針對鋁電解生產(chǎn)過程分布式氧化鋁濃度在線測量無法應(yīng)用于濃度控制問題,提出了基于PSO優(yōu)化的LS-SVM氧化鋁濃度快速預(yù)測方法。首先,通過分析氧化鋁濃度的機(jī)理模型和鋁電解現(xiàn)場工藝流程,得到與分布式氧化鋁濃度相關(guān)的可在線測量的相關(guān)變量;然后,將PSO與LS-SVM相結(jié)合,在只有極間電壓和陽極導(dǎo)桿電流的輸入下,利用PSO進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化并自動(dòng)尋優(yōu),以滿足精度和實(shí)時(shí)性要求。最后,通過現(xiàn)場200 kA系列鋁電解槽的3組陽極導(dǎo)桿的數(shù)據(jù)采集與實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了所提方法的有效性。與已有方法相比,所提算法僅需陽極導(dǎo)桿分布電流和極間電壓（陽極導(dǎo)桿到陰極鋼棒之間的電壓）兩項(xiàng)參數(shù),即可實(shí)現(xiàn)氧化鋁濃度的實(shí)時(shí)預(yù)測,在180 MHz微處理器下運(yùn)行需要約250 ms,預(yù)測的均方值誤差（MSE）為0.0330,滿足現(xiàn)場實(shí)際生產(chǎn)過程氧化鋁濃度控制的實(shí)時(shí)性和精度要求。 

【文章來源】：輕金屬. 2020,(10)北大核心

【文章頁數(shù)】：8 頁

【文章目錄】：
1 研究目的
2 工業(yè)鋁電解過程
3 研究方法
    3.1 SVM算法基本原理
        （1）多項(xiàng)式核函數(shù)
        （2）徑向基核函數(shù)
        （3）Sigmoid核函數(shù)
    3.2 LS-SVM算法原理
    3.3 粒子群算法
    3.4 PSO優(yōu)化的LS-SVM算法
4 研究結(jié)果
    4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集
        （1）陽極導(dǎo)桿電流采集
        （2）極間電壓采集
        （3）氧化鋁濃度采集
    4.2 氧化鋁濃度預(yù)測
        （1）確定核函數(shù)。
        （2）利用PSO優(yōu)化核函數(shù)參數(shù)。
        （3）采用支持向量機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練。
        （4）對氧化鋁濃度進(jìn)行預(yù)測。
5 結(jié) 論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3076417