工藝參數(shù)的實時測量是鋁電解生產過程中的重要問題之一。對工藝參數(shù)進行實時監(jiān)測,不僅可以為鋁廠工人提供及時的操作決策支持,而且還可以對電解槽的運行狀況進行分析。目前,還有許多工藝參數(shù)難以用儀表進行實時、精準地測量。因此采用軟測量技術來解決這一問題具有重要的研究和現(xiàn)實意義。極限學習機是一種比較新的神經網絡算法,它不僅具有良好的泛化能力,而且表現(xiàn)出訓練速度快、算法簡單易實現(xiàn)及調控的參數(shù)少等優(yōu)點,在工業(yè)過程參數(shù)實時測量上具有較大優(yōu)勢。因此,圍繞極限學習機在軟測量領域中的建模研究已經得到了眾多的關注。本文以極限學習機為研究基礎,從鋁電解生產數(shù)據和工藝機理出發(fā),對鋁電解工藝參數(shù)的軟測量建模進行了研究,主要的工作如下:1.提出了基于改進極限學習機的軟測量建模方法。在建模前首先利用粗糙集的屬性約簡算法對輔助變量中的冗余或不相關的屬性進行剔除,以得到較為精簡的輔助變量,從而降低極限學習機網絡的輸入復雜性。然后利用偏相關系數(shù)對輸入變量與輸出變量的關系進行正、負地判斷,將對輸出變量作用相同的變量放在一起,以此將極限學習機的輸入部分進行分塊處理,重新構建極限學習機的網絡結構。實驗結果表明,該方法不僅能夠有效降低... 

【文章來源】：重慶郵電大學重慶市

【文章頁數(shù)】：57 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

010-2016年中國原鋁產量統(tǒng)計及增速[4]

圖 2.1 軟測量技術的基本框架可測的擾動變量，d2是可測的擾動變量，u 是過程對助變量，Y 則是需要測量的主導變量，Y*是主導變量對軟測量模型進行誤差校正。軟測量技術的實質就是的數(shù)學關系 F：2' *Y F（ d , u,X ,Y） ，一般的軟測量模型的開發(fā)過程可以分為如下幾個步驟查對數(shù)據進行第一次的檢查，其目的是對獲取數(shù)據及其數(shù)據中明顯存在的一些問題，如加鎖的變量應該是一致的數(shù)值。再如，在鋁電解數(shù)據中經常會出現(xiàn)某天某

屬性是不必要的并將屬性ia 從條件屬性集合中刪除，不斷重復這屬性集中沒有可以刪除的屬性，即屬性約簡過程完成。模型融合建模方法周知，相對于單一的模型，多模型融合具有更好的預測能力和泛化型方法，數(shù)據首先被分成了不同的子集，對于每個子集必須建立。建立完成后，還必須采用一定的融合方法將其進行組合以得到當建模過程高度非線性的時候，多模型的方法通常會比單一的模因為，當數(shù)據被劃分到多個不同的子集時，每個子集都可以識別態(tài)，這相當于將非線性的過程進行了線性的劃分。由于鋁電解生，因此更適合采用多模型融合的建模方法。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于槽況分類的鋁電解電流效率預測研究[J]. 崔桂梅,薛法遠,劉丕亮.  計算機仿真. 2017(01)
[2]基于自適應差分進化算法優(yōu)化極限學習機的球磨機料位測量[J]. 王芳,續(xù)欣瑩,閻高偉.  儀表技術與傳感器. 2015(06)
[3]大型鋁電解槽電流效率數(shù)值建模研究[J]. 邱澤晶,張紅亮,徐宇杰,王振宇.  有色金屬(冶煉部分). 2015(03)
[4]基于主成分分析-改進的極限學習機方法的精對苯二甲酸醋酸含量軟測量[J]. 賀彥林,王曉,朱群雄.  控制理論與應用. 2015(01)
[5]過程工業(yè)軟測量中的多模型融合建模方法[J]. 王海寧,夏陸岳,周猛飛,朱鵬飛,潘海天.  化工進展. 2014(12)
[6]鋁電解槽低電壓生產中電壓偏差的控制[J]. 周虹.  金屬世界. 2014(03)
[7]電解槽電流測量模型建模及測量位置的研究[J]. 趙仁濤,紫京浩,范涵奇,張志芳,鐵軍.  儀器儀表學報. 2014(03)
[8]鋁電解槽陽極數(shù)據分析[J]. 趙仁濤,林立明,張志芳,鐵軍.  有色金屬(冶煉部分). 2014(01)
[9]基于數(shù)據的鋁電解槽況分類[J]. 張旖芮,陽春華,朱紅求.  計算機工程與應用. 2015(11)
[10]基于LS-SVM的鋁電解槽電解溫度軟測量[J]. 王宇,康全林.  儀器儀表用戶. 2012(04)



本文編號：3005206