铝电解槽极距在线可视化系统的开发与应用

摘要

针对铝电解槽极距难以在线测量的特点,将模糊C聚类和多神经网络引入极距软测量模型中,提出一种基于模糊C聚类和多神经网络的锚电解槽实时极距软测量模型.对大量的样本进行模糊C聚类得到优化样本;利用多神经网络对这些样本进行训练得到极距软测量模型;讨论极距软测量模型中辅助变量的确定及其在线获取的方法.在此基础上开发了铝电解槽实时极距在线可视化系统,并在中铝公司广西分公司320 kA系列预焙铝电解槽上进行了安装和调试,系统试运行10个月后,结果表明:造成电解槽不稳定的因素有单振源、多因素耦合和外界扰动;可通过调整单个阳极来消除单振源,提升阳极母线来消除多因素耦合,提高换极和出铝的操作质量来减少外界扰动.