氧化铝蒸发工序出口浓度预测模型的建立

摘要：

氧化铝蒸发系统种分母液出口浓度是重要的出口质量指标.目前,在实际生产中种分蒸发工序多采用离线浓度检测,致使浓度控制严重滞后,影响了完成液的质量.由于BP神经网络具有良好的非线性拟合能力,因此,可以利用神经网络建立出口浓度回归模型.同时,为了使该模型具有较好的动态特性,对神经网络输出进行残差补偿,并用MATLAB对其进行了仿真研究和误差分析,实践表明该测量技术是可行的,其测量结果完全能满足工业生产的需要.

关键词：氧化铝蒸发系统、浓度预测模型、神经网络、残差补偿

所属期刊栏目：24

分类号：TP13(自动化基础理论)

资助基金：面向节能降耗的有色冶金过程控制若干理论与方法的研究60634020 颁发部门:国家自然科学基金委

在线出版日期：2009-03-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：194-196