智能优化控制提升氧化铝生料浆制备效率

本文主要探讨了氧化铝生料浆制备过程中的智能优化控制方法，这是一个关键的工业化生产环节，涉及到配料和调槽两个子过程的协同优化。在当前的工业环境下，生料浆制备过程面临着工艺特点鲜明、不确定性大以及原料成分波动等挑战，因此，提高生产效率和产品质量的智能优化控制显得尤为重要。 首先，作者对生料浆制备过程进行了深入分析，识别出其优化目标不仅限于单一子过程，而是需要整体考虑。他们将整个过程的优化分解为配料子过程和调槽子过程的优化目标，这是一种系统性的策略，旨在确保两个子过程的协同作用达到最优。 在配料子过程中，智能优化控制采用了模型预设和指标在线预报技术。通过预先建立数学模型，可以预测配料过程中的关键参数变化，同时实时监测数据反馈，确保配料的精准性和稳定性。结合模糊规则的前馈和反馈补偿方法，这种控制策略能够有效地处理过程中的不确定性，并对突发的原料成分波动进行适应性调整。 对于调槽子过程，粒子群算法被选用来实现优化控制。粒子群算法模拟了鸟群或鱼群的觅食行为，通过群体协作寻找最优解，能够在复杂的工艺环境中寻找到最佳的调槽策略，确保生料浆的质量均匀性。 最后，通过在实际工业环境中的应用，研究结果证实了提出的智能优化控制方法的有效性。这种方法不仅可以提升生料浆制备过程的效率，降低生产成本，还能减少废品率，提高整体生产系统的可靠性。 总结来说，这篇论文的核心内容是利用智能控制理论和技术（如模型预设、模糊规则和粒子群算法）对氧化铝生料浆制备过程进行优化，以应对工艺特性带来的挑战，最终实现生产过程的高效、稳定和高质量。这对于现代工业生产中的复杂过程控制具有重要的实践价值和理论意义。