【摘 要】
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铝电解是非线性、时变、大时滞过程,受强电场、强磁场、强热场交互干扰,其控制难度大,耗能高。因此,节约电能,提高电流效率,提高铝的产量和质量是铝电解控制系统研究的热点问
【机 构】
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东北大学信息科学与工程学院,沈阳仪表科学研究院
【基金项目】
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辽宁省教育厅基金项目（20090987）
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铝电解是非线性、时变、大时滞过程,受强电场、强磁场、强热场交互干扰,其控制难度大,耗能高。因此,节约电能,提高电流效率,提高铝的产量和质量是铝电解控制系统研究的热点问题。文中在分析铝电解过程工作特性及存在问题的基础上,提出了小波神经网络预测控制方法,该方法将神经网络控制技术与预测技术有机结合,通过对反映氧化铝浓度的槽电阻参数跟踪,实时调整控制器的控制策略,控制氧化铝下料装置下料量,使氧化铝浓度控制在理想值范围,并对系统的硬件和软件进行了设计。实验结果表明：该方法的有效性,具有良好的控制控制性能和节电效果,
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