【摘 要】
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现代铝电解工业属于复杂的流程工业,其系统规模巨大,投资成本高昂,生产过程具有高度大滞后,慢时变,非线性等不利因素。而在电解铝过程中,复杂场环境,生产参数的不确定性等,导致铝电解生产过程稳定性差,故障发生频繁。对于现代铝电解行业来说,一旦发生故障,将会影响整个电解系列的生产效率,导致电解能力下降,影响产品质量,增加能耗。因此,对铝电解生产过程中的故障进行有效地预测、诊断,并及时处理,可以减少故障带来
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现代铝电解工业属于复杂的流程工业,其系统规模巨大,投资成本高昂,生产过程具有高度大滞后,慢时变,非线性等不利因素。而在电解铝过程中,复杂场环境,生产参数的不确定性等,导致铝电解生产过程稳定性差,故障发生频繁。对于现代铝电解行业来说,一旦发生故障,将会影响整个电解系列的生产效率,导致电解能力下降,影响产品质量,增加能耗。因此,对铝电解生产过程中的故障进行有效地预测、诊断,并及时处理,可以减少故障带来的损失,提高生产效率,保证整个电解系列正常运行。本文以铝电解过程为研究背景,采用了融合数据驱动和机器学习的思想,提出了铝电解槽况评判与故障诊断方法,并取得了一定的研究成果。本文主要研究内容如下:（1）通过对电解铝生产工艺机理进行分析,归纳出生产过程中的故障类型及对应措施。对实际生产数据进行均值插值法和最大最小归一化处理。为电解槽槽况评判与诊断分析提供前提。（2）根据电解槽内故障发生会引起参数变化现象,将温度作为评判铝电解槽状态优劣的性能指标,提出采用灰色关联度方法进行槽况参数分析。提出基于支持向量机（Support Vector Machine,SVM）的电解槽槽况评判模型,将铝电解槽况分为正常槽况和异常槽况,提高故障诊断效率。（3）在实际铝电解生产过程中,对于异常槽况,能够采集到的故障数据量较少,故障信息贫乏,影响对铝电解故障诊断的有效性。为了解决该问题,利用条件生成对抗网络（Conditional Generative Adversarial Networks,CGAN）的方法对原始小样本的故障数据集进行扩充,建立虚拟故障数据库,旨在将“小样本,贫信息”的原始生产故障数据扩充为“大样本,多信息”的故障数据集,为铝电解过程故障诊断研究提供数据保障。（4）影响铝电解过程故障因素众多,提出建立多层次故障诊断模型,以提高故障诊断精度。利用核主元分析法（Kernel Principal Component Analysis,KPCA）对铝电解生产数据进行监测,判别是否发生故障。采用改进的深度信念网络（Deep Belief Network,DBN）对故障类型进行确认,利用故障贡献率图结合传递熵（Tansfer Entropy,TE）确定故障发生的参数来源,最后根据专家经验给出相应的决策操作,为降低铝电解生产能耗提供了有利保障。
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