氧化鋁碳分過程末槽分解率預測模型及其修正方法研究.pdf

1、在燒結(jié)法生產(chǎn)氧化鋁過程中，連續(xù)碳酸化分解工藝（簡稱碳分）是一個非常重要的中間環(huán)節(jié)，它處理上游脫硅工序輸送的鋁酸鈉溶液，生產(chǎn)出滿足工藝要求的氫氧化鋁，并提供合格母液。末槽分解率是反映碳分過程工況的重要工藝指標，但是分解率不能在線檢測，只能通過離線化驗，形成大滯后、非線性特性，嚴重影響碳分過程的優(yōu)化運行。因此，建立末槽分解率的預測模型，研究模型在線修正方法具有十分重要的意義。 在對碳分過程生產(chǎn)工藝及其影響因素分析基礎上，采用灰色關(guān)聯(lián)

2、分析法定量的確定了影響末槽分解率的主要因素，提出了碳分過程的末槽分解率預測模型的總體設計框架。綜合考慮碳分過程的特點，采用PCA對主要影響因素進行降維，設計了基于PCA的BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型，并利用粒子群算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡模型的權(quán)值與閾值，提高了模型的預測精度和泛化能力；研究了末槽分解率預測模型的修正方法，提出了基于濾波方法的末槽分解率預測模型在線修正策略和基于隨機學習的末槽分解率短期修正策略，提高了預測模型的適應性。 利用現(xiàn)場收