对铝电解槽进行优化控制的主要目的,是提高电流效率,降低电能消耗。计算机智能控制能够出色的完成这一任务。然而,铝电解工业过程的工艺指标(如电流效率、直流电耗等)往往难以在线测量,与底层控制回路的设定值(如设定NB、设定电压等)密切相关,它们之间的动态特性常常具有强非线性、强耦合、难以用精确模型来描述、随工况和槽况运行条件变化而变化的综合复杂性,难以采用已有控制方法实现运行优化控制。铝电解工业过程运行的控制系统必须采用多种控制方法相结合,以实现在半闭环的工业生产过程的优化控制。铝电解优化控制生产过程的控制问题实质是:将生产过程中的可控参数尽量控制在工艺要求的目标值范围内。本文提出了根据电解槽的槽况和运行工况实时调整控制回路设定值,将工艺指标控制在目标范围内的混合智能优化控制方法。论文主要工作和成果如下:①提出了电解槽槽况、运行工况应作为智能控制决策影响因子:定义槽况、工况以便反映槽自身的生产性能,槽控机在参与控制时,要根据当前槽况、工况来对控制变量进行对应调整,从而使控制更细、更接近工艺要求的设定值,达到了节能降耗的目的。②提出了一种混合智能优化控制方法:应用人工智能技术,构建基于案例推理的控制回路预设定模型,基于规则推理的工况诊断模型,基于规则推理的槽况诊断模型,基于神经网络的数据流分类识别模型;在此基础上构建合适的专家系统模式,实时的对各个系列电解槽的工况和槽况进行准确的诊断。根据改进的智能控制策略推理其控制回路设定值的修正值,并通过通讯接口传给下位机以参与实时控制,实现铝电解过程优化运行。本文提出的混合智能优化控制方法在中铝贵州分公司得到了有效的运用。根据该方法所设计的系统于2009年1月开始在中铝贵州分公司电解铝厂2分厂电解3系列的6台电解槽上线试运行,经过一年多的在线试运行,电压曲线基本呈现正弦(或余弦)波形,槽控系统运行平稳。主要的经济技术指标良好,比如,3325号电解槽的阳极效应系数小于0.08,槽温平均下降了10.1℃,电流效率提高了4.05%。