稀土元素是一种包括17类金属元素的总称,钕铁硼永磁铁作为重要的稀土功能材料在新能源、电子信息等高新技术产业中扮演了十分重要角色。金属钕作为钕铁硼的一种重要添加原料,随着钕铁硼年产量持续走高,它的需求量也开始逐年上升,电解氧化钕制取钕金属过程中,电解槽内电解温度是影响钕金属产品质量的关键因素。中国稀土工业较西方国家发展起步晚,熔盐电解氧化钕温度控制过程更多的采用人工凭经验调整槽内温度,带来了钕金属质量不稳定、产量受限的后果。每年在满足国际市场对钕铁硼材料需求的同时伴随着巨大的电能浪费,氧化钕电解槽温度控制智能化迫在眉睫。在广西贺州某稀土电解车间调研过程中:厂商提出氧化钕电解过程中钕金属存在质量波动的现象,其中投料产出比、钕金属产品质量波动明显。电解现场考察:人工依靠肉眼观察熔盐颜色凭经验判断电解槽温度、人为改变电解电流大小或阴极插入深度调整槽内温度,而钕金属质量的好坏直接受到电解温度的影响,目前稀土厂商在氧化钕实际生产过程中尚不能对电解温度实现有效控制,从而产生一系列钕金属质量不稳定的现象。氧化钕电解槽温度控制系统是一个多输入、单输出的复杂系统,控制过程具有时滞性、非线性等特点,模糊神经网络PID对于非线性系统具有友好的控制能力,同时神经网络的预测能力可以改善系统滞后带来的温度控制不及时。本文提出运用模糊神经网络算法代替人工决策进行温度控制,通过对比模糊神经网络、经典PID算法模型对电解槽温度控制的仿真结果,理论上确定了模糊神经网络可以应用在稀土电解温度控制;测定电解电流、阴极插入深度、阴极电流密度三因素分别影响电解温度的实验数据,使用距离相关性分析三因素对氧化钕电解槽温度的影响程度并确定温度控制主变量,搭建氧化钕电解槽温度控制实验测试平台测试模糊神经网络算法对6KA氧化钕电解槽温度控制效果。模糊神经网络在6KA氧化钕电解槽温度控制应用中,以阴极电流密度为主控变量,在温度控制实验中具备较好的控制效果,对比传统电解槽温度控制方式中主控变量不确定、人工控温等导致产品质量不稳定且较高消耗,本文研究的温度控制方法具有较好的的电解温度控制能力,很大程度上稳定了钕金属产品质量。由于不同规格的氧化钕电解槽的结构和材质有所差异,本文6KA氧化钕电解槽温度控制的研究成果能否应用在其他规格的氧化钕电解温度控制中有待进一步研究。