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State prediction of aluminum cell based on K-LSTM algorithm
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全文待审
曹丹阳 / 北方工业大学
田学法 / 北方工业大学
孔淑麒 / 北方工业大学
Aluminum electrolytic process is a very complex industrial process meanwhile lot of data produced in this production process. In order to facilitate the industrial personnel to grasp the change of the aluminum reduction cell in time, here we use the improved K-LSTM algorithm to predict the aluminum electrolytic cell state. The algorithm combines the characteristics of data changes, and proposes to solve the problem of sample imbalance in the LSTM forget gate unit, and eliminate the sample imbalance by setting the weight. The algorithm can effectively predict the state of the aluminum electrolytic cell, especially the ratio of the prediction of the sudden change period of the cell state to the model before the improvement can predict the change of the cell state more quickly, which  has a very important effect on the aluminum electrolysis industry with large time lag. It can predict the abnormality of the cell in advance, and experts can make the expected reduction in loss in time.
重要日期
  • 会议日期

    10月08日

    2021

    10月10日

    2021

  • 09月20日 2021

    提前注册日期

  • 10月10日 2021

    注册截止日期

  • 12月31日 2021

    初稿截稿日期

主办单位
中国航天科工集团有限公司科技委
绍兴市人民政府
浙江理工大学
中国仿真学会
中国计算机自动测量与控制技术协会
中国航天第二专业(导弹总体)信息网
中国航天第三专业(空天动力)信息网
中国航天第四专业(导航与控制)信息网
承办单位
北京仿真中心
北京航天情报与信息研究所
北京动力机械研究所
北京自动化控制设备研究所
北方科技信息研究所
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浙江理工大学柯桥研究院
深圳航天科创实业有限公司
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