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基于Adaboost-PSO-SVM的铝电解槽健康状态诊断方法研究被引量：10: 1; 作者尹刚钱中友 +10 位作者曹文琦全鹏程许亨权颜非亚王民向禹向冬梅卢剑左玉海何文卢润廷《化工学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期354-365,共12页; 针对铝电解槽在铝电解生产过程中故障频发的问题,提出了一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的铝电解槽健康状态诊断模型,考虑传统的支持向量机只能适用于二分类问题,采用自适应推进算法(adaptive boosting,Adaboost)将支... 展开更多; 关键词电解算法健康状态预测实验验证; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于KPCA和SVM的铝电解槽漏槽事故预警方法被引量：9: 2; 作者尹刚李伊惠 +7 位作者何飞曹文琦王民颜非亚向禹卢剑罗斌卢润廷《化工学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第8期3419-3428,F0003,共11页; 针对铝电解槽运行数据复杂多维、结构非线性且故障样本量相对正常运行样本量少的问题,提出了一种基于数据驱动的漏槽事故预警模型。模型采用简单经典的分类算法支持向量机,避免小样本数据带来的过拟合问题。并用交叉验证训练测试方法和... 展开更多; 关键词电解泄漏事故算法神经网络故障预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深度学习的300 kA铝电解槽阳极效应预测被引量：9: 3; 作者尹刚陈根 +3 位作者何文颜非亚罗斌李锐《中国有色金属学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期161-170,共10页; 本文对铝电解槽阳极效应机理和故障参数进行研究,提出了一种基于深度学习的阳极效应预测方法,能适应不同维度、不同数据特征的槽况参数,直接从海量原始数据中挖掘故障特征信息,大幅缩减效应响应时间,具有很好的鲁棒性和抗干扰能力,同时... 展开更多; 关键词铝电解 300 kA 阳极效应预测深度学习算法优化; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深度学习的铝电解槽阳极效应预测方法研究被引量：5: 4; 作者何文《中国有色冶金》 CAS 北大核心 2022年第5期112-117,共6页; 阳极效应在铝电解生产中最为频发,对其进行准确预测能够稳定电解铝生产,降低能耗,减少事故。本文从深度学习入手,提出一种基于堆叠降噪自动编码器和长短时记忆网络的预测模型,利用堆叠降噪自动编码器挖掘关键故障特征信息,同时利用长短... 展开更多; 关键词铝电解深度学习故障诊断阳极效应电解槽模型 SDAE-LSTM; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于Adaboost-PSO-SVM的铝电解槽健康状态诊断方法研究被引量：10: 1; 作者尹刚钱中友曹文琦全鹏程许亨权颜非亚王民向禹向冬梅卢剑左玉海何文卢润廷; 机构煤矿灾害动力学与控制全国重点实验室阿坝铝厂贵阳铝镁设计研究院有限公司重庆旗能电铝有限公司陆军工程大学通信士官学校中汽院新能源科技有限公司青海海源绿轮制造有限公司眉山市博眉启明星铝业有限公司; 出处《化工学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期354-365,共12页; 基金重庆英才·创新创业示范团队项目(CQYC202203091061) 科技转化重大项目(H20201555) 国家自然科学基金面上项目(62373069)。; 文摘针对铝电解槽在铝电解生产过程中故障频发的问题,提出了一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的铝电解槽健康状态诊断模型,考虑传统的支持向量机只能适用于二分类问题,采用自适应推进算法(adaptive boosting,Adaboost)将支持向量机的二分类问题转化为多分类问题用于求解铝电解槽健康状态诊断问题,充分考虑了子模型的权重,强化了模型的适用性。并利用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)对其超参数寻优,提高模型的预测精度。实验结果表明,提出的铝电解槽健康状态诊断模型的准确率和Macro-F1分数分别达到94.70%和0.9453,相较于其他传统模型均有显著提升。; 关键词电解算法健康状态预测实验验证; Keywords electrolysis algorithm health state prediction experimental validation; 分类号 TF821 [冶金工程—有色金属冶金]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于KPCA和SVM的铝电解槽漏槽事故预警方法被引量：9: 2; 作者尹刚李伊惠何飞曹文琦王民颜非亚向禹卢剑罗斌卢润廷; 机构重庆大学资源与安全学院中国铝业股份有限公司贵州分公司眉山市博眉启明星铝业有限公司重庆旗能电铝有限公司贵阳铝镁设计研究院有限公司陆军工程大学通信士官学校四川省四维环保设备有限公司; 出处《化工学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第8期3419-3428,F0003,共11页; 基金国家自然科学基金面上项目(51374268) 科技转化重大项目(H20201555) 重庆英才创新创业示范团队项目(A31700517)。; 文摘针对铝电解槽运行数据复杂多维、结构非线性且故障样本量相对正常运行样本量少的问题,提出了一种基于数据驱动的漏槽事故预警模型。模型采用简单经典的分类算法支持向量机,避免小样本数据带来的过拟合问题。并用交叉验证训练测试方法和麻雀搜索算法对参数寻优,提高分类器的性能。同时为了更好地挖掘铝电解运行数据中的特征信息采用核主成分分析法将数据降到8维,模型运行速度提高了65.51 s。另外在设置分类标签时结合实际情况选取了三个变化显著的特征参数作为辅助分类条件从而扩充了故障样本。最后对该漏槽事故预警模型进行性能验证,实验表明模型F1分数达到了0.995,AUC值达到了0.998。; 关键词电解泄漏事故算法神经网络故障预测; Keywords electrolysis leakage accident algorithm neural networks fault prediction; 分类号 TF821 [冶金工程—有色金属冶金]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于深度学习的300 kA铝电解槽阳极效应预测被引量：9: 3; 作者尹刚陈根何文颜非亚罗斌李锐; 机构重庆大学资源与安全学院博眉启明星铝业有限公司贵阳铝镁设计研究院有限公司四川省四维环保设备有限公司; 出处《中国有色金属学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期161-170,共10页; 基金国家自然科学基金资助项目(50728504)。; 文摘本文对铝电解槽阳极效应机理和故障参数进行研究,提出了一种基于深度学习的阳极效应预测方法,能适应不同维度、不同数据特征的槽况参数,直接从海量原始数据中挖掘故障特征信息,大幅缩减效应响应时间,具有很好的鲁棒性和抗干扰能力,同时在模型调试优化上,采用Batch normalization算法和梯度检验,提高了模型收敛速度和稳定性。结果表明:该模型效应预测准确率和F1分数分别达到94.65%和0.9317,提前预报时间可达16 min,并通过现场实验验证,达到实际生产要求。; 关键词铝电解 300 kA 阳极效应预测深度学习算法优化; Keywords aluminium electrolysis 300 kA anode effect prediction deep learning optimization; 分类号 TF821 [冶金工程—有色金属冶金] TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于深度学习的铝电解槽阳极效应预测方法研究被引量：5: 4; 作者何文; 机构眉山市博眉启明星铝业有限公司; 出处《中国有色冶金》 CAS 北大核心 2022年第5期112-117,共6页; 基金国家自然科学基金面上项目(51374268)。; 文摘阳极效应在铝电解生产中最为频发,对其进行准确预测能够稳定电解铝生产,降低能耗,减少事故。本文从深度学习入手,提出一种基于堆叠降噪自动编码器和长短时记忆网络的预测模型,利用堆叠降噪自动编码器挖掘关键故障特征信息,同时利用长短时记忆网络实现故障诊断。本文通过采集某铝厂的历史生产数据对模型进行性能验证,结果表明,该模型预测准确率和F1分数分别为97.56%和0.9686。对比分析BP神经网络、广义回归神经网络、LSTM和SDAE-RF,本文构建的SDAE-LSTM的模型表现最佳,能准确地对阳极效应进行预报,在铝电解实际生产中具有重要的指导意义。; 关键词铝电解深度学习故障诊断阳极效应电解槽模型 SDAE-LSTM; Keywords aluminium electrolysis deep learning fault diagnosis anode effect electrolytic cell model SDAE-LSTM; 分类号 TF821 [冶金工程—有色金属冶金]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于Adaboost-PSO-SVM的铝电解槽健康状态诊断方法研究	尹刚钱中友曹文琦全鹏程许亨权颜非亚王民向禹向冬梅卢剑左玉海何文卢润廷	《化工学报》 EI CSCD 北大核心	2024	10	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于KPCA和SVM的铝电解槽漏槽事故预警方法	尹刚李伊惠何飞曹文琦王民颜非亚向禹卢剑罗斌卢润廷	《化工学报》 EI CSCD 北大核心	2023	9	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于深度学习的300 kA铝电解槽阳极效应预测	尹刚陈根何文颜非亚罗斌李锐	《中国有色金属学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2021	9	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于深度学习的铝电解槽阳极效应预测方法研究	何文	《中国有色冶金》 CAS 北大核心	2022	5	在线阅读下载PDF 职称材料