铝电解槽的阴极是电解槽的重要组成部分,目前大多从工艺角度对阴极进行研究,结合阴极数据特征的分析和挖掘尚不多见。本文针对阴极电压数据的变化特点、趋势分布等信息对阴极电压进行相关分析,并对其进行聚类划分。在此基础上,对阴极电压进行异常检测,定义阴极电压的异常状态,并结合其他生产测量数据判断异常的原因,指导工艺人员控制生产。主要内容如下:1.介绍了阴极电压等测量数据的采集和预处理过程,并应用多维分析技术,从多角度观察数据的特点和变化趋势。对阴极电压及其他测量数据进行相关性分析,找出与阴极电压正相关的参数。实验结果表明,阴极电压与阴极钢棒温度和槽壳温度存在一定的相关性。同时为了更清晰、直观的展示阴极电压的分布和变化,通过聚类算法将阴极电压划分为若干类,观察各类阴极电压变化情况,对阴极电压的正常和异常状态做出基本的判断。2.针对阴极电压异常检测的问题,提出一种基于时间序列异常检测的阴极电压判异算法。该算法首先用滑动窗口对阴极电压时间序列进行分段,滑动窗口长度不固定,限制分段误差,段内用最小二乘法拟合,拟合误差超过阈值后结束分段。分段结束后计算每段的长度、斜率和平均值,映射为空间对象集合,再利用局部异常检测算法,根据局部异常因子和模式长度检测异常模式。实验证明,该算法能够有效地检测出阴极电压的异常。3.应用文中提到的数据分析方法和数据挖掘算法,设计实现了阴极电压智能分析系统,该系统包括历史数据多维分析模块、相关性分析模块、聚类分析模块、状态数据可视化模块等,可视化展示了智能分析的过程和结果,为电解槽提供了精细化管理。