基于模式识别和数据挖掘的铝工业生产节能降耗研究

【摘要】：流程工业是国民经济发展的重要支柱,并广泛存在于冶金、制药、化工等行业,地位举足轻重。用先进的制造、控制和管理技术对流程工业生产系统进行改造,保持关系国计民生的重点工业领域的又好又快发展,对于保障国家安全、维护国家利益和增强国家经济竞争力都非常关键。随着全球经济迅猛发展,能源供应和需求之间的矛盾已日渐突出,节约能源已成为全人类的主题,是每个国家发展经济的一项长远的战略方针。特别是在能耗巨大的冶金工业中,研究在生产中如何降低能耗具有重大的现实意义。这不仅能够降低企业的生产成本,增强企业的竞争能力和对市场的适应能力,而且对缓解我国能源紧张的局面,解决可持续发展的瓶颈问题,促进我国经济社会的发展具有重大的战略意义[1]。 以铝工业生产为例,如果在铝工业生产过程中,对其耗能过程运用模式识别的方法进行研究,以实现数据挖掘,从而找出其中隐含的规律,得出影响能耗的主要因素,在生产过程中避开这些因素,找到一条节能降耗的生产路线,这样科学的安排生产,将能够节约大量的能源。可以帮助企业提高敏捷化程度,降低物料和能耗,提高在全球经济下的市场竞争力和企业的经济效益。 本文以国家自然科学基金重点项目《面向节能降耗的有色冶金过程控制若干理论和方法研究》(项目编号:60634020)的一个子项目——《流程工业过程的模式识别能耗寻优与优化调度方法研究》作为背景开展研究,针对铝工业生产过程中的节能降耗问题,主要做了以下工作: 1、对铝工业生产的全过程进行了调研,在阅读大量文献的基础上,对铝工业生产过程中的能耗情况进行了综述,并对其生产吨铝的能耗进行了分析提炼,对铝工业生产中的能耗进行了建模。由于得不到实际生产数据,为了方便仿真研究,针对生产吨铝的能耗状况采用Matlab仿真,生成了1000组能耗数据。 2、针对生产吨铝的节能降耗问题,基于数据挖掘中关联规则挖掘的原理,提出了基于相关性分析的关联规则挖掘算法。通过仿真找到了影响能耗的主要因素,挖掘出了其中隐含的规律,说明算法在解决铝工业生产的节能降耗问题上具有可行性和有效性。 3、根据对铝工业生产的能耗问题的建模,运用C++编程实现了将K-平均算法用于解决铝工业生产的节能降耗问题,首次尝试将类似的模式识别算法用在铝工业生产的能耗优化问题上,通过仿真,找到了一个解决问题的方案。说明算法是可行的,表明这种尝试是成功的。 4、针对铝工业生产的能耗问题,研究了一种新的模式识别算法——门限法聚类分析算法。将该算法用于解决铝工业生产的能耗问题,取得了较好的结果,但是该算法对于参数的选择具有盲目性,所以对算法进行了改进。通过计算数据间的距离来定义参数,提出了改进型门限法聚类分析算法,能够找到一个更好的解决方案,但是增加了计算时间。 5、将各种算法放在一起进行了比较分析,对产生的各种结果进行了对比。比较结果表明,几种算法在解决铝工业生产的节能降耗问题上都是可行的、有效的,但各有优劣,在实际中可以视情况而定,选择合适的算法。 最后,对全文进行了总结,并对基于模式识别和数据挖掘的铝工业生产节能降耗的下一步研究重点进行了展望。 【关键词】：模式识别 数据挖掘 铝工业 能耗寻优 关联规则挖掘 相关性分析 K-平均算法 门限法聚类分析算法 节能
【学位授予单位】：国防科学技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要9-11
• ABSTRACT11-13
• 第一章 绪论13-29
• 1.1 引言13-14
• 1.2 模式识别技术14-17
• 1.2.1 模式和模式识别的概念14
• 1.2.2 模式识别系统组成14-15
• 1.2.3 模式识别分类15-16
• 1.2.4 模式识别的应用16-17
• 1.3 数据挖掘技术17-22
• 1.3.1 数据挖掘与知识发现产生的背景17
• 1.3.2 数据挖掘的定义和特点17-18
• 1.3.3 数据挖掘的常用方法18-21
• 1.3.4 数据挖掘技术的应用领域21-22
• 1.4 聚类分析22-25
• 1.4.1 聚类分析的基本思想22
• 1.4.2 方法的有效性22-23
• 1.4.3 聚类的算法23-24
• 1.4.4 聚类算法分类24-25
• 1.5 铝工业生产概况25-26
• 1.6 本文的主要工作与论文结构26-29
• 第二章 铝工业生产及其能耗概述29-42
• 2.1 引言29
• 2.2 铝工业生产概述29-37
• 2.2.1 氧化铝生产概述29-34
• 2.2.2 电解铝生产概述34-36
• 2.2.3 铝加工生产概述36-37
• 2.3 铝工业生产中的能耗情况37-40
• 2.3.1 配矿阶段能耗情况37
• 2.3.2 氧化铝生产阶段能耗情况37-38
• 2.3.3 电解铝生产阶段能耗情况38-39
• 2.3.4 铝加工阶段能耗情况39-40
• 2.4 本章小结40-42
• 第三章 基于相关性分析的关联规则挖掘算法及其在铝工业生产节能中的应用研究42-53
• 3.1 关联挖掘基本概念42-44
• 3.2 基于相关性分析的关联规则挖掘算法44-46
• 3.3 本挖掘算法用于铝工业生产节能的仿真研究46-52
• 3.3.1 仿真实验与结果46-47
• 3.3.2 结果分析47-52
• 3.4 本章小结52-53
• 第四章 K-平均算法及其在铝工业生产节能中的应用研究53-61
• 4.1 聚类分析技术53-57
• 4.1.1 模式相似性测度53-56
• 4.1.2 K-平均算法56-57
• 4.2 K-平均算法用于铝工业生产节能的仿真研究57-60
• 4.2.1 仿真实验与结果57-59
• 4.2.2 结果分析59-60
• 4.3 本章小结60-61
• 第五章 改进型门限法聚类分析算法及其在铝工业生产节能中的应用研究61-70
• 5.1 门限法聚类分析算法及节能仿真61-64
• 5.1.1 门限法聚类分析算法61-62
• 5.1.2 门限法聚类分析算法的节能仿真62-64
• 5.2 改进型门限法聚类分析算法的提出与节能仿真64-67
• 5.2.1 门限法聚类分析算法的改进64
• 5.2.2 改进型门限法聚类分析算法的节能仿真64-67
• 5.3 门限法聚类分析算法改进前后的比较67-68
• 5.4 本章小结68-70
• 第六章 各种算法比较70-80
• 6.1 门限法聚类分析算法与K-平均算法比较70-73
• 6.1.1 分类结果统计图70-72
• 6.1.2 分类结果对比分析72-73
• 6.2 门限法聚类分析算法与基于相关性分析的关联规则挖掘算法比较73-76
• 6.3 K-平均算法与基于相关性分析的关联规则挖掘算法比较76-79
• 6.4 本章小结79-80
• 第七章 总结与展望80-83
• 7.1 总结80-81
• 7.2 展望81-83
• 致谢83-84
• 参考文献84-88
• 作者在学期间取得的学术成果88

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