本文是一篇软件工程硕士论文，本文对铝电解槽的生产数据进行了系统的预处理，包括缺失值填补、异常值修正、执行归一化处理，并通过可视化展示了这些数据。为提高后续深度学习模型的训练效率和泛化能力，使用KPCA算法对数据进行了降维处理。
第一章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.1.1 研究背景
我国作为全球铝电解产量最高的国家，铝电解产业一直是国民经济中的支柱产业。然而，高能耗一直是我国铝电解行业普遍存在的问题。根据统计数据显示，我国铝电解全年用电量占工业总用电量的10%以上，占全社会用电量约7%[1]。随着工业4.0时代的到来，对铝电解工业进行节能减排的研究显得尤为迫切和必要。
铝电解的生产流程是一项复杂的电化学反应过程。目前，铝电解工艺参数的设定往往依赖于试错方法，导致参数组合相对固定，缺乏科学的管理和调节标准。从而无法满足当前工业领域对高效、稳定的铝电解生产的需求。在面对国际市场竞争日益激烈，要求产品质量更高、生产成本更低的今天，传统的工艺优化方法已经无法满足产业发展的需求。
另外，工业生产的特殊环境条件使得对生产过程中的参数进行精确测量面临挑战。这种测量难度进而影响到了在生产优化过程中确立工艺指标与操作参数之间的联系，以及构建相应的数学模型。即使存在精确的数学模型，其复杂的求解过程也常常不适用于实际工业应用。因此，当前研究中的一个重要难题是利用信息技术来改进原料配比和能源使用，以提高产量和降低能耗。
近年来，随着大数据和计算能力的不断提升，深度学习作为一种新型的机器学习技术，已经在许多领域取得了显著的成果[2]，但在铝电解生产领域，如何准确地应用深度学习技术进行工艺参数优化，仍是一个不小的挑战。其中，对高维度、高相关性的电解槽生产数据进行有效处理和特征提取，以及如何确保模型的实时性和准确性，都是当前需要解决的关键问题。
1.2 国内外研究现状
1.2.1 深度学习研究现状
近年来，深度学习在模型架构、优化算法等方面得到了快速的发展。卷积神经网络解决了图像识别的问题，通过利用权重共享、局部连接等机制大幅提高了图像处理的准确度和效率[7]。循环神经网络通过其特殊的反馈连接结构，能够有效的处理输入序列中的信息，在处理时间序列数据时表现出色[8]。最近，基于自注意力机制的模型，如Transformer，已经在多个领域，特别是自然语言处理中，取得了革命性的进步，如多模态大模型GPT-4[9]和文生视频AI大模型Sora[10]。
深度学习的应用领域持续扩展，现已覆盖多个行业和领域。在工业领域，利用深度学习技术，可以对设备传感器数据进行分析，以识别设备的异常情况，并预测设备可能出现的故障。这有助于企业实施预测性维护，减少计划外停机时间，提高设备利用率。例如，陈根[11]为准确预测铝电解槽剩余寿命，将深度学习理论应用于铝电解生产过程中的阳极效应故障诊断预测任务，针对具有不同数据特征的槽况参数，建立结合长短期记忆网络、稀疏自动编码器和随机森林的新型阳极效应故障融合预测模型，从而实现铝电解槽阳极效应的准确预测。
第二章 相关理论与技术研究
2.1 铝电解生产工艺
2.1.1 铝电解反应过程
铝是一种性质活泼的金属，自然界中很少有铝单质，通常以氧化铝(Al2O3)的形式存在。氧化铝存在于铝土矿中，是制造铝的主要原料。铝土矿经过提炼处理可以得到氧化铝，然后通过电解的方式可以得到金属铝。自1886年冰晶石(Na3AlF6)氧化铝熔盐电解法问世以来，该方法一直作为生产铝的主要工艺[19]。在铝电解过程中，熔融冰晶石为溶剂，氧化铝为溶质，块状碳素为阳极材料，铝液为阴极，然后将铝电解槽通入强电流，在920℃～950℃高温下，电解槽内将发生电化学反应[20]。在反应过程中，阳极将会生成二氧化碳和一氧化碳，同时还有一些固体粉尘和氟化氢等有害物质，这些产物将会进入烟道净化系统进行净化处理后再排放。阴极生成的铝液会被定期收集到耐火密封容器中，经浇铸后形成铝锭。铝电解生产过程如图2-1所示：
2.2 数据处理方法研究
2.2.1 缺失值处理
在收集生产数据的过程中，由于记录方法的差异或生产设备的限制，一些数据属性可能会存在缺失的情况。在深度学习模型训练中，缺失值会影响模型的性能和准确度，因此，对缺失值的处理是一个很重要的环节。在处理数据缺失值时，常用的方法有以下几种：
删除法：删除含有缺失值的行或列，该方法操作简单，适用于缺失值比例较低的特征，删除数据后对整体数据集影响不大。如果特征缺失值较多或缺失值比较集中，使用删除法则会导致数据信息的丢失，影响模型的准确性。
填充法：根据数据中的统计信息（如平均值、众数和中位数等）对空缺值进行填补，适用于数据之间没有明显关联的情况，该方法操作简单但可能偏差较大。
插值法：根据现有数据集中使用各种数学方法（如多项式插值和线性插值等）来计算缺失值，适用于时间序列或数据之间存在连续性的数据，该方法可以准确地估算缺失值，但不适用于随机分布特点的数据集[30]。
鉴于铝电解槽生产数据之间具有连续性，因此，插值法更适合用于处理数据中的缺失值。对常用的插值方法进行对比分析，结果如表2-1所示。由表2-1可知，样条插值适用于波动较大的数据，插值结果可以保持数据整体的平滑性；多项式插值可以处理具有复杂关系的数据，适用于数据变化符合某种多项式模式；最临近插值使用最近数据点的值来估算未知值，操作简单，但这种方法只基于最邻近的数据点，不如线性插值平滑；线性插值假设数据在两点之间线性变化，在两个数据点之间做直线插值。
第三章 铝电解生产工艺参数预测研究 ........................ 24
3.1 生产工艺参数数据预处理 .............................. 24
3.1.1 原数据展示 ............................ 24
3.1.2 数据预处理 .............................. 25
第四章 生产工艺参数范围寻优研究 ......................... 40
4.1 风滚草算法改进研究 ............................. 40
4.1.1 高斯分布初始化 .......................... 40
4.1.2 并行策略 ............................ 41
第五章 铝电解生产工艺参数寻优系统的设计与实现 ........................ 61
5.1 系统概述 ................................. 61
5.2 系统设计与相关技术 ........................ 61
第五章
铝电解生产工艺参数寻优系统的设计与实现
5.2 系统设计与相关技术
5.2.1 功能模块设计铝电解生产工艺参数寻优系统共包含四个模块，分别为数据可视化模块、数据预处理模块、深度学习模型预测模块和工艺参数寻优模块，旨在优化铝电解生产工艺参数，每个模块具体功能如下：
（1）数据可视化模块：该模块负责将收集的原始数据集以图形和表格的形式呈现，同时进行数据集的统计分析。通过这种直观的数据表示，生产技术人员可以轻松识别数据特征，为进一步的数据处理提供便利。
（2）数据预处理模块：该模块对原始数据执行一系列预处理操作，包括填补缺失值、修正异常值和进行数据标准化。处理完毕的数据以图表形式展现，以便检查和验证预处理的效果。
（3）模型预测模块：该模块使用经过预处理后的铝电解数据集对不同深度学习混合模型进行训练，训练结束后，模型预测结果将会以图像的形式展示，包括模型预测曲线拟合图和三种评价指标柱状图。
（4）参数寻优模块：该模块基于深度学习预测模型，构建目标函数，并应用GPLTA算法进行铝电解工艺参数的寻优，得到多组参数组合，然后通过DBSCAN聚类算法对参数组合进行划分。系统通过表格的形式展示优化后的参数范围组合结果，以供技术人员参考。
第六章 结论与展望
6.1 全文总结
随着铝电解行业对降本增效需求的不断增长，以及深度学习技术的快速发展，本文提出利用深度学习的技术来优化铝电解生产过程，寻求最佳铝电解生产工艺参数范围组合，为实际生产提供参考。本文主要研究内容如下：
（1）数据预处理与降维：本文对铝电解槽的生产数据进行了系统的预处理，包括缺失值填补、异常值修正、执行归一化处理，并通过可视化展示了这些数据。为提高后续深度学习模型的训练效率和泛化能力，使用KPCA算法对数据进行了降维处理。
（2）构建深度学习预测模型：本文构建了一种适合铝电解参数预测的深度学习模型，该模型结合了双向门控循环单元、注意力机制以及协方差矩阵自适应进化策略。通过对比实验表明，BiGRU-Attention-CMAES模型在预测铝电解电流效率方面的性能较好，为进一步的工艺参数优化奠定了基础。
（3）对智能优化算法的改进：针对风滚草算法存在的缺陷，如收敛速度慢和全局搜索能力不足，本研究对其进行了改进。改进措施包括使用高斯分布初始化种群、在迭代中应用并行策略改变通信方式以及利用Levy飞行策略更新个体位置。通过CEC2017测试函数验证，改进后的风滚草算法表现突出且性能有较大提升。
（4）构建寻优模型：建立了一个铝电解生产工艺参数的寻优模型，使用与电流效率相关的函数作为优化目标，通过设置参数的取值范围，并使用改进的风滚草算法求解优化问题，找到了最佳的参数组合。此外，使用DBSCAN算法进行参数组合的聚类分析，从而确定了最佳参数范围组合。
（5）系统设计与实现：设计并实现了一个铝电解生产工艺参数寻优系统，包括数据可视化、数据预处理、模型预测和参数寻优
