氧化铝生产蒸发工序能耗分析

为降低氧化铝生产蒸发工序的能耗,对测试结果误差进行修正;应用热分析和(煳)分析方法研究四效蒸发器-三级闪蒸器系统的用能状况.研究结果表明:蒸发系统的热效率仅为15.39％,其中Ⅳ效蒸发器的热效率仅为7.23％,其他单元热效率较高;Ⅳ效蒸发器的热损失主要是外排的冷凝水和乏汽带走大量的热所致;蒸发系统的(炯)效率仅为19.51％,其中各效蒸发器的(炯)效率均较低而(炯)损失率均较高,是提高系统(炯)效率的关键因素,因此,应加强乏汽和冷凝水的余热回收利用,并优化或改进蒸发器的操作参数和预热器使用方式.     

基于改进微粒群算法的快速山峰聚类法

依据样本密度使用高斯函数构造山峰函数时,削去对山峰函数贡献较小的大部分边缘,从而大大减少计算工作量;提出了一种改进的微粒群算法,使之具有多峰函数寻优能力,可以一次求出山峰函数的各个峰值,即基于改进微粒群算法的快速山峰聚类法,给出了算法的原理,步骤,快速山峰函数与常规山峰函数间的误差及计算工作量的比较.仿真结果表明,该算法计算简单快捷,可以一次求出所有的聚类中心,在满足精度要求的情况下,能够减少90%以上的计算工作量,有效地搜寻到数据样本空间的各个聚类中心,从而实现对数据样本的准确聚类.     

基于数据噪音约束的受限最优建模方法

基于经验模型可能最优效果受数据质量限制的事实,提出了"受限最优模型"的概念,定量分析了噪音强度、样本规模时受限最优模型效果的影响.提出了利用受限最优模型期望效果进行优化建模思想,基于该思想,提出了一种基于噪音信息指导的神经网络优化建模方法,仿真试验表明,该建模方法切实可行,效果明显优于传统方法.为了客观地评价模型效果,还提出了一种新的模型评估指标--误差平均功率,分析了它和常用的模型评估指标--误差均方之间的关系,指出了其应用意义.     

前馈网络的混沌梯度搜索耦合学习算法及应用

针对BP神经网络易陷入局部极小的问题,提出了混沌梯度优化的神经网络的学习算法,其原理是采用梯度下降进行"粗搜索",混沌搜索进行"细搜索",并建立规则将两者结合起来,以构成BP神经网络的基于规则的混沌梯度耦合学习算法.它有效地利用了梯度下降算法的快速性和混沌寻优的全局性,将该算法应用于某智能决策支持系统模型库中的模型学习,有效地提高了前馈神经网络的学习效率.     

工艺参数在线检测和信息管理的集成网络系统

结合金川公司第一冶炼厂熔炼车间矿热电炉-转炉-渣贫化电炉的炼镍生产工艺,开发了该车间工艺参数在线检测和信息管理集成网络计算机控制系统．该系统充分利用熔炼车间计算机网络系统提供的工艺参数检测数据,以图表和曲线方式对其进行统计分析、趋势分析、生产状况和生产现状检查等,能达到稳定生产、降低能耗和生产成本的目的,提高了管理的现代化水平．     

镍熔炼过程实时监测网络的开发与应用

介绍了镍熔炼过程两级星型集散式实时监测网络的结构、功能和特点,论述了系统设备选型、可编程控制器(PLC)远程通讯技术和数据处理技术．应用结果表明,本系统功能齐全实用,检测结果准确,有较高的抗干扰能力和运行稳定性,为管理和操作人员提供了有效的生产过程检查、监控和分析工具．