您现在的位置: 中国科技创新网 > 文章中心 > 论文在线 > 文章正文

4) 背景项目的主要发明点或技术创新点

(1) 成功开发出铝电解槽槽况诊断与优化决策模糊专家系统,建立了基于变论域技术的非对称规则自调整机制,解决了铝电解槽槽况诊断和预报的难题,实现了对铝电解槽重要控制参数与工艺参数的优化决策,并为标准化作业的实施提供了新的技术支撑。

(2) 成功开发出现场总线型智能分布式槽控机,不仅在其外部通讯接口中采用CAN总线协议,而且首次应用CAN总线技术实现其内部智能模块的互连,既大大提高了槽控机的性能,又有效解决了槽控机结构简洁与功能分布之间的矛盾,并以此构造出基于CAN总线/以太网的两级铝电解过程控制系统。

(3) 研究建立起了一整套与智能控制技术相融合的 “四低一高”工艺技术条件及其保持技术,实现了现代工艺技术与自控技术的有机结合。

4.1.2 本项目的研究成果

在背景项目的研究中取得了一些令人可喜的成果,产生了较好的效益。但面对海量数据,其工作还存在着如下几个问题:

(1) 当前,国内铝电解控制系统一般都采用ACCESS或INTERBASE等本地数据库或小型数据库,数据容量有限,且随着数据量的增加将会影响控制系统运行的性能。

(2) 铝电解控制系统是一种信息孤岛,其采集的海量数据只能在控制系统中使用。随着计算机网络技术的飞速发展,人们越来越不满足当前这种现状,管理人员和技术人员希望在车间、工段甚至在远离生产车间的办公楼内或出差时,能随时了解当前所有电解槽的工作情况,掌握各种生产信息,了解实际生产的相关工艺参数,并随时能够对历史数据进行查询,及时分析槽况,获取电解槽的发展趋势,等等。

(3) 对控制系统的使用仅停留在槽况的监视和各种工艺数据的调整。其产生的海量数据只是作为历史数据以便进行控制再现,而隐藏在这些数据之间的各种关系和信息人们无法获取并进行进一步的分析。

(4) 对电解槽的各种工艺参数的调整往往凭借管理者的个人经验,未能考虑各单槽处于不同的时期,其影响的因素各不相同,且各因素对电解槽的影响作用各有变化,用户不能从定量的角度进行控制决策。

(5) 对一般电解槽槽况的获取,是通过对控制系统数据进行定性分析所获得的,缺乏准确性;目前虽然有专家系统可以提供分析,但专家系统基于样本的选择,不能对任何一台电解槽考虑其历史数据的影响。

在“以信息化带动工业化”的背景下,为了加快和促进铝电解工业的快速发展,急需要解决上述问题。为此,以数据挖掘技术在铝电解控制中的应用为研究内容,以解决上述问题为目标,我们进行了较深入的实验研究和理论探讨,利用了我们前面提到的创新性模型(ESKD),以及创新性技法(M算法等)对控制系统产生的各种数据进行挖掘分析,从而指导实际生产,在实践中起到了较好的作用,取得了明显的经济效益。

1) 创新性结构模型ESKD的应用

 

如何增强铝电解过程控制系统的过程监控级的槽况分析与优化决策功能,是上个世纪90年代以来国际铝业界颇为关注的研究课题。

本项目结合铝电解生产实际反映的有关操作与管理槽况的技术难题,提出了开发具有“五自一优一决”(槽况自诊断、设定电压自修正、氟化铝添加量自调整、阳极效应自决策、出铝量自下达、工艺参数优化、槽况综合判决)调控功能的专家系统的目标。

为了使同一套模糊专家系统规则对不同的槽或同一台槽的不同时期适用,我们总结了人类专家的推理过程,构建了变论域专家模糊推理机。推理结束后,进行数据的反映射,其基本原理同推理前的映射,不再论述。

通过在推理机中加入推理前映射和推理后映射,使得不同的槽,即使输入同样的数据,但由于每个因素的标准值不同(差值也不同),最大值、最小值不同,导致进入专家系统中的数据就不同,会触发不同的专家系统规则,从而得到不同的输出结果,再进行推理后的反映射,发送到网上数据库的数据就会大相径庭,从而增加了模糊专家系统的智能性和适应性。

我们提升了固有的用于铝电解控制中的专家系统,而构造了基于知识发现的专家系统ESKD (2.3.1节)。经典的专家系统,都只能是从书本知识和领域专家那里通过知识获取构件以及通过推理机制等得到知识库中的知识,再没有获得新知识的其它有效途径。而ESKD恰恰通过新型KD(D&K)结构模型 (详见前面的2.2.3节),从新的知识源即数据库与知识库中产生新的知识,从而从根本上改变了“知识贫乏”这一窘境。

2) 创新性技法的应用

针对铝电解生产的实际情况,在ESKD的总体框架下,我们使用了如下一些主要的数据挖掘技术方法。

(1) 关联分析

铝电解过程中,影响电解槽运行的因素比较多。针对某些主要的因素来选取一定的典型样本进行关联规则挖掘,这种挖掘方式应用于铝电解过程中,考察电解槽在一定时间属性范围内的运行状态,并对该时间段内电解槽运行的主要工艺参数(槽温、氟化铝添加量、阳极行程、日总下料、日平均电压、铝水平、分子比等)进行关联分析,挖掘其隐藏的某些特性,为电解槽的后期生产提供决策依据。

上一页  [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] [17] [18] [19] [20] [21] [22] [23]  下一页

文章录入:zgkjcx    责任编辑:zgkjcx 
  • 上一篇文章:

  • 下一篇文章:
  •  

    关于我们 | 加入收藏 | 联系我们 | 设为首页 | 广告说明 | 合作项目

    名称:科技创新网 工信部备案号:京ICP备13040577号-2    公安备案号:11010802029847
    版权所有:未经授权禁止复制或建立镜像 E-Mail:zgkjcx08@126.com