控制工程
控製工程
공제공정
CONTROL ENGINEERING OF CHINA
2012年
2期
290-293
,共4页
小波包%小波神经网络%槽状态预测
小波包%小波神經網絡%槽狀態預測
소파포%소파신경망락%조상태예측
针对目前国内对铝电解槽运行状况诊断存在的难度大、效率低等问题,着眼于与实时工况相区别而反应电解槽电解能力和稳定运行的电解槽状态的研究,设计了一种以小波包算法提取槽状态信息和建立了用非线性Morlet小波基取代传统神经元非线性激励函数的紧致型小波神经网络的槽状态预测模型.利用小波变换的时域局部化性质和神经网络的自学习能力,对铝电解槽的槽状态进行分析预测,克服了传统神经网络收敛速度慢,容易陷入局部最优等缺点.通过Matlab对状态预测算法进行编程.结果显示,相比传统的神经网络预测模型,铝电解槽的槽状态顸测更加准确.
針對目前國內對鋁電解槽運行狀況診斷存在的難度大、效率低等問題,著眼于與實時工況相區彆而反應電解槽電解能力和穩定運行的電解槽狀態的研究,設計瞭一種以小波包算法提取槽狀態信息和建立瞭用非線性Morlet小波基取代傳統神經元非線性激勵函數的緊緻型小波神經網絡的槽狀態預測模型.利用小波變換的時域跼部化性質和神經網絡的自學習能力,對鋁電解槽的槽狀態進行分析預測,剋服瞭傳統神經網絡收斂速度慢,容易陷入跼部最優等缺點.通過Matlab對狀態預測算法進行編程.結果顯示,相比傳統的神經網絡預測模型,鋁電解槽的槽狀態頇測更加準確.
침대목전국내대려전해조운행상황진단존재적난도대、효솔저등문제,착안우여실시공황상구별이반응전해조전해능력화은정운행적전해조상태적연구,설계료일충이소파포산법제취조상태신식화건립료용비선성Morlet소파기취대전통신경원비선성격려함수적긴치형소파신경망락적조상태예측모형.이용소파변환적시역국부화성질화신경망락적자학습능력,대려전해조적조상태진행분석예측,극복료전통신경망락수렴속도만,용역함입국부최우등결점.통과Matlab대상태예측산법진행편정.결과현시,상비전통적신경망락예측모형,려전해조적조상태한측경가준학.
