基于数据挖掘的铝电解过程槽电压智能优化控制策略研究

发布时间：2022-12-22 18:51

　　减小槽平均电压是铝电解过程中降低直流电耗的有效措施之一。本文研究槽电压的优化控制策略来实现铝电解过程节能降耗。铝电解过程是一个复杂、多变量的工业过程,采用常规的方法,难以准确地描述铝电解过程的生产状态。因此,本文提出一种基于数据挖掘技术的槽电压优化控制策略,来实现铝电解过程中的建模与优化,以达到节能降耗的目的。基于铝电解过程具有非线性、多变量、高能耗的特点,其过程伴随着复杂的物理及化学反应,铝电解过程槽电压的数学机理模型难以确定,本文提出烟花算法—最小二乘支持向量机（FWA-LSSVM）建立槽电压预测模型,并引入智能优化算法在实际生产工艺条件约束下寻找最佳槽电压。首先,为了提高预测模型的精度,对采集的实际数据样本进行聚类分析,踢出异常工况点;然后采用FWA-LSSVM方法对槽电压建立预测模型;最后采用烟花算法（FWA）对槽电压进行寻优,最终得到优化槽电压。实验结果表明,建立的槽电压预测模型可达到较好精度,最大误差在允许范围内,并能在生产工艺条件约束下寻到最佳槽电压值。铝生产过程中存在操作干扰、控制不精确、电解质温度不可控等因素,使得槽况可能发生较大变动。针对不同槽况,槽电压优化控制技术... 

【文章页数】：64 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 课题研究背景及意义
        1.1.1 铝电解工艺简介
        1.1.2 铝电解节能减耗途径
        1.1.3 课题研究意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 铝电解过程优化控制技术研究现状
        1.2.2 数据挖掘技术研究现状
        1.2.3 优化算法研究现状
    1.3 论文研究的主要内容和组织结构
第2章 基于FWA-LSSVM的槽电压预测模型
    2.1 影响铝电解过程槽电压的技术条件
        2.1.1 槽电压
        2.1.2 电解质压降
    2.2 基于DBSCAN算法的数据预处理
    2.3 槽电压预测模型建立
        2.3.1 LSSVM 简介
        2.3.2 FWA简介
        2.3.3 基于FWA-LSSVM的槽电压预测建模
    2.4 实验结果与分析
    2.5 本章小结
第3章 基于FWA的槽电压优化
    3.1 槽电压优化控制模型
    3.2 基于FWA的槽电压优化控制模型求解
    3.3 实验结果与分析
    3.4 本章小结
第4章 基于CART决策树的槽况评判模型
    4.1 CART决策树
        4.1.1 CART决策树基本原理
        4.1.2 剪枝
    4.2 槽况分析
    4.3 槽况评判模型建立
    4.4 实验结果与分析
    4.5 本章小结
第5章 基于DCS实验平台的槽电压优化控制系统
    5.1 槽电压优化控制系统开发与实现
        5.1.1 槽电压优化控制实现途径
        5.1.2 槽电阻控制流程
    5.2 系统开发平台介绍
        5.2.1 硬件简述
        5.2.2 软件简述
    5.3 系统测试及实验仿真
    5.4 本章小结
第6章 总结与展望
    6.1 全文总结
    6.2 研究展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间科研成果


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进BP神经网络的轧机扭振智能控制[J]. 时培明,李冰洋.  噪声与振动控制. 2015(05)
[2]基于概率神经网络的高压断路器故障诊断[J]. 杨凌霄,朱亚丽.  电力系统保护与控制. 2015(10)
[3]基于CART算法的带钢抗拉强度影响因素研究[J]. 陈平,徐星.  控制工程. 2015(02)
[4]300kA铝电解槽低电压高效运行生产实践[J]. 朱伟.  黑龙江科技信息. 2015(03)
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[8]500kA预焙阳极电解槽针振和摆动现象的处理[J]. 马琼,刘进县.  有色金属(冶炼部分). 2014(12)
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硕士论文
[1]绿色蜂窝网中基于烟花算法的无线资源分配技术研究[D]. 曹阳阳.西安电子科技大学 2016
[2]240KA电解槽节能技术优化研究[D]. 郑永龙.中南大学 2012
[3]预焙铝电解槽电解温度预测模型的研究[D]. 姚明星.中南大学 2011
[4]400KA铝电解槽能耗优化控制系统及实现[D]. 宋祥君.中南大学 2010
[5]基于神经网络的氧化铝浓度控制模型研究[D]. 庞栩.重庆大学 2010
[6]混合智能优化控制方法的研究及其在铝电解中的应用[D]. 陆志坚.重庆大学 2010
[7]基于密度的聚类算法研究[D]. 孙凌燕.中北大学 2009



本文编号：3723845