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神经网络预测器在铝电解过程控制中的应用
引用本文:李界家,郭宏伟,文达. 神经网络预测器在铝电解过程控制中的应用[J]. 沈阳建筑工程学院学报(自然科学版), 2006, 22(6): 1023-1026
作者姓名:李界家  郭宏伟  文达
作者单位:沈阳建筑大学信息与控制工程学院,辽宁沈阳110168
基金项目:建设部科技攻关项目;辽宁省教育厅资助项目
摘    要:目的采用神经网络预测控制方法来解决铝电解过程中存在的时变和大时滞问题,提高其控制性能.方法提出了一种基于铝电解过程的神经网络预测控制算法,建立了神经网络预测模型,将神经网络和预测控制算法相结合,结果实现了铝电解过程的最优控制.神经网络预测模型的输出能够很好地跟踪铝电解生产过程,预测效果好.结论笔者提出的控制方案能够使铝电解过程很快进入稳态,超调量较小,提高了铝电解过程的动态和稳态性能.

关 键 词:铝电解  神经网络  预测控制  模型辨识
文章编号:1671-2021(2006)06-1023-04
修稿时间:2006-06-17

The Research and Application of Neural Network Predictor in Aluminum Electrolysis Process Control
LI Jiejia,GUO Hongwei,WEN Da. The Research and Application of Neural Network Predictor in Aluminum Electrolysis Process Control[J]. Journal of Shenyang Archit Civil Eng Univ: Nat Sci, 2006, 22(6): 1023-1026
Authors:LI Jiejia  GUO Hongwei  WEN Da
Abstract:Using neural network predictive control method can solve the problem of time variation and big delay which exit in the aluminum electrolysis process.That can improve the control charactristics.This paper presents an predictive control algorithm of neural network based on aluminum electrolysis process,establishes the predictive model of neural network,combines the neural network and predictive control algorithm,and realizes the optimize control of aluminum electrolysis process.The simulation result shows the predictive model can trace the aluminum electrolysis process.The predictive result is good.The method presented in this paper can make the aluminum electrolysis process stable,with low overshot and better dynamic and static performance.
Keywords:aluminum electrolysis  neural network  predictive control  plant identification
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