基于數(shù)據(jù)挖掘的鋁電解過(guò)程槽電壓智能優(yōu)化控制策略研究.pdf

1、減小槽平均電壓是鋁電解過(guò)程中降低直流電耗的有效措施之一。本文研究槽電壓的優(yōu)化控制策略來(lái)實(shí)現(xiàn)鋁電解過(guò)程節(jié)能降耗。鋁電解過(guò)程是一個(gè)復(fù)雜、多變量的工業(yè)過(guò)程，采用常規(guī)的方法，難以準(zhǔn)確地描述鋁電解過(guò)程的生產(chǎn)狀態(tài)。因此，本文提出一種基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的槽電壓優(yōu)化控制策略，來(lái)實(shí)現(xiàn)鋁電解過(guò)程中的建模與優(yōu)化，以達(dá)到節(jié)能降耗的目的。
　　基于鋁電解過(guò)程具有非線性、多變量、高能耗的特點(diǎn)，其過(guò)程伴隨著復(fù)雜的物理及化學(xué)反應(yīng)，鋁電解過(guò)程槽電壓的數(shù)學(xué)機(jī)理模型難以

2、確定，本文提出煙花算法—最小二乘支持向量機(jī)(FWA-LSSVM)建立槽電壓預(yù)測(cè)模型，并引入智能優(yōu)化算法在實(shí)際生產(chǎn)工藝條件約束下尋找最佳槽電壓。首先，為了提高預(yù)測(cè)模型的精度，對(duì)采集的實(shí)際數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行聚類(lèi)分析，踢出異常工況點(diǎn);然后采用FWA-LSSVM方法對(duì)槽電壓建立預(yù)測(cè)模型;最后采用煙花算法(FWA)對(duì)槽電壓進(jìn)行尋優(yōu)，最終得到優(yōu)化槽電壓。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，建立的槽電壓預(yù)測(cè)模型可達(dá)到較好精度，最大誤差在允許范圍內(nèi)，并能在生產(chǎn)工藝條件約束下尋到最

3、佳槽電壓值。
　　鋁生產(chǎn)過(guò)程中存在操作干擾、控制不精確、電解質(zhì)溫度不可控等因素，使得槽況可能發(fā)生較大變動(dòng)。針對(duì)不同槽況，槽電壓優(yōu)化控制技術(shù)研究方向是不同的。槽況的分類(lèi)研究對(duì)槽電壓優(yōu)化控制及預(yù)防槽況發(fā)展成病槽具有重大意義。通過(guò)分析槽況分類(lèi)特點(diǎn)，本文提出分類(lèi)與回歸樹(shù)(CART)來(lái)建立鋁電解過(guò)程槽況評(píng)判模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法建立的槽況評(píng)判模型簡(jiǎn)單、直觀并能夠有效判別槽況類(lèi)別。
　　基于鋁電解生產(chǎn)過(guò)程是一個(gè)高溫、高腐蝕過(guò)程，研究