基于极限学习机的铝电解阳极效应预报
在基于极限学习机的基础上,建立了电解槽电阻预报模型.考虑到现场复杂的运行工况,所采集的数据往往包含异常点.异常点的存在常常会影响极限学习机的性能,甚至会损坏建立的模型.为此本文改进了传统的极限学习机算法,提出了针对异常数据的改进的极限学习机算法.在阳极效应预报方面,通过对阳极导杆电流的分布式测量,计算电解槽电阻.分析槽电阻的变化情况,通过改进的极限学习机算法预报下一时刻的槽电阻值,并与阳极效应建立关系,设立相应的预报准则.最后,采用重庆铝厂的真实生产数据证明了此方法准确有效,能够很好地实现阳极效应的预报.
电解铝工艺 阳极效应 分布式测量 极限学习机
张海刚 张森 曹斌
北京科技大学自动化学院,北京100083 贵阳铝镁设计研究院有限公司,贵阳550081
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2015-08-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）