铝电解槽监测数据分析与挖掘

发布时间：2020-05-13 19:50

【摘要】：随着数据测量技术和手段的不断发展,电解铝工艺人员可以拥有越来越多的之前无法在线测量的电解槽数据。将新的在线测量数据与日常的生产日报数据相结合,利用人工智能技术,分析、挖掘得到更多的电解槽自身信息,为优化电解槽生产管理提供决策依据,具有重要的研究意义和应用价值。本文首先介绍了相关的数据分析和数据挖掘技术,以及各种评价聚类算法的性能指标。针对电解温度无法在线测量问题,应用每日人工测量的电解温度和每分钟测量的电解槽的20个侧壁温度数据构成学习训练样本,利用实时测量的大量的侧壁温度数据,对每小时的电解温度进行线性回归预测,并探讨了不同降维方法、不同线性回归算法以及交叉验证算法的优劣,提出了一种基于侧壁温度预测电解温度的回归方法。针对传统k-means算法需要人工指定k值的问题,采用轮廓系数、霍普金斯统计值、簇内最大直径等性能指标,在进行k-means聚类过程中,动态调整k值的大小,以期收敛到系统最佳的k值,并给出了k值凝聚、分裂等多种算法的设计和比较。最后,将研究、开发的算法应用于电解温度的预测,侧壁温度的聚类,阳极电压基于时间和空间的聚类等生产数据分析环节。
【图文】：

射方法（ｅｌｂｏｗ邋ｍｅｔｈｏｄ），即给定ｋ＞０，进行ｋ－ｍｅａｎｓ聚类，并计算簇内方差逡逑和ｖａｉ＊（ｋ），然后，绘制出ｖａｒ关于ｋ的曲线，找到曲线的第一个（或者是最显逡逑著的）拐点，这个拐点对应的ｋ值暗示的就是“正确的”簇数，见图２－１。逡逑２０００１逦逦：，逦逡逑＼逡逑１５００逡逑＼逡逑汰邋１０００逦＼逡逑＼邋：逡逑°１逦２３４５６７８逡逑ｋ逡逑图２－１通过手肘法选择ｋ值逡逑在图２－１中，Ｘ轴为ｋ的不同取值，Ｙ轴为方差和。这个图中的Ｙ，即簇内方逡逑差和，也可以用簇内直径的最大值来代替。逡逑交叉验证法，即将数据集随机划分成ｍ份，，每一次，用其中的某ｍ－１份学习逡逑得到聚类模型，然后用余下的那一份去评估聚类结果的质量（测试样本与类中心逡逑的欧式距离和）：对于ｋ＞０重复ｍ次，分别将之前所分成的ｍ份数据集中的每一逡逑１０逡逑

图３－１系统设计功能模块图逡逑３．３系统数据库设计逡逑Ｍｙｓｑｌ数据库保存电解槽数据各类参数，例如：阳极电压数据，阴极电压数据，逡逑阴极钢棒温度，槽壳温度以及母线电压和母线电流数据。另外还存储了经汇总分逡逑析获得的阳极换极周期的数据，阳极异常状态数据，以及原始数据的小时级数据。逡逑ＳＱＬＳｅｒｖｅｒ：保存生产日报数据，包括工作电压、平均电压、针振、摆动、出铝量、逡逑电解温度等。仅可查询不可修改。逡逑
【学位授予单位】：北方工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP311.13;TF821

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本文编号：2662452