关于铝电解过程节能模型优化仿真研究

摘要：

铝电解过程能耗大,建立精确的节能模型是降低能耗的重要前提.由于上述过程参数多,耦合性强,很难定性/定量地分析出它们与节能目标之间的关系及重要性,致使模型建立困难.提出一种结合无迹卡尔曼神经网络(Unscented Kalman Filter Neural Network,UKFNN)和改进型随机化测验的节能模型优化分析方法.首先利用UKFNN建立铝电解过程的动态节能模型.然后利用UKFNN释义图和连接权法,计算各参数的贡献率.最后,利用改进的动态随机化测验对节能模型连接权进行显著性检验,剔除冗余参数,并与优化前的节能模型比较.仿真结果表明,优化后模型性能优良.上述方法为分析节能模型参数关系和优化节能模型提供了一种有效途径.

关键词：铝电解、节能模型、无迹卡尔曼滤波、神经网络、随机化、耦合性

所属期刊栏目：33

分类号：TP183;TP391.9(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金51374268,51375520;重庆市教委科学技术项目KJ1401301;重庆科技学院校内科研基金项目CK2015Z26;重庆市重大应用技术开发项目cstc2013yykf C0034;重庆高校优秀成果转化项目KJZH14218

在线出版日期：2017-02-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：360-365