基于数据驱动的铝电解槽剩余寿命预测方法研究

铝电解槽的寿命直接影响着电解铝企业的经济效益，准确预测铝电解槽剩余寿命能够提前制定维修计划，减少经济损失。本文针对铝电解槽寿命分析过程中缺乏对历史生产数据应用的背景，从数据的角度出发，探究生产工艺参数对槽寿命的影响，将机器学习引入到铝电解槽剩余寿命预测中，提出一种SVR-RFE-XGBoost模型，结合支持向量回归(SVR)与递归特征消除(RFE)算法，直接从原始数据中挖掘出关键寿命特征。同时利用极端梯度提升算法(XGBoost)对提取后的关键特征进行槽剩余寿命预测。最后利用某铝厂历史生产数据对模型进行性能验证，实验表明，该模型槽剩余寿命的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和拟合优度(r²)别为116.0950, 207.4964和0.7463。对比分析XGBoost算法、岭回归(Ridge Regression)和SVR算法，实验结果表明，本文所构建的SVR-RFE-XGBoost的模型表现最佳，能更加准确地预测铝电解槽剩余寿命，在铝电解实际生产中具有重要的指导意义。