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针对铝电解槽电流效率难以在线测量的特点,提出了基于模糊C-均值聚类的多神经网络电流效率软测量模型。通过采集某厂200kA预焙电解槽的槽电压、电解质温度、分子比、电解质水平、铝水平、氟化铝投入量等工艺参数的历史数据作为样本;使用自标准化方法对样本数据进行预处理;再将处理后的数据用模糊C方法进行聚类得到优化样本;利用多神经网络对这些样本进行训练,得到电流效率的软测量模型。应用该模型对200kA预焙铝电解槽电流效率进行在线测量发现,测量值与实际值对比,测量误差不超过4.83%。 相似文献
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对预焙槽炼铝生产而言,电流效率很大程度上取决于操作参数的合理配置,取得稳定的高电流效率可以降低电能消耗;以铝电解槽电流效率最大为优化目标,选取影响电流效率的6类重要操作参数:槽电压、电解质温度、铝水平、电解质水平、分子比、氟化铝料量为优化变量,建立了铝电解槽操作参数的优化模型;采用遗传算法,获得了最优参数解,并在我国某厂200kA预焙铝电解槽上进行实验,指导生产;实验结果表明,电流效率由平均92.5%提升至93.5%。 相似文献
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