基于多层ELM遗传算法的铝电解槽电压建模与优化控制研究.docx

基于多层ELM遗传算法的铝电解槽电压建模与优化控制研究
基于多层ELM遗传算法的铝电解槽电压建模与优化控制研究
摘要：
随着铝工业的快速发展，铝电解槽的电压建模与优化控制成为研究的热点之一。本论文提出了基于多层ELM（ExtremeLearningMachine）遗传算法的铝电解槽电压建模与优化控制方法，该方法能够准确建立电压模型并实现优化控制，有效提高铝电解槽的稳定性和效率。
引言：
铝电解槽是铝工业生产过程中不可或缺的关键设备之一。电解槽的电压对于铝的产量和质量具有重要影响。传统的电解槽控制方法主要是基于PID控制，存在控制效果不佳、响应速度慢等问题。随着机器学习和优化算法的发展，采用多层ELM和遗传算法进行电压建模与优化控制已经成为一种有效的方法。
方法：
本研究首先利用多层ELM建立电解槽的电压模型。多层ELM是一种基于神经网络的机器学习算法，具有快速训练速度和较好的泛化能力。通过输入电解槽的操作变量和环境参数，利用多层ELM进行训练，得到电压模型。然后，将遗传算法引入进行模型优化。通过遗传算法的优化搜索，对电压模型参数进行调整，以使得模型更好地拟合实际情况。最后，基于优化后的电压模型，使用遗传算法进行优化控制。通过调整电解槽的操作变量，使得电压稳定在预定范围内，提高铝的产量和质量。
结果：
将本文提出的方法应用于铝电解槽的建模与优化控制中，取得了良好的效果。实验结果显示，通过多层ELM建立的电压模型能够准确预测电解槽的电压变化趋势。同时，通过遗传算法的优化调整，进一步提高了模型的拟合度。在优化控制方面，通过遗传算法优化操作变量，使得电压保持在预定范围内，有效提高了铝电解槽的稳定性和效率。
结论：
本文研究了基于多层ELM遗传算法的铝电解槽电压建模与优化控制方法。该方法通过利用多层ELM建模电压，通过遗传算法优化模型参数并进行优化控制，提高了铝电解槽的稳定性和效率。通过实验证明了本文方法的有效性和可行性，为铝电解槽的电压建模与优化控制提供了一个新的解决方案。
关键词：铝电解槽；电压建模；优化控制；多层ELM；遗传算法