【摘要】：現(xiàn)代鋁電解工業(yè)系統(tǒng)規(guī)模越來越大,投資成本不斷增加,企業(yè)追求高安全性、高效益。由于槽內(nèi)復雜的生產(chǎn)環(huán)境以及外部多種不確定因素的作用,鋁電解槽內(nèi)故障頻繁發(fā)生。如果不能準確、及時地對異常槽況進行診斷并調(diào)整相應控制策略,極易發(fā)生安全事故,釀成悲劇。但是,槽內(nèi)參數(shù)呈現(xiàn)出非線性、強耦合性、動態(tài)特性等特點,給槽況診斷帶來極大困難。加之,超低能耗鋁電解槽技術(shù)的成功應用導致槽內(nèi)波動頻繁,非穩(wěn)態(tài)非均一特性明顯,更增加槽況診斷難度。在分析總結(jié)國內(nèi)外槽況診斷研究的基礎上,本文提出基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的超低能耗鋁電解槽況診斷方法。通過各種數(shù)據(jù)處理及分析方法,挖掘超低能耗鋁電解槽內(nèi)參數(shù)的內(nèi)在規(guī)律,監(jiān)測并識別鋁電解過程中出現(xiàn)的異常槽況,并追溯其發(fā)生的根本原因,從而為故障診斷以及控制策略調(diào)整提供決策依據(jù),最終保證鋁電解槽平穩(wěn)、可靠、安全運行。本文主要研究內(nèi)容包括:1基于優(yōu)化主元分析的鋁電解槽況診斷方法。該方法利用相對主元分析方法在進行特征選擇時的降維優(yōu)勢,提出一種有效的準則以確定主元的相對權(quán)重。通過遺傳算法構(gòu)造誤報率適應度函數(shù),考察觀測樣本在主元空間和殘差空間里投影的變化,以獲得搜索區(qū)域內(nèi)最優(yōu)的相對轉(zhuǎn)換矩陣,使Hotelling's T~2檢驗和預測平方差(Squared Prediction Error,SPE)檢驗的誤報率降低到最小。2基于特征子空間優(yōu)化相對矩陣的鋁電解槽況診斷方法。針對槽參數(shù)非線性特性,首先引入核函數(shù)將鋁電解槽的非線性樣本數(shù)據(jù)投影到高維特征子空間,然后利用細菌覓食算法(Bacterial Foraging Optimization Algorithm-BFO)構(gòu)造簡單,不易陷入局部極小值等優(yōu)點,對相對轉(zhuǎn)換矩陣進行優(yōu)化,以最大限度地保留原始數(shù)據(jù)的特征分布,最后考察主元空間和殘差空間里樣本數(shù)據(jù)投影的變化,使得由Hotelling's T~2檢驗和SPE檢驗構(gòu)成的綜合指標φ檢驗漏檢率降低到最小。3基于動態(tài)核相對主元分析的鋁電解槽況診斷方法,考慮到鋁電解槽參數(shù)具有的動態(tài)特性,通過變量過去時刻的觀測值對當前時刻觀測值進行擴充,以此獲得增廣矩陣,在此基礎上,利用優(yōu)化得到的特征子空間最優(yōu)相對矩陣對增廣矩陣進行相對轉(zhuǎn)換,并利用核主元分析對槽內(nèi)參數(shù)進行故障檢測并追溯故障發(fā)生的根本原因。4利用動態(tài)核相對主元分析的鋁電解槽況診斷模型設計開發(fā)出超低能耗鋁電解槽況診斷系統(tǒng),該系統(tǒng)基于MATLAB和C#進行開發(fā),能在Windows 2003及其以上環(huán)境下運行。能實現(xiàn)鋁電解現(xiàn)場生產(chǎn)狀態(tài)實時監(jiān)測以及故障診斷,為控制策略調(diào)整提供決策依據(jù)。通過在重慶天泰鋁業(yè)有限公司300KA系列槽開展試運行,該系統(tǒng)能準確、及時診斷出槽內(nèi)異常狀況,達到了預期效果。綜上所述,本文研究為超低能耗鋁電解槽況的準確、及時診斷提供了有效解決方法。
【學位授予單位】：重慶科技學院
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TF821

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