【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及铝电解工业生产领域，具体的说是一种基于BP神经网络与MOBFOA算 法的铝电解工艺参数优化方法。
技术介绍
铝电解是一个复杂的工业生产过程，在生产过程中，会产生大量温室气体，环境污 染严重。因此，在保证铝电解槽平稳生产的前提下，如何提高电流效率、降低能耗、降低污染 气体排放量，以实现高效、节能、减排已成为铝电解企业的生产目标。但是，铝电解槽内部复 杂的物料化学变化以外部多种不确定作业因素导致槽内参数较多，参数间呈现出非线性、 强耦合性等特点，且诸如极距、保温材料厚度等参数难以实时测量、调整，给铝电解生产过 程控制优化带来一定难度。
技术实现思路
针对上述问题，本专利技术提供了一种基于BP神经网络与MOBFOA算法的铝电解工艺 参数优化方法，快速的得到优化数据，并将优化后的数据运用到实际铝电解生产中，来提高 电流效率，降低吨铝能耗和全氟化物排放量。 为达到上述目的，本专利技术采用的具体技术方案如下： -种基于BP神经网络与MOBFOA算法的铝电解工艺参数优化方法，包括以下步 骤： Sl :选择对电流效率、吨铝能耗以及全氟化物排放量有影响...
【技术保护点】
一种基于BP神经网络与MOBFOA算法的铝电解工艺参数优化方法，其特征在于包括以下步骤：S1：选择对电流效率、吨铝能耗以及全氟化物排放量有影响的控制参数构成决策变量X＝[x1,x2,…,xM]，M为所选参数的个数；S2：选定铝电解工业现场，采集N组决策变量X1，X2，…，XN及其对应的电流效率y1，y2，…，yN；对应的吨铝能耗z1，z2，…，zN和对应的全氟化物排放量w1,w2,…,wN作为数据样本，以每一个决策变量Xi作为输入，分别以对应的电流效率yi、吨铝能耗zi以及全氟化物排放量wi作为输出，运用BP神经网络对样本进行训练、检验，建立铝电解槽生产过程模型；S3：利用...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：易军，黄迪，李太福，何海波，周伟，张元涛，陈实，刘兴华，
申请(专利权)人：重庆科技学院，
类型：发明
国别省市：重庆;85
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。