基于槽況分類的鋁電解電流效率預(yù)測(cè)研究.pdf

1、鋁電解生產(chǎn)過程是一個(gè)時(shí)變、非線性、大時(shí)滯的復(fù)雜工業(yè)過程，電解槽工作在多相（固相、液相、氣相）、多場(chǎng)（熱場(chǎng)、磁場(chǎng)）的復(fù)雜環(huán)境中，電解槽參數(shù)眾多，參數(shù)之間存在強(qiáng)耦合性，且大部分參數(shù)均不可實(shí)時(shí)檢測(cè)，導(dǎo)致鋁電解過程控制困難。
　　電流效率是鋁電解過程中最重要的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)參數(shù)，提高電流效率可以提高鋁產(chǎn)量，同時(shí)可以降低能耗。對(duì)電流效率進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，可以為電解工提供決策依據(jù)。由于在生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)電流效率不能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)，采用軟測(cè)量技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)電流效率的精

2、確預(yù)測(cè)，用于指導(dǎo)現(xiàn)場(chǎng)生產(chǎn)。針對(duì)電解槽在不同槽況下工藝參數(shù)特征不一致的問題，本文提出了基于槽況分類的多支持向量機(jī)電流效率預(yù)測(cè)模型，對(duì)電流效率實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)。
　　本文的主要工作包括：
　　1.閱讀大量文獻(xiàn)，學(xué)習(xí)鋁電解生產(chǎn)過程工藝知識(shí)，介紹鋁電解過程的工藝特點(diǎn)，介紹了當(dāng)前軟測(cè)量技術(shù)和鋁電解參數(shù)軟測(cè)量手段的研究現(xiàn)狀。
　　2.闡述了鋁電解過程基礎(chǔ)工藝，綜述鋁電解工藝參數(shù)測(cè)量的研究現(xiàn)狀，根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)分析電解槽各參數(shù)對(duì)電流效率的影響，

3、初步選定模型的輸入輸出變量，對(duì)鋁電解生產(chǎn)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，主要包括異常值剔除、數(shù)據(jù)缺失值補(bǔ)足、歸一化處理和相關(guān)性分析，建立數(shù)據(jù)庫(kù)，用于建模分析。
　　3.分析了不同槽況下的電解槽工藝參數(shù)表現(xiàn)特征，根據(jù)鋁電解槽數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，采用模糊-C均值聚類算法進(jìn)行聚類分析，得到三種不同槽況并與專家經(jīng)驗(yàn)分類結(jié)果進(jìn)行比較，據(jù)有較高的分類準(zhǔn)確率，可用于分類預(yù)測(cè)。
　　4.分別建立基于 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法優(yōu)化的 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電流效率預(yù)測(cè)模型

4、，對(duì)模型預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行分析，結(jié)果表明經(jīng)過遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較高的命中率，降低的誤差，實(shí)用性更高。
　　5.建立基于槽況分類的多支持向量機(jī)的電流效率預(yù)測(cè)模型，首先對(duì)聚類后的每個(gè)子類建立支持向量機(jī)子模型，然后利用模糊隸屬度加權(quán)法對(duì)子模型進(jìn)行加權(quán)融合。在預(yù)測(cè)時(shí)，首先使用模糊 C-均值聚類將待測(cè)試樣本分類，并計(jì)算該樣本對(duì)每一類的模糊隸屬度，然后使用三個(gè)子預(yù)測(cè)模型將該樣本作為輸入做預(yù)測(cè)，最后利用模糊隸屬度加權(quán)法將三個(gè)子預(yù)測(cè)模型的輸