基于模糊神经网络之铝电解过程温度控制

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1、基于模糊神经网络之铝电解过程温度控制-->1引言1.1银电解原理简介和银电解工业生产概况炼招方法主要分为两个时期：首先是化学法，之后是电解法。1854年之前，法国人戴维尔利用纳代替钾还原氯化招，仅能生产出少量的招。后来，德国人本森用电解NaAlCLj溶盐得到金属招。但是由于电资源的缺乏一直到1867年发电机问世之后，工业上才幵始大量的生产招。1883年美国布拉雷提出冰晶石-氧化锅溶盐法，这一方法的要点仍是近代招电解工业的基础而且目前仍是工业炼招的唯一方法。该方法的基本原理是：在绍电解槽中使用氧化绍作为电解材料，釆用熔融的

2、冰晶石和炭素阳极作为电解质。在94(rC一96(rC的高温下，电解之后阴极得到溶融招和阳极产生气体C02。从以上公式中可以了解到，随着反应的进行，在电解质中的氧化锅不断进行化学反应还原成液态招，而在阳极不断释放出二氧化碳等气体。因此，在生产过程中需要不断加入氧化锅和更换炭化阳极，同时需要提供电化学反应所需要的稳定的直流电流。1.2国内外发展现状与课题意义招电解工业工程中，精确的控制电解温度是得到较高的电流效率的最主要条件，也是所有工的目标。近几十年，对于提高电流效率的研究得到了很大的突破。目前，国内最好的预焙阳极锦电解槽

3、年平均电流效率略大于96%，具体信息详见表1_1；从图1-2中可以看出，系统包括一个A1F3加料控制模块，出锅量控制模块和设定电压模块。其中，A1F3加料控制模块主要是得出A1F3实际加料量。它根据输入的当日分子比以及期望分子比从理论上计算出需要加入的ALF3总量，并根据实际情况修正得到实际值。..............2银电解过程温度控制系统结构2.1广义动态模糊神经网络模块因此，模糊神经网络算法可以解决如下问题：(1)通过神经网络算法去调整模糊网络的结构和参数。(2)规则的获取，可以从给定样本中提取知识。(3)建立

4、模型，通过模糊神经逼近被研究对象，从而解决复杂网络。但是使用模糊神经网络作为建模方法时，也可以看作基于模糊系统的神经网络。所以它依然有神经网络所固有的问题，作为一种解决方法，本文中提出动态模糊神经网络，本方法中动态指的是预测网络的结构不是事先确定的，是在训练过程中逐渐形成的。另外，本算法不需要专家的知识便可以对系统进行自动建模并且建立规则，同时专家知识也可以直接应用于系统设计。因此，广义动态模糊神经网络能够应用在非线性时变的复杂工业体系中，比如招电解工业，并且在建模以及参数学习上与传统的现代控制方法相比，更加的便捷有效。

5、另外，通过模糊规则产生准则，修剪技术及模糊规则的敏感性使得生成的结构更加的紧凑。由以上介绍可推出，网络中第一层和第一层的节点及连接相当于模糊控制器中的模糊化器，第三层的连接代表的是模糊规则的条件，第三层节点构成了整个模糊神经网络的模糊规则库，第三层和第四层之间的连接相当于模糊控制中的推理机，第四层的节点和连接组成了去模糊器[15]。2.2反馈校正模块由于实际操作中经常存在等许多不确定的因素，使得模型的预测与实际不相符。因此，在系统中加入反馈校正模块，通过系统输出测量值与模型的预测值比较，得到模型的预测误差，然后根据误差与

6、期望误差比较，修正预测模型，从而得到更加准确的输出预测值。一般来说，反馈校正的形式分为两种，一种为保持预测模型不变的基础上，对未来的误差作出预测并加以补偿另一种则是根据在线辨识的原理直接修改预测模型。不管采取上述哪种方法，预测控制都把优化建立在系统实际的基础上[17]。因此，预测控制中的优化不仅给予模型，而且利用了反馈的信息，构成了闭环优化。3训练算法........123.1模糊规则的产生.........123.1.1规则产生准则..........123.1.2模糊规则的修剪........134仿真实验.....

7、...............184.1数据预处理...............184.1.1奇异点处理.................184.1.2数据处理..............194.2函数初始化....................205铝电解过程温度预测系统软件设计....285.1软件简介......................285.2数据库访问技术简介.............285.2.1数据库访问技术实现.................295.3MATLAB混合编程...........

8、...........305银电解过程温度预测系统软件设计本课题中电解槽过程温度预测系统基于MicrosoftVisualC++软件、MATLAB以及MicrosoftAccess2003数据库工具混合编程实现的，功能完善并且界面友好。5.1软件简介MicrosoftVisualC++是Microsoft推出幵发的面