智能集成模型在苛性比值软测量中的应用

针对氧化铝高压溶出过程中苛性比值难以在线检测及生产过程的复杂性、强耦合性和时变性问题,提出了一个基于机理分析、专家知识和主元分析的神经网络智能集成模型.仿真结果表明,该模型具有较高的精度,能够很好地实现苛性比值的在线预测.

氧化铝高压溶出过程苛性比值的软测量系统

针对氧化铝高压溶出生产过程中,苛性比值难于在线实时检测,影响生产质量和生产控制实时性问题,提出了苛性比值软测量方法,开发了一套基于神经网络软测量的软件系统,利用此系统对铝厂苛性比值进行预测,现场运行表明,系统误差在0.4%以内对生产质量和控制实时性问题可以起到指导作用,证明了该软测量方法的有效性.