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鋁電解測控技術及應用 版權信息
- ISBN：9787502493929
- 條形碼：9787502493929 ; 978-7-5024-9392-9
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
鋁電解測控技術及應用 內容簡介
本書共6章，主要介紹鋁電解過程的參數測量和技術指標的控制，以介紹測量和控制方法為主。具體有五方面的內容：鋁電解相關測量技術，鋁電解物理場仿真技術，鋁電解過程故障診斷技術，鋁電解控制技術和鋁電解槽壽命分析。 本書可供從事鋁電解生產和管理的技術人員及相關專業的科研人員、教師和學生閱讀參考，也可作為自動化和計算機領域從事計算機仿真、測量技術、故障診斷和控制的科研人員、教師及學生的參考資料。
鋁電解測控技術及應用 目錄
1 緒論
1.1 鋁電解生產過程概述
1.1.1 生產工藝
1.1.2 主要技術經濟指標
1.1.3 重要工藝參數
1.2 鋁電解技術現狀
1.2.1 鋁電解過程技術特點
1.2.2 鋁電解生產數據采集與集成
1.2.3 鋁電解多維分析系統
1.2.4 鋁電解數據挖掘
1.2.5 鋁電解六西格瑪項目管理
1.2.6 鋁電解槽“三度尋優”控制技術
1.2.7 陽極開槽及低效應控制
1.2.8 九區控制
1.2.9 預測模糊專家系統
1.2.10 智能多環協同優化控制
1.3 鋁電解的主要問題及發展趨勢
1.3.1 鋁電解的主要問題
1.3.2 鋁電解的發展趨勢
參考文獻
2 鋁電解過程的參數檢測
2.1 概述
2.2 陽極電流檢測
2.2.1 陽極電流檢測方法簡介
2.2.2 基于ZigBee無線傳輸的測量
2.2.3 基于模塊TDAM的測量
2.2.4 基于PCI-8602數據采集系統
2.2.5 一種鋁電解過程陽極更換方法
2.3 鋁電解溫度測量
2.3.1 概述
2.3.2 鋁電解過程的溫度預測
2.3.3 基于熱電偶升溫速率的溫度測算
2.4 電流效率檢測
2.4.1 鋁電解槽電流效率的重要性
2.4.2 電流效率的測定方法
2.4.3 二氧化碳氣體檢測技術
2.4.4 電流效率與陽極電流分布的數學模型
2.4.5 預焙鋁電解槽區域電流效率
2.5 其他參數測量
2.5.1 電解質過熱度的測算
2.5.2 氧化鋁濃度估算
2.5.3 電解質摩爾比的軟測量
2.5.4 電導率測量
2.5.5 鋁電解槽熔體高度的測量
參考文獻
3 鋁電解過程物理場仿真
3.1 概述
3.1.1 鋁電解過程物理場仿真的意義
3.1.2 鋁電解過程物理場仿真的理論基礎
3.2 電解槽的電熱場仿真
3.2.1 鋁電解槽物理模型
3.2.2 鋁電解槽電熱場數學模型
3.2.3 ANSYS分析過程
3.2.4 基于ANSYS的16OkA鋁電解槽電熱場仿真
3.2.5 基于ANSYS的35OkA預焙鋁電解槽電熱場仿真
3.2.6 基于COMSOL的電熱場仿真
3.3 鋁電解槽電磁場仿真
3.3.1 鋁電解槽電磁場計算方法
3.3.2 基于ANSYS的350kA鋁電解槽電磁場仿真
3.4 電解槽流場的仿真
3.4.1 鋁液流場的數學模型
3.4.2 鋁液受力分析及電磁力場的計算
3.4.3 基于COMSOL鋁液流場的有限元分析
3.5 鋁電解過程多物理場分析
3.5.1 鋁電解槽多物理場數學模型
3.5.2 COMSOL建模過程
3.5.3 計算結果及分析
3.5.4 討論
3.6 物理場仿真應用
3.6.1 鋁電解生產中陽極電熱場分布
3.6.2 鋁電解槽陽極的優化設計
3.6.3 不同槽膛內形對物理場的影響
3.6.4 覆蓋料厚度對鋁電解槽溫度場的影響
3.6.5 更換陽極工藝對槽體溫度場的影響
參考文獻
4 鋁電解槽故障診斷
4.1 概述
4.1.1 故障診斷技術及方法
4.1.2 鋁電解槽故障簡介
4.2 基于BP神經網絡的電解槽故障診斷
4.2.1 數據預處理
4.2.2 頻譜分析
4.2.3 神經網絡建模
4.2.4 網絡參數的確定
4.2.5 故障診斷結果與分析
4.2.6 遺傳優化的神經網絡診斷系統
4.3 基于Elman神經網絡診斷系統
4.3.1 Elman神經網絡診斷模型的建立
4.3.2 Elman神經網絡與BP網絡的結果對比
4.3.3 診斷結果
4.4 基于短時傅里葉變換的信號分析
4.4.1 短時傅里葉變換
4.4.2 窗函數的選擇及參數確定
4.4.3 基于短時傅里葉變換的特征值提取
4.4.4 陽極的故障診斷
4.5 模糊綜合評判法分析陽極故障
4.5.1 電壓信號分析與處理
4.5.2 槽電壓和陽極導桿等距壓降的頻譜分析
4.5.3 信號分解
4.5.4 陽極狀態診斷
4.5.5 陽極狀態診斷實例
4.5.6 陽極效應診斷
4.5.7 陽極效應預報實例
4.6 基于希爾伯特一黃變換的鋁電解過程故障分析
4.6.1 希爾伯特-黃變換法簡介
4.6.2 希爾伯特黃變換法的過程
4.6.3 希爾伯特-黃變換法的信號分析結果及討論
4.6.4 HHT算法與傳統信號分析算法的區別
4.6.5 HHT算法的適用性
4.7 基于小波分析鋁電解槽陰極狀況分析
4.7.1 陰極軟母線壓降數據采集和預處理
4.7.2 小波基函數和分解層數的確定
4.7.3 特征參數的選取
4.7.4 特征參數聚類分析和應用
4.7.5 陰極狀況的診斷過程
4.8 基于小波包分解和神經網絡的鋁電解槽陰極狀態診斷
4.8.1 陰極故障特征提取
4.8.2 鋁電解槽陰極狀態診斷
參考文獻
5 鋁電解槽控制技術
5.1 概述
5.1.1 鋁電解過程控制系統的目的和任務
5.1.2 鋁電解槽控制的特點
5.1.3 鋁電解槽控制現狀
5.2 鋁電解過程溫度控制
5.2.1 鋁電解過程溫度控制的影響因素
5.2.2 鋁電解溫度自適應模糊控制
5.2.3 基于RBF神經網絡的鋁電解
1.1 鋁電解生產過程概述
1.1.1 生產工藝
1.1.2 主要技術經濟指標
1.1.3 重要工藝參數
1.2 鋁電解技術現狀
1.2.1 鋁電解過程技術特點
1.2.2 鋁電解生產數據采集與集成
1.2.3 鋁電解多維分析系統
1.2.4 鋁電解數據挖掘
1.2.5 鋁電解六西格瑪項目管理
1.2.6 鋁電解槽“三度尋優”控制技術
1.2.7 陽極開槽及低效應控制
1.2.8 九區控制
1.2.9 預測模糊專家系統
1.2.10 智能多環協同優化控制
1.3 鋁電解的主要問題及發展趨勢
1.3.1 鋁電解的主要問題
1.3.2 鋁電解的發展趨勢
參考文獻
2 鋁電解過程的參數檢測
2.1 概述
2.2 陽極電流檢測
2.2.1 陽極電流檢測方法簡介
2.2.2 基于ZigBee無線傳輸的測量
2.2.3 基于模塊TDAM的測量
2.2.4 基于PCI-8602數據采集系統
2.2.5 一種鋁電解過程陽極更換方法
2.3 鋁電解溫度測量
2.3.1 概述
2.3.2 鋁電解過程的溫度預測
2.3.3 基于熱電偶升溫速率的溫度測算
2.4 電流效率檢測
2.4.1 鋁電解槽電流效率的重要性
2.4.2 電流效率的測定方法
2.4.3 二氧化碳氣體檢測技術
2.4.4 電流效率與陽極電流分布的數學模型
2.4.5 預焙鋁電解槽區域電流效率
2.5 其他參數測量
2.5.1 電解質過熱度的測算
2.5.2 氧化鋁濃度估算
2.5.3 電解質摩爾比的軟測量
2.5.4 電導率測量
2.5.5 鋁電解槽熔體高度的測量
參考文獻
3 鋁電解過程物理場仿真
3.1 概述
3.1.1 鋁電解過程物理場仿真的意義
3.1.2 鋁電解過程物理場仿真的理論基礎
3.2 電解槽的電熱場仿真
3.2.1 鋁電解槽物理模型
3.2.2 鋁電解槽電熱場數學模型
3.2.3 ANSYS分析過程
3.2.4 基于ANSYS的16OkA鋁電解槽電熱場仿真
3.2.5 基于ANSYS的35OkA預焙鋁電解槽電熱場仿真
3.2.6 基于COMSOL的電熱場仿真
3.3 鋁電解槽電磁場仿真
3.3.1 鋁電解槽電磁場計算方法
3.3.2 基于ANSYS的350kA鋁電解槽電磁場仿真
3.4 電解槽流場的仿真
3.4.1 鋁液流場的數學模型
3.4.2 鋁液受力分析及電磁力場的計算
3.4.3 基于COMSOL鋁液流場的有限元分析
3.5 鋁電解過程多物理場分析
3.5.1 鋁電解槽多物理場數學模型
3.5.2 COMSOL建模過程
3.5.3 計算結果及分析
3.5.4 討論
3.6 物理場仿真應用
3.6.1 鋁電解生產中陽極電熱場分布
3.6.2 鋁電解槽陽極的優化設計
3.6.3 不同槽膛內形對物理場的影響
3.6.4 覆蓋料厚度對鋁電解槽溫度場的影響
3.6.5 更換陽極工藝對槽體溫度場的影響
參考文獻
4 鋁電解槽故障診斷
4.1 概述
4.1.1 故障診斷技術及方法
4.1.2 鋁電解槽故障簡介
4.2 基于BP神經網絡的電解槽故障診斷
4.2.1 數據預處理
4.2.2 頻譜分析
4.2.3 神經網絡建模
4.2.4 網絡參數的確定
4.2.5 故障診斷結果與分析
4.2.6 遺傳優化的神經網絡診斷系統
4.3 基于Elman神經網絡診斷系統
4.3.1 Elman神經網絡診斷模型的建立
4.3.2 Elman神經網絡與BP網絡的結果對比
4.3.3 診斷結果
4.4 基于短時傅里葉變換的信號分析
4.4.1 短時傅里葉變換
4.4.2 窗函數的選擇及參數確定
4.4.3 基于短時傅里葉變換的特征值提取
4.4.4 陽極的故障診斷
4.5 模糊綜合評判法分析陽極故障
4.5.1 電壓信號分析與處理
4.5.2 槽電壓和陽極導桿等距壓降的頻譜分析
4.5.3 信號分解
4.5.4 陽極狀態診斷
4.5.5 陽極狀態診斷實例
4.5.6 陽極效應診斷
4.5.7 陽極效應預報實例
4.6 基于希爾伯特一黃變換的鋁電解過程故障分析
4.6.1 希爾伯特-黃變換法簡介
4.6.2 希爾伯特黃變換法的過程
4.6.3 希爾伯特-黃變換法的信號分析結果及討論
4.6.4 HHT算法與傳統信號分析算法的區別
4.6.5 HHT算法的適用性
4.7 基于小波分析鋁電解槽陰極狀況分析
4.7.1 陰極軟母線壓降數據采集和預處理
4.7.2 小波基函數和分解層數的確定
4.7.3 特征參數的選取
4.7.4 特征參數聚類分析和應用
4.7.5 陰極狀況的診斷過程
4.8 基于小波包分解和神經網絡的鋁電解槽陰極狀態診斷
4.8.1 陰極故障特征提取
4.8.2 鋁電解槽陰極狀態診斷
參考文獻
5 鋁電解槽控制技術
5.1 概述
5.1.1 鋁電解過程控制系統的目的和任務
5.1.2 鋁電解槽控制的特點
5.1.3 鋁電解槽控制現狀
5.2 鋁電解過程溫度控制
5.2.1 鋁電解過程溫度控制的影響因素
5.2.2 鋁電解溫度自適應模糊控制
5.2.3 基于RBF神經網絡的鋁電解
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