【摘 要】
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铝电解槽的稳定性研究是铝电解生产中的热点课题,从铝电解槽可在线采集量入手诊断其运行状况,进行相应的操作是提高其稳定性的重要措施。阳极电流是铝电解槽中一个能够在线采
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铝电解槽的稳定性研究是铝电解生产中的热点课题,从铝电解槽可在线采集量入手诊断其运行状况,进行相应的操作是提高其稳定性的重要措施。阳极电流是铝电解槽中一个能够在线采集的重要参数,其信号中包含大量的与电解槽运行状况相关的信息。可从阳极电流信号中提取槽况特征,建立相应的槽况诊断模型。以160kA系列预焙铝电解槽为研究对象,采集了正常槽和典型故障槽的阳极电流信号,利用“频谱—小波包—神经网络”相结合的方法对信号进行分析处理,得到以下结论：(1)利用频谱分析方法,研究不同槽况下阳极电流信号的频谱特点。采用Yule-Walker方法的功率谱估计提取出不同槽况阳极电流的频谱特征,较好区分了正常槽、冷槽及阴极破损槽,并得到正常槽、冷槽及阴极破损槽功率谱曲线主谱峰的频率范围,分别为：0.003～0.018Hz、0.023～0.027 Hz、0.027～0.031 Hz。将功率谱分析结果与HHT的边际谱分析结果进行对比,结果表明功率谱分析结果具有较好的可靠性。(2)根据功率谱分析结果,提出了阳极电流信号的小波包能量特征概念。对阳极电流信号进行小波除噪,对除噪后的阳极电流信号进行小波包4层分解和5层分解,并提取其能量特征向量。根据小波包4层分解和5层分解的结果,优化分析,选择合适的小波包重构系数,提取了不同槽况下的能量特征向量,并做归一化处理,使不同槽况下能量特征向量的差距明显,较好的区分了不同槽况下的阳极电流信号的特征,为槽况的诊断提供依据。(3)根据阳极电流信号小波包能量特征向量,建立了基于BP神经网络的故障诊断模型,并对其验证。仿真与验证结果表明：此网络辨别的模式简单,识别的准确率高,有利于在线监测和实时识别。
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