鋁電解生產(chǎn)是一個(gè)非線(xiàn)性、變量復(fù)雜多變和時(shí)滯性很強(qiáng)的反應(yīng)過(guò)程,在這過(guò)程中,影響鋁電解槽生產(chǎn)狀況的因素難以控制。目前,在槽況方面的研究多從簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)或建模入手,對(duì)于歷史數(shù)據(jù)缺乏足夠的運(yùn)用。尤其是生產(chǎn)人員在實(shí)際生產(chǎn)時(shí),多依賴(lài)人工經(jīng)驗(yàn),當(dāng)出現(xiàn)錯(cuò)誤時(shí)往往會(huì)導(dǎo)致重大生產(chǎn)事故。因此,結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與鋁電解生產(chǎn)的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行研究對(duì)槽況分析有著重大意義。本文首先討論了以往研究者針對(duì)鋁電解生產(chǎn)的研究現(xiàn)狀和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)展趨勢(shì),然后運(yùn)用相關(guān)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)歷史數(shù)據(jù)中存在的缺失值和異常值進(jìn)行了處理,并分析數(shù)據(jù)概況。隨后通過(guò)分析鋁電解生產(chǎn)中產(chǎn)生的各個(gè)參數(shù)的意義,將鋁水平和分子比兩個(gè)參數(shù)依據(jù)數(shù)值大小定義了九種不同槽況。其次,為了降低誤差和提高快速性,本文使用了基于隨機(jī)森林的特征選擇算法對(duì)鋁水平和分子比兩個(gè)參數(shù)進(jìn)行了特征選擇。然后構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并將特征選擇結(jié)果作為模型的輸入。結(jié)果表明:本文使用的模型的訓(xùn)練和預(yù)測(cè)誤差均完全合乎鋁廠(chǎng)的生產(chǎn)要求。其中,鋁水平訓(xùn)練數(shù)據(jù)的均方根誤差RMSE=0.4175,R 2擬合結(jié)果為0.8241;分子比訓(xùn)練數(shù)據(jù)的均方根誤差RMSE=0.0327,R2擬合結(jié)果為0.8401;鋁水平預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的均方根誤差RMSE=0.4413,R2擬合結(jié)果為0.7593;分子比預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的均方根誤差RMSE=0.0350,R2擬合結(jié)果為0.7807。然后進(jìn)行槽況分析,結(jié)果表明預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)中的槽況分類(lèi)準(zhǔn)確率和召回率分別為100%和92.3 1%。最后,基于Python編程語(yǔ)言并使用PyQt5和Qt Designer工具相結(jié)合,設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)了一款基于槽況分析的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)。系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了包括數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、參數(shù)預(yù)測(cè)以及可視化等功能,方便了生產(chǎn)人員在實(shí)際生產(chǎn)中提前預(yù)知鋁水平和分子比參數(shù)的數(shù)值,從而掌握槽況并有效指導(dǎo)鋁電解生產(chǎn)。
【學(xué)位單位】：北方工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類(lèi)】：TP311.13;TF821
【部分圖文】：

１．２．３基于專(zhuān)家系統(tǒng)的槽況分析方法??自動(dòng)化生產(chǎn)是工業(yè)水平發(fā)展高度信息化和智能化的一大標(biāo)志。專(zhuān)家系統(tǒng)就是??一個(gè)結(jié)合人工經(jīng)驗(yàn)和鋁電解實(shí)際生產(chǎn)控制于一體的自動(dòng)化系統(tǒng)，其原理如圖１－１??所示。近年來(lái)，眾多研宄者在不摒棄人工經(jīng)驗(yàn)的前提下，進(jìn)行了更多的科學(xué)研宄。??早期國(guó)內(nèi)外的專(zhuān)家系統(tǒng)更多依賴(lài)于人工經(jīng)驗(yàn)和數(shù)學(xué)建模［２２］，隨著時(shí)間推移，系統(tǒng)??發(fā)展逐漸智能化。韓曉燕針對(duì)電解槽內(nèi)歷史數(shù)據(jù)，開(kāi)發(fā)相關(guān)系統(tǒng)用于鋁電解槽??故障的預(yù)測(cè)和監(jiān)控。劉冰［２４］設(shè)計(jì)的鋁電解溫度控制系統(tǒng)集成了生產(chǎn)日?qǐng)?bào)數(shù)據(jù)模塊??和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模塊，完成了鋁電解槽的溫度控制和參數(shù)預(yù)測(cè)。??槽；折與決策???專(zhuān)友??專(zhuān)系ｍ????知識(shí)庫(kù)?，?????ｆｓ?思????＠?見(jiàn)??準(zhǔn)理譏?，?ｆａ?與??Ｉ?１??「■＞?娜?ｉ?扎?扎??動(dòng)?與??Ｓ?Ｉ?￥?ｖｍｍ??Ｗ?ｆ?孩教ｉ？？與ｔｔ化??迮踐＾?”????（含描擬歷）??？?

映槽況質(zhì)量好壞的參數(shù)；其次從數(shù)據(jù)角度出發(fā)，使用特征選擇和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)算??法對(duì)這些參數(shù)做出有效預(yù)測(cè)，從而引導(dǎo)槽況發(fā)展；最后，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)鋁電解槽槽??況分析的系統(tǒng)軟件。文章結(jié)構(gòu)如圖１－２所示：??數(shù)據(jù)］＾處理???＾???數(shù)據(jù)分析???＾???梢況分丨斤與定義??特征選抻?祌經(jīng)Ｈ絡(luò)???＾???槽況預(yù)測(cè)???＾???鋁申．觶梢梢況分折系統(tǒng)??圖１－２文章結(jié)構(gòu)框圖??１．３．２章節(jié)安排??第一章為本文總體緒論，主要引出了課題的研究背景和意義，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)??的發(fā)展趨勢(shì)和應(yīng)用領(lǐng)域，以及鋁電解槽槽況的研究方法和現(xiàn)狀。??第二章是準(zhǔn)備知識(shí)，主要包括數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)基礎(chǔ)和鋁電解槽槽況理論基礎(chǔ)，??５??

第二章相關(guān)理論與技術(shù)??２．１數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)基礎(chǔ)??通常，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)會(huì)涉及到多個(gè)學(xué)科的知識(shí)，如圖２－１所示。在確定了數(shù)??據(jù)挖掘目標(biāo)和研究任務(wù)之后，還要進(jìn)行各種挖掘算法的研宄，但是通常情況下，??各行各業(yè)存在的業(yè)務(wù)區(qū)別會(huì)產(chǎn)生不同的數(shù)據(jù)挖掘模式。因此，很難找到一種能夠??普遍適用的模式，這需要研究者多次嘗試并優(yōu)化出有效的算法來(lái)獲取挖掘的結(jié)??果。最后，對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析，完成實(shí)際上線(xiàn)測(cè)試工作。??（統(tǒng)計(jì)學(xué)（數(shù)據(jù)挖掘）機(jī)ｉｓ學(xué)習(xí)）??Ｖ義乂細(xì)＾??數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、彬元十９、分布式計(jì)Ｓ??圖２－１數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與交叉學(xué)科??２．１．１數(shù)據(jù)挖掘基本任務(wù)??常見(jiàn)的數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)一般由兩部分組成１２５］。??（１）
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本文編號(hào)：2854334