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数据挖掘在铝电解工艺参数量化中的相关性研究

唐婵懿  
【摘要】: 在传统铝电解控制中,工艺参数的量化方案主要采用人工经验进行设置,具有强烈的个人主观性,而没有充分利用现有铝电解生产过程中遗留的大量历史数据,没有发现这些海量数据中蕴含的对企业生产和管理具有重要指导作用的规律和最佳量化方案。为促进铝电解的生产管理、降低生产能耗、延长设备寿命、提高生产效益,将数据挖掘技术引入铝电解工艺参数量化中,并进行深入的理论研究和实验,找出铝电解工艺参数最佳量化方案。本文研究的主要内容及创新成果如下: 1.对数据挖掘技术和回归分析模型的概念、原理、方法、算法及应用进行深入研究。 2.通过对铝电解生产中所需的工艺参数及其量化现状进行分析,得出铝电解工艺参数最佳量化方案。首先,对铝电解数据进行抽取,得到需要的数据集;其次,对数据集进行数据预处理;最后,通过数据挖掘技术对经过预处理之后的数据进行分析、挖掘和评估,找到最佳的量化方案。 3.在数据预处理过程中,对于缺失数据,根据新老信息对它的影响,通过插值法实现缺失数据填充,能够实现数据变化过程较好的保存;对于噪声数据,采用分箱方法、范围修正和聚类算法进行处理。 4.结合铝电解生产过程的特性,建立回归分析模型。通过对回归分析、遗传算法、神经网络算法的研究,在此基础之上分别采用回归分析中的最小二乘法及遗传算法对历史数据进行挖掘,得到铝电解工艺参数的量化方案。 5.根据遗传算法擅长全局搜索、神经网络算法擅长局部搜索的特点,提出了遗传算法的改进方案——融合遗传算法与神经网络算法,即遗传神经网络算法,并将该算法应用于铝电解工艺参数历史数据的分析挖掘。实验结果证明:遗传神经网络算法得到的量化方案优于最小二乘法和遗传算法所得到的量化方案。 通过上述分析研究,设计并开发铝电解工艺参数量化数据挖掘系统,并将该系统应用于铝电解生产行业的数据处理中,能够有效指导电解槽的稳定生产、延长槽寿命、提高生产效率,为科学化管理提供技术支持。


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