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申请/专利权人：山东宏桥新型材料有限公司
摘要：本发明提供了一种铝电解槽内电解质中氧化铝浓度信号的在线辨识方法，涉及铝电解技术领域，包括以下步骤：S1：收集铝电解槽的运行参数数据，作为Elman神经网络的输入变量，对数据进行预处理，使用预处理后的数据训练Elman神经网络；S2：添加动量项的BP算法不断调整网络权重，直至满足预定的收敛条件；本发明基于Elman神经网络的记忆能力和BP算法的学习能力，以铝电解槽的运行参数数据作为神经网络的输入变量，以添加动量项的BP算法不断调整网络权重，预测氧化铝浓度，达到快速在线辨识的目的，同时，建立考虑多因素的数学模型，进行离线精确标定，构建验证模型，与预测数据进行补偿验证，达到高准确性辨识的目的。
主权项：1.一种铝电解槽内电解质中氧化铝浓度信号的在线辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：收集铝电解槽的运行参数数据，作为Elman神经网络的输入变量，对数据进行预处理，使用预处理后的数据训练Elman神经网络；S2：添加动量项的BP算法不断调整网络权重，直至满足预定的收敛条件；S3：在电解槽运行过程中，采集参数，并输入到已训练好的Elman神经网络中进行预测；S4：建立基于槽电阻、氧化铝浓度和极距之间关系的数学模型；S5：移动阳极并记录数值变量，同时对电解质取样进行离线分析，确定氧化铝浓度变量，经过N次实验，标定出移动阳极和浓度的关联常数；S6：将关联常数带入数学模型，通过计算得出当前的氧化铝浓度，构成验证模型；S7：将验证模型输入至Elman神经网络，与预测数据进行补偿验证，获得自学习式Elman神经网络；S8：将电解槽实时运行参数输入至自学习式Elman神经网络，在线辨识当前的氧化铝浓度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东宏桥新型材料有限公司 一种铝电解槽内电解质中氧化铝浓度信号的在线辨识方法
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