随着经济的发展,市场上氧化铝供不应求,如何提高氧化铝的质量是氧化铝生产厂家尤其关注的问题。在烧结法氧化铝生产过程中,熟料的成分和质量对整个工艺的技术经济效果有着十分重要的影响,而配料作为烧结法氧化铝生产的第一道工序,其配制的生料浆质量直接影响熟料的质量,进而影响氧化铝的产量与质量。 由于烧结法氧化铝生料浆配料过程是一个具有强耦合、纯滞后和显著不确定性的复杂工业过程,基于数学模型的传统的方法难以实施控制。故本文基于烧结法氧化铝生料浆配料机理和长期积累的专家经验知识,引入基于人工智能的专家系统,研究了适用于生料浆配料生产特点的生料浆配料专家系统。 论文根据配料机理与长期生料浆配料生产总结的专家经验知识,结合产生式系统的知识表示方法,讨论了配料知识的抽取方式,采用基于巴科斯范式(BNF)的知识表示形式,研究了规则集分类的方法和知识求精的算法,在规定知识组织原则的基础上设计了生料浆配料专家知识库。针对配料知识的特点,依照知识的BNF形式,推理机采用启发式搜索、前向推理和哈希表有机结合的方式实现生料浆配料专家系统的配比计算,即在规则集与规则集之间采用启发式搜索、在规则集内部采用前向推理、而在规则前提和结论之间采用哈希表。 然后,文中对专家系统的功能模块及开发策略进行了阐述。在系统投入试运行后,对实际反馈的配料数据进行分析,实际结果证明配料专家系统配比计算速度快、效率高,既提高了生料浆质量,又稳定了生产。 论文最后对研究工作进行了总结,提出了今后需要进一步研究的工作。