1 引言 　　数据采集技术是一项基本的实用性技术,已被广泛地应用于测量、检测、控制、诊断等各个领域。随着电子技术, 计算机技术和通信技术的迅猛发展, 国内外用数字信号处理的办法检测, 采集, 分析, 处理各种数据已经成为一种趋势,而运用数字信号处理的方法对现场采集的音频信号进行实时分析,为现场状况的预测提供精确的数据分析依据,现己经在故障检测、灾害预防、军事等方面得到了广泛的应用。在铝电解工业中,确认电解槽的破损形式和部位时可利用其发出的信号进行检测。在铝电解的生产过程中会产生一些特征频率,如

在铝电解槽非稳态情况下,槽参数易发生局部突变,呈现非高斯概率分布,且各种槽参数相关性较强,无法满足概率神经网络中训练样本必须服从独立同分布的假设条件,影响槽况诊断的精确度。提出一种基于对称Alpha稳定分布概率神经网络的铝电解槽况诊断方法,利用其对非高斯分布数据的良好近似拟合能力,改进模式层的径向基函数,提高概率神经网络对槽参数局部突变的适应性。通过取自某厂170kA大型预焙槽的样本进行检验表明,该方法能够对5种槽况做出正确的诊断,具有较强的分类精度和收敛速度。

1 引言 　　数据采集技术是一项基本的实用性技术,已被广泛地应用于测量、检测、控制、诊断等各个领域。随着电子技术, 计算机技术和通信技术的迅猛发展, 国内外用数字信号处理的办法检测, 采集, 分析, 处理各种数据已经成为一种趋势,而运用数字信号处理的方法对现场采集的音频信号进行实时分析,为现场状况的预测提供的数据分析依据,现己经在故障检测、灾害预防、军事等方面得到了广泛的应用。在铝电解工业中,确认电解槽的破损形式和部位时可利用其发出的信号进行检测。在铝电解的生产过程中会产生一些特征频率,如熔体

针对电解铝生产过程中电解槽调配及出铝调度问题, 在建立数学模型分析基础上, 设计一种混合策略优化算法. 通过引入人工经验排出特例, 利用遗传算法完成优化. 以出铝路径为优化适应度函数, 利用交叉算子调配电解槽铝液组合, 利用变异算子改变槽装车路线. 最后通过某铝厂电解槽3 组数据优化实例表明了所提出方法的有效性.