【摘 要】
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铝粉氮气雾化和分级工艺过程具有强烈的非线性、强耦合、大滞后、不确定性等特点，很难用单一的任何一种智能化方法或传统方法来实现雾化过程中的全局优化控制问题。本文对铝粉氮气雾化过程的工艺特点和控制要求进行了分析和研究，在对铝粉氮气雾化过程的机理深入分析的基础上，提出利用集成优化控制技术来实现铝粉氮气雾化过程的实时有效的控制和过程优化，实现了对铝粉雾化炉温度、循环氮气的稳定控制、利用RBF神经网络建立了铝
【机 构】
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深圳清华大学研究院 光机电重点实验室，深圳 518057 海南大学信息科学与技术学院，海口 570228
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铝粉氮气雾化和分级工艺过程具有强烈的非线性、强耦合、大滞后、不确定性等特点，很难用单一的任何一种智能化方法或传统方法来实现雾化过程中的全局优化控制问题。本文对铝粉氮气雾化过程的工艺特点和控制要求进行了分析和研究，在对铝粉氮气雾化过程的机理深入分析的基础上，提出利用集成优化控制技术来实现铝粉氮气雾化过程的实时有效的控制和过程优化，实现了对铝粉雾化炉温度、循环氮气的稳定控制、利用RBF神经网络建立了铝粉氮气雾化过程模型，以优化铝粉粒度分布为生产目标，采用改进的遗传算法实现了雾化过程优化控制，显著地改善了铝粉雾化效果，有效地提高了球型微细铝粉收率。
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