铝电解槽电解质中氧化铝的浓度是维持铝电解槽正常生产最重要的参数之一。铝电解过程采用的自适应控制、模糊控制、神经网络控制等都需要对氧化铝浓度进行辨识。目前所采用的氧化铝浓度为激励信号的辨识方法响应速度慢，滞后性强，辨识结果受电流、温度、分子比、噪声等干扰因素影响较大，辨识过程对电解槽稳定性有较大影响。　　本文根据槽电阻与氧化铝浓度和极距的关系的模型dR/dt=dR/dC·dC/dt+dR/dL·dL/dt，提出以极距为激励信号，通过极距改变对槽电阻的作用规律实现氧化铝浓度辨识，该辨识策略具有辨识速度快，对槽况影响小等优势。　　建立了过程数学模型，并考察了各参数改变量及测量误差对氧化铝浓度辨识精度的影响，并提出各参数的精度要求△T≤1℃、△dL≤0.01mm、△dV≤0.0005V、△i≤100A、△CR≤0.01，氧化铝浓度辨识误差小于0.5％。　　采用MATLAB建立了槽电压模型，并利用该模型考察了小波基，滤波阶数对辨识结果的影响，结果表明采用5阶Harr小波用于槽电压信号滤波效果较佳。　　实验室和现场的氧化铝浓度辨识实践证明，以极距作为激励信号进行氧化铝浓度辨识误差小于0.5％，该辨识方案可行。　　本文还设计了以C8051F005单片机为核心的电解质初晶温度测量系统，并开发了相应的测量软件，可用于实验室及现场电解温度及电解质初晶温度的测量。