Математические модели для прогнозирования нестабильности алюминиевого электролизера и досрочного выхода из строя электролизных ванн

• Автор: Карлов, Иван Александрович
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2004
• Место защиты: Красноярск
• Количество страниц: 135 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
Введение

1. Процесс волнообразования в алюминиевом электролизере и его

математические модели

1.1 Описание электролизера с обожженными анодами

1.2 Аппроксимационные модели

1.3 Нейронные сети

1.3.1 Искусственный нейрон

1.3.2 Функции активации

1.3.3 Архитектура нейросетей

1.4 Основные этапы решения задачи методами нейроинформа

1.4.1 Постановка задачи
1.4.2 Нормировка компонент входных векторов
1.4.3 Анализ обучающего множества
1.4.4 Выбор архитектуры нейросети
1.4 А Обучение
1.4.6 Тестирование
1.4.7 Определение показателя значимости а 1.4.8 Контрастирование
1.5 Построение экспериментальной модели
1.5.1 Определение набора входных параметров
1.5.2 Анализ обучающего множества
1.5.3 Обучение и тестирование нейросети
1.5.4 Определение значимости входных параметров
1.5.5 Исследование множества противоречивых элементов
2. Построение и исследование моделей нестабильности
2.1 Определение оптимального набора входных параметров
2.2 Обучение и тестирование нейросети
2.3 Разработка алгоритма сравнения объектов на основе их моделей
2.4 Сравнение электролизеров исследуемой группы
3. Разработка метода классификации объектов характеризуемых
выборкой значений параметров
3.1 Причины досрочного выхода из строя электролизеров Со
дерберга
3.2 Постановка задачи классификации
3.2 Характеристика классификации без учителя
3.3.1 Однородность и удаленность объектов
3.3.2 Функционал качества разбиения
3.3.3 Классификация, основанная на описании классов
3.4 Метод классификации для объектов, заданных выборкой состояний
3.4.1 Модификация метода динамических ядер
3.4.2 Введение отношения на множестве объектов
3.5 Методика решения задачи классификации для объектов,
заданных выборкой состояний
3.6 Проектирование и разработка ПО
4. Посгроение классификационной модели и исследование срока
службы электролизеров Содерберга
4.1 Определение рабочего параметра
4.2 Построение классификационной модели
4.2.1 Выбор оптимального набора входных параметров
4.2.2 Обучение и классификация нейросетей
4.3 Исследование электролизеров с различным сроком службы
4.3.1 Сравнение с типично хорошим электролизером
4.3.2 Исследование статистических показателей электро
лизных ванн
Заключение
Список использованных источников


Совершенствование методов исследования позволило создавать комплексные теоретические модели, описывающие работу электролизных ванн. Однако при построении теоретических моделей, как и при любом обобщении, теряются некоторые особенности поведения системы. При опоре на прецедент, как показывает опыт, удается учесть эти локальные особенности. Использование моделей, построенных на основе статистической информации о работе электролизных ванн, предоставляет возможность учитывать индивидуальные особенности отдельных электролизеров, выявлять и локализовывать отклонения в работе электролизных ванн. Наилучших результатов и наиболее точных моделей можно добиться совмещая эти два подхода, однако сложность процессов, а также недостаточный уровень развития моделей, особенно основанных на статистике не дают такой возможности. Объектом исследования является процесс производства алюминия. Статистические математические модели классификации электролизеров по сроку службы. Целью данной работы являлось: Построение математических моделей процессов, происходящих в алюминиевых электролизерах и разработка механизма использования таких моделей для решения технологических задач моделирования нестабильности, вызываемой волнениями в электролизере, и досрочного выхода из строя электролизных ванн. Спроектировать и разработать программное обеспечение для решения соответствующих технологических задач. Методы исследования. В диссертационной работе использовались методы нейроинформатики, математической статистики, функционального анализа, кластерного анализа и первичной обработки данных. ЫеигоРго у. Эе1рЫ 6. Эе1рЫ 7. Краткое описание работы по разделам. В первом разделе приводится обзор проблемы возникновения волн в электролизере с обожженными анодами. Приводится описание аппарата искусственных нейронных сетей. Проведено построение и анализ экспериментальной модели с целыо установления возможности моделирования зависимости технологического параметра «уровень шума», являющегося количественной характеристикой волнений в электролизере. Во втором разделе получен оптимальный набор технологических параметров, необходимый для построения модели зависимости параметра «уровень шума». Построены модели, учитывающие индивидуальные особенности электролизеров, для группы из электролизеров. Разработан способ сравнения моделей, использующий аппарат функционального анализа. В третьем разделе ставится задача классификации электролизеров на два класса по сроку службы. Приводится обзор методов классификации без учителя. Разработана модификация метода динамических ядер для объектов, заданных выборкой состояний. В четвертом разделе описывается выбор рабочего параметра для построения классификационной модели. Строится несколько экспериментальных классификационных моделей. Происходит выбор оптимального набора технологических параметров для построения классификационной модели. Строится классификационная модель для серии из электролизеров. Приводится анализ модели с целью определения причин и изучения механизма досрочного выхода из строя электролизных ванн. Приводятся результаты исследования статистических характеристик работы электролизера с целью проверки результатов. Полученных при исследовании классификационной модели. Математические аппроксимационные модели зависимости технологического параметра «Уровень шума» от других технологических параметров, учитывающие индивидуальные особенности электролизных ванн, для группы из электролизеров. Метод классификации объектов, заданных выборкой значений параметров. Классификационная модель, разделяющая электролизеры на 2 класса по сроку службы. Алгоритм исследования классификационной модели, предоставляющий возможность идентификации объектов, в которых в некоторый временной отрезок происходили изменения, в результате которых объект перешел из одного класса в другой. Алгоритм выявления электролизных ванн досрочно выходящих из строя по причине нарушений в процессе эксплуатации. Построена математическая модель нестабильности в электролизере с обожженными анодами.