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Intelligent process control using predictive and pattern recognition techniques

机译:使用预测和模式识别技术的智能过程控制

摘要

A neural control logic scheme based on prediction and pattern recognition techniques is used to control electrochemical processes such as aluminum electrolytic cells. The predictive capacity of feedforward neural networks is used to predict the future values of decision variables to be used by the cell's control logic, enabling the control logic to apply anticipated actions to cells in different conditions, thus avoiding anode effects and improving cell stability. The pattern-recognition capacity of LVQ-type neural networks is used to provide a closed-loop control structure to the feeding of the cell as a function of cell resistance, alumina concentration and cell condition. The closed-loop control structure enables the cell to operate at a near-optimal regime regardless of the condition of the cell.
机译:基于预测和模式识别技术的神经控制逻辑方案用于控制电化学过程,例如铝电解槽。前馈神经网络的预测能力用于预测电池控制逻辑将使用的决策变量的未来值,从而使控制逻辑能够将预期动作应用于不同条件下的电池,从而避免阳极效应并提高电池稳定性。 LVQ型神经网络的模式识别能力被用来提供闭环控制结构,作为细胞电阻,氧化铝浓度和细胞状况的函数。闭环控制结构使该单元能够在接近最佳状态下运行,而不管其条件如何。

著录项

  • 公开/公告号US6609119B1

    专利类型

  • 公开/公告日2003-08-19

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 DUBAI ALUMINIUM COMPANY LIMITED;

    申请/专利号US19990335062

  • 发明设计人 ABDELHAMID MEGHLAOUI;

    申请日1999-06-17

  • 分类号G06N30/20;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-22 00:06:46

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