针对氧化铝生料浆配料过程中存在成分信息不完备,工况变化规律难统计等诸多不确定性的特点,提出一种从建模和优化计算两个层次上弱化不确定性的实时优化方法,采用神经网络、物料平衡建立生料浆质量主规律预测模型,再利用灰色理论对模型的偏差数据进行信息挖掘,补偿不确定因素的影响;然后,基于质量预测模型,提出一种专家分级推理机制实现不确定环境下的配比优化,提高入槽生料浆质量,实现了生料浆质量指标的优化控制,其中碱比[N/R]的合格率达到了99%,钙比[C/S]和铝硅比A/S分别达到了96%和94%,并简化了生产工艺,有效降低了能耗,为存在信息不确定性的长流程工业过程的优化控制提供了新思路.
氧化铝 配料 不确定 实时优化 专家推理 遗传算法