氧化铝蒸发工序出口浓度预测模型的建立

• 作者: 唐朝晖 桂卫华 毕庆华
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 氧化铝蒸发系统 浓度预测模型 神经网络 残差补偿
• 年，卷（期）: 2008,（36）
• 所属期刊栏目: 软件时空
• 页码范围: 194-196
• 页数: 3页
• 分类号: TP13
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2008.36.081

摘要

氧化铝蒸发系统种分母液出口浓度是重要的出口质量指标.目前,在实际生产中种分蒸发工序多采用离线浓度检测,致使浓度控制严重滞后,影响了完成液的质量.由于BP神经网络具有良好的非线性拟合能力,因此,可以利用神经网络建立出口浓度回归模型.同时,为了使该模型具有较好的动态特性,对神经网络输出进行残差补偿,并用MATLAB对其进行了仿真研究和误差分析,实践表明该测量技术是可行的,其测量结果完全能满足工业生产的需要.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	桂卫华	中南大学信息科学与工程学院	695	7452	38.0	56.0
2	唐朝晖	中南大学信息科学与工程学院	89	1053	17.0	29.0
3	毕庆华	中南大学信息科学与工程学院	2	11	1.0	2.0