基于人工神经网络的铝电解槽氟化铝日添加量决策

摘要：

针对铝电解生产过程中大多数工艺参数不能实时在线测量，导致氟化铝添加量决策困难的问题，提出了基于BP神经网络的氟化铝日添加量决策算法。该算法以前两日槽温、前两日电解质初晶温度、前两日氟化铝添加量和前一日铝水平作为输入参数，利用3层BP神经网络可以以任意精度逼近任何非线性系统的特性，决策下一日氟化铝的添加量。神经网络的初始权值和阈值用遗传算法优化。通过采用现场采集的数据进行验证，该方法取得了满意的效果。

关键词： 铝电解槽 氟化铝 添加量决策算法 BP神经网络 遗传优化

作者: 魏玉倩 曾水平

作者单位: 北方工业大学 机电工程学院,北京 100144

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国计量协会冶金分会2010年会暨全国第十五届自动化应用学术交流会

会议地点: 杭州

会议语种:中文

页码: 669-672

在线出版日期: 2010-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）