电解厂的300kA铝电解槽中。实验结果表明,电解质温度稳定在945℃~955℃,电流效率达到93.5%,吨铝直流电耗为13000kW·h。 相似文献
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电机电流的检测及其在模糊智能加工系统中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
分析了进给电机电流与相应的切削分力之间关系,用最小二乘法建立了它们之间的数学模型,以进给电机电流为监测切削负载的手段,实现了基于模糊芯片的铣削过程的模糊控制。 相似文献
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T. I. Liu X. M. Yang G. J. Kalambur 《Journal of Materials Engineering and Performance》1995,4(5):599-609
Design for machining is an essential part of design for manufacturability (DFM). This paper presents a fuzzy logic expert
system, SMARTDFM, to help designers obtaining technical information about design for machining. It can help design engineers
to consider various machining aspects in the early stage of product design. A hierarchical structure has been established
for the knowledge base. This expert system can classify all the components into different component shapes. The design guidelines
and their justifications have been built into the expert system. This system also offers graphic display for visualization
of the product design.
Backward chaining is used in the inference engine. This system solves the uncertainty of the classification of component shapes
using fuzzy reasoning. The design engineers can obtain very specialized guidelines and explanations about design for machining,
such as component shapes, accuracy and surface finish, work material and standardization, kinematic design, component assembly,
etc. Furthermore, SMARTDFM offers the shortest path for all the questions so that design engineers can get the information
about design for machining very quickly. In simple words, SMARTDFM can be used by design engineers to apply design for machining
principles efficiently and effectively. 相似文献