论文摘要
针对目前铝电解的加料控制,提出了一种基于设定值优化的控制策略及智能加料控制方法。根据铝电解过程特性,采用了广义回归神经网络(GRNN)来辨识氧化铝浓度模型,并利用遗传算法优化寻找最佳光滑因子σ,当所辨识的实际氧化铝浓度模型的输出量误差最小化时,获得最佳的平滑因子。设计了模糊小脑模型神经网络(FCMAC)控制器,将氧化铝的浓度控制在理想区域内,提高了铝电解过程的控制性能。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李界家,冯丹丹
关键词: 铝电解,氧化铝浓度,加料控制,系统辨识,控制器
来源: 轻金属 2019年02期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑
专业: 冶金工业
单位: 沈阳建筑大学信息与控制工程学院
分类号: TF821
DOI: 10.13662/j.cnki.qjs.2019.02.007
页码: 31-36
总页数: 6
文件大小: 1469K
下载量: 79
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