连续碳酸化分解过程分解率的预测模型

袁湘环; 谢永芳

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连续碳酸化分解过程(简称碳分)是烧结法生产氧化铝的重要环节之一,其末槽分解率直接影响着氧化铝的产量和质量.碳分工艺是一个大滞后、非线性的复杂工业过程,分解率很难在线检测.针对此问题,论文提出了一种基于粒子群优化(PSO)的神经网络预测模型,对末槽分解率进行预测,以便实现分解率在线控制.该预测模型采用BP神经网络来构建,利用粒子群算法对神经网络的参数进行优化;结合实际工艺,对所建预测模型进行仿真研究,实验结果表明.建立的预测模型具有较好的瑟化能力和较高的自学习能力,并具有较好预测精度,能为分解率的在线及优化控制提供指导.

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来源
《计算机测量与控制》 |2009年第4期|695-696722|共3页
作者
袁湘环; 谢永芳;
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作者单位

中南大学;

信息科学与工程学院;

湖南;

长沙;

410083;

中南大学;

信息科学与工程学院;

湖南;

长沙;

410083;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
连续碳酸化分解; 预测模型; 粒子群优化算法; BP神经网络;

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