文档介绍：幸醮蟆ぞ硕士学位论文学科专业⋯⋯⋯热⋯童曼⋯曼⋯焦⋯⋯⋯⋯焦垫解槽王姜叁熬然塑垦型ィ专业技术职务⋯⋯⋯.⋯⋯⋯研究生姓名⋯⋯⋯⋯⋯奎皖盎⋯⋯⋯⋯⋯导师姓名及分类号密级编号
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导师签名——期:——年一月一原创性声明学位论文版权使用授权书本人声明,所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了论文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得中南大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料。与我共同工作的同志对本研究所作的贡献均已在论文中作了明确的说明。作者签名:有权保留学位论文并根据国家或湖南省有关部门规定送交学位论文,允许学位论文被查阅和借阅;学校可以公布学位论文的全部或部分内容,可以采用复印、缩印或其它手段保存学位论文。同时授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》,并通过网络向社会公众提供信息服务。本人了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校
摘要铝电解槽作为铝电解生产的最主要设备,电能消耗巨大。每年我国铝电解生产的电力消耗就占全国用电总量的%,电费占总电解铝生产成本的%左右。因此降低铝电解槽电耗成为众多科技工作者的重要研究课题。而铝电解槽电流效率是最主要的经济技术指标之一,提高电流效率可以显著降低能耗。目前,虽然国内外已做过不少电流效率的研究工作,但由于铝电解槽是一个非线性、多耦合和大时滞的工业过程体系,故难以精确地确定短期内电解槽的电流效率。本文针对铝电解槽槽况及历史运行工艺参数进行分析、数据挖掘并建立了电流效率软测量模型。本文通过采集电解槽槽电压、电解质温度、分子比、电解质水平、铝水平、氟化铝投入量等工艺参数历史数据作为样本;使用白标准化方法处理数据,运用插值方法填补分子比空缺值;样本数据处理后,利用模糊均值聚类方法进行了聚类;将聚类结果建立子神经网络,由子网络建立总神经网络模型。作者采用聚类分析和神经网络等智能研究方法,模拟铝电解槽生产过程,挖掘生产过程潜在规律,实现电流利用遗传算法工具箱,以电流效率最大为目标,采用遗传算法对各工艺操作参数进行寻优,通过分析各参数对电流效率的影槽为例,经过优化后,%,达到。关键词铝电解,电流效率,软测量,模糊聚类,多神经网络,遗传算法效率的精确测定。响从而提出能够提高铝电解槽电流效率的建议。并以某缃中南人学硕士学位论文
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