铝电解过程优化控制研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 铝冶炼发展史 | 第11页 |
| 1.2.2 铝电解过程控制研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3 论文整体结构安排 | 第15-17页 |
| 2 铝电解生产过程分析 | 第17-29页 |
| 2.1 现代铝电解生产工艺的基本原理 | 第17页 |
| 2.2 现代铝电解生产工艺的基本流程 | 第17-19页 |
| 2.3 铝电解槽结构分析 | 第19-20页 |
| 2.3.1 阳极炭块组 | 第19页 |
| 2.3.2 碳阴极 | 第19页 |
| 2.3.3 侧壁 | 第19-20页 |
| 2.3.4 槽壳与导电母线 | 第20页 |
| 2.4 铝电解生产工艺参数分析 | 第20-26页 |
| 2.4.1 电解温度 | 第20-21页 |
| 2.4.2 氧化铝浓度 | 第21-22页 |
| 2.4.3 阳极效应系数与槽电压 | 第22-23页 |
| 2.4.4 分子比与极距 | 第23-24页 |
| 2.4.5 系列电流与电流效率 | 第24-25页 |
| 2.4.6 电解质水平与铝液水平 | 第25-26页 |
| 2.5 铝电解生产过程的能量平衡与物料平衡 | 第26-28页 |
| 2.5.1 能量平衡 | 第26-28页 |
| 2.5.2 物料平衡 | 第28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 3 基于模糊神经网络的氧化铝浓度控制研究 | 第29-37页 |
| 3.1 模糊神经网络概述 | 第29-31页 |
| 3.1.1 模糊控制理论 | 第29-30页 |
| 3.1.2 人工神经网络 | 第30-31页 |
| 3.2 模糊神经网络在氧化铝浓度控制中的应用 | 第31-36页 |
| 3.2.1 氧化铝浓度控制的模糊神经网络方法 | 第31-33页 |
| 3.2.2 BP学习算法 | 第33-35页 |
| 3.2.3 仿真实验 | 第35-36页 |
| 3.3 本章小结 | 第36-37页 |
| 4 铝电解过程的优化控制研究 | 第37-52页 |
| 4.1 行为策略方法 | 第37-39页 |
| 4.1.1 行为方程 | 第37-38页 |
| 4.1.2 拆裂、分块建模与链接 | 第38-39页 |
| 4.1.3 互关联控制 | 第39页 |
| 4.2 链系统控制方法 | 第39-44页 |
| 4.2.1 因果链与链系统 | 第40-41页 |
| 4.2.2 子系统离散时间动态模型 | 第41-42页 |
| 4.2.3 孤立链系统 | 第42-43页 |
| 4.2.4 链系统控制方法 | 第43-44页 |
| 4.3 氧化铝浓度与电解温度的关联分析与建模 | 第44-47页 |
| 4.3.1 氧化铝浓度与电解温度的关联分析 | 第44-45页 |
| 4.3.2 氧化铝浓度与电解温度的建模研究 | 第45-47页 |
| 4.4 多级分布式模型的预估和控制研究 | 第47-49页 |
| 4.4.1 预估算法 | 第47-48页 |
| 4.4.2 控制算法 | 第48-49页 |
| 4.5 仿真实验 | 第49-51页 |
| 4.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 5 总结与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 总结 | 第52页 |
| 5.2 展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第58页 |
