【摘要】：隨著數(shù)據(jù)測量技術(shù)和手段的不斷發(fā)展,電解鋁工藝人員可以擁有越來越多的之前無法在線測量的電解槽數(shù)據(jù)。將新的在線測量數(shù)據(jù)與日常的生產(chǎn)日報數(shù)據(jù)相結(jié)合,利用人工智能技術(shù),分析、挖掘得到更多的電解槽自身信息,為優(yōu)化電解槽生產(chǎn)管理提供決策依據(jù),具有重要的研究意義和應(yīng)用價值。本文首先介紹了相關(guān)的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),以及各種評價聚類算法的性能指標(biāo)。針對電解溫度無法在線測量問題,應(yīng)用每日人工測量的電解溫度和每分鐘測量的電解槽的20個側(cè)壁溫度數(shù)據(jù)構(gòu)成學(xué)習(xí)訓(xùn)練樣本,利用實時測量的大量的側(cè)壁溫度數(shù)據(jù),對每小時的電解溫度進行線性回歸預(yù)測,并探討了不同降維方法、不同線性回歸算法以及交叉驗證算法的優(yōu)劣,提出了一種基于側(cè)壁溫度預(yù)測電解溫度的回歸方法。針對傳統(tǒng)k-means算法需要人工指定k值的問題,采用輪廓系數(shù)、霍普金斯統(tǒng)計值、簇內(nèi)最大直徑等性能指標(biāo),在進行k-means聚類過程中,動態(tài)調(diào)整k值的大小,以期收斂到系統(tǒng)最佳的k值,并給出了k值凝聚、分裂等多種算法的設(shè)計和比較。最后,將研究、開發(fā)的算法應(yīng)用于電解溫度的預(yù)測,側(cè)壁溫度的聚類,陽極電壓基于時間和空間的聚類等生產(chǎn)數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)。
【圖文】：

射方法（ｅｌｂｏｗ邋ｍｅｔｈｏｄ），即給定ｋ＞０，進行ｋ－ｍｅａｎｓ聚類，并計算簇內(nèi)方差逡逑和ｖａｉ＊（ｋ），然后，繪制出ｖａｒ關(guān)于ｋ的曲線，找到曲線的第一個（或者是最顯逡逑著的）拐點，這個拐點對應(yīng)的ｋ值暗示的就是“正確的”簇數(shù)，見圖２－１。逡逑２０００１邐邐：，邐逡逑＼逡逑１５００逡逑＼逡逑汰邋１０００邐＼逡逑＼邋：逡逑°１邐２３４５６７８逡逑ｋ逡逑圖２－１通過手肘法選擇ｋ值逡逑在圖２－１中，Ｘ軸為ｋ的不同取值，Ｙ軸為方差和。這個圖中的Ｙ，即簇內(nèi)方逡逑差和，也可以用簇內(nèi)直徑的最大值來代替。逡逑交叉驗證法，即將數(shù)據(jù)集隨機劃分成ｍ份，，每一次，用其中的某ｍ－１份學(xué)習(xí)逡逑得到聚類模型，然后用余下的那一份去評估聚類結(jié)果的質(zhì)量（測試樣本與類中心逡逑的歐式距離和）：對于ｋ＞０重復(fù)ｍ次，分別將之前所分成的ｍ份數(shù)據(jù)集中的每一逡逑１０逡逑

圖３－１系統(tǒng)設(shè)計功能模塊圖逡逑３．３系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫設(shè)計逡逑Ｍｙｓｑｌ數(shù)據(jù)庫保存電解槽數(shù)據(jù)各類參數(shù)，例如：陽極電壓數(shù)據(jù)，陰極電壓數(shù)據(jù)，逡逑陰極鋼棒溫度，槽殼溫度以及母線電壓和母線電流數(shù)據(jù)。另外還存儲了經(jīng)匯總分逡逑析獲得的陽極換極周期的數(shù)據(jù)，陽極異常狀態(tài)數(shù)據(jù)，以及原始數(shù)據(jù)的小時級數(shù)據(jù)。逡逑ＳＱＬＳｅｒｖｅｒ：保存生產(chǎn)日報數(shù)據(jù)，包括工作電壓、平均電壓、針振、擺動、出鋁量、逡逑電解溫度等。僅可查詢不可修改。逡逑
【學(xué)位授予單位】：北方工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP311.13;TF821

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