鋁電解槽焙燒啟動數(shù)據(jù)挖掘的研究與開發(fā).pdf

1、隨著計算機在鋁電解生產(chǎn)行業(yè)中應(yīng)用的推廣，各廠在生產(chǎn)過程中均采用了計算機參與的監(jiān)控系統(tǒng)實現(xiàn)對電解槽的自動化控制。各種槽況數(shù)據(jù)被監(jiān)控系統(tǒng)自動采集，在鋁電解生產(chǎn)行業(yè)積累了大量的歷史數(shù)據(jù)。然而現(xiàn)有的系統(tǒng)數(shù)據(jù)共享度、集成度低、且只能進行簡單的數(shù)據(jù)錄入、查詢、統(tǒng)計等事務(wù)性的處理過程，卻不能發(fā)現(xiàn)這些海量的數(shù)據(jù)中蘊含的對企業(yè)生產(chǎn)和管理具有重要的指導(dǎo)作用的規(guī)則和規(guī)律。決策者迫切需要從海量數(shù)據(jù)中提取有價值的信息和知識，以用于電解槽的管理，提高生產(chǎn)效益。焙燒

2、啟動是影響鋁電解槽壽命進而影響企業(yè)經(jīng)濟效益極為重要的因素之一，所以對焙燒啟動期間電解槽的狀況分析相當(dāng)重要。 本文主要對數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在鋁電解領(lǐng)域中的應(yīng)用作了研究和開發(fā)；介紹了數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)挖掘的基本概念，對鋁電解焙燒啟動的數(shù)據(jù)倉庫進行了設(shè)計，并開發(fā)了抽取、轉(zhuǎn)換、裝載ETL(ExtractTransformLoad)工具，實現(xiàn)了多種預(yù)處理方法，完成了數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè)。 著重對數(shù)據(jù)挖掘中的聚類、分類、關(guān)聯(lián)規(guī)則算法進行了研

3、究和針對鋁電解數(shù)據(jù)特點的改進，使其能產(chǎn)生更有效和實用的挖掘結(jié)果。包括：1、聚類中的k-means算法，改進和簡化了基于單親遺傳的k-means算法，消除傳統(tǒng)的k-means對初始中心點的依賴性；2、分類中的ID3算法，針對鋁電解數(shù)據(jù)全是連續(xù)型數(shù)值，而ID3只能處理離散數(shù)據(jù)，提出一種改進的動態(tài)劃分?jǐn)?shù)據(jù)區(qū)間的數(shù)值型ID3算法，使其能建立更優(yōu)的決策樹、數(shù)據(jù)的處理結(jié)果更符合生產(chǎn)管理需求；3、基于FP-Growth的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法，根據(jù)鋁電解數(shù)據(jù)的

4、分布特點改進了該算法，使其可以對連續(xù)型的鋁電解數(shù)據(jù)的直接分析處理，自動獲取不同區(qū)間數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，使挖掘出的規(guī)律對生產(chǎn)更有指導(dǎo)價值。 設(shè)計和開發(fā)了鋁電解數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，并利用實現(xiàn)的改進算法對電解槽焙燒啟動期間的槽狀態(tài)數(shù)據(jù)進行了聚類、分類和關(guān)聯(lián)分析，發(fā)現(xiàn)了異常槽及得出了槽況的分類規(guī)則；分析各工藝參數(shù)之間的相互影響關(guān)系，及確定較高電流效率的最佳的工藝參數(shù)組合，同時也證明了本文改進算法的有效性和實用性。 該系統(tǒng)應(yīng)用于鋁電解生