[发明专利]改进萤火虫算法的熔铝炉能耗模式识别方法、设备及载体

说明书

本发明属于熔铝炉能耗数据的聚类分析和模式识别技术领域，更具体地，涉及一种改进萤火虫算法的熔铝炉能耗模式识别方法、设备及载体。通过可变步长优化以及粒子群算法融合优化的方式对萤火虫算法作调整优化，提出一种基于改进萤火虫算法的聚类模型；根据采集的相关数据能够准确的识别熔铝炉的能耗模式，便于工业生产，便于对生产数据进行分析；另外，与传统聚类算法相比，本发明提出的改进算法具有运算更快、聚类精度更好的特点。

技术领域

本发明属于熔铝炉能耗数据的聚类分析和模式识别技术领域，更具体地，涉及一种改进萤火虫算法的熔铝炉能耗模式识别方法、设备及载体。

背景技术

熔炼环节是铝型材生产中能源消耗最大的环节之一，熔铝炉作为铝型材熔铸生产环节的核心设备，是保证铝型材正常生产的关键。生产过程中熔铝炉的异常不仅会影响企业的正常生产，降低产品的合格率，增大企业能源的损耗，还会增加各种污染废气的排放，影响企业效益。但是目前大部分企业的生产现场都仍是依靠传统的阈值设置、人工预警的方式去实现异常的检测，检测到的异常信息往往带有比较大的主观性，并且检查到的信息常常存在滞后性，对于关键的异常信息容易遗漏。熔铝炉在正常生产中或者不同的故障模式下产生的数据会具有不同数据特征。因此，进行熔铝炉设备的能耗数据的聚类分析，对确保铝型材生产的全局安全与效益提升有着重要的意义。

发明内容

本发明为克服上述现有技术中的缺陷，提供一种改进萤火虫算法的熔铝炉能耗模式识别方法、设备及载体，能够准确的识别出熔铝炉的能耗模式，便于工业生产时对生产数据的分析。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种改进萤火虫算法的熔铝炉能耗模式识别方法，包括以下步骤：

S1.采集数据：首先，将熔铝炉的能耗模式至少划分为以下三种能耗模式：①原料熔化过程中温度需要大幅上升，所需的能耗也是最多的，该能耗模式标定为一种高能耗模式；②在对熔炉或者熔炼工具预热的过程以及添加合金元素进行合金化的过程中，温度需要有一定的上升，消耗的能量相对比较多，但是相比于熔化阶段的能量消耗却少许多，该能耗模式标定为一种中能耗模式；③对于其他的生产流程，由于所消耗的能源相对较少，能源的使用稳定，将其他流程的能耗模式标定为一种低能耗模式；然后，针对以上三种能耗模式，分别采集相关的能耗数据，作为训练数据集，用于训练步骤S2所构造的分类模型；

S2.构建分类模型：采用改进的萤火虫算法对熔铝炉能耗数据进行聚类分类，包括以下步骤：

S21.初始化萤火虫算法与三种群优算法，保持萤火虫算法的种群数量和个体的维数与三种群优算法的一致，并采用相同的目标函数；

S22.同步使用萤火虫算法和三种群优算法搜索最优值，分别寻找出萤火虫算法和群优算法的各自最优个体；

S23.设定共享间隔为一常数kit，达到共享时间的就继续步骤S24，否则就跳到步骤S25；

S24.把萤火虫算法中的最差i个个体与群优算法中的最优i个个体进行交换，并且约束i必须大于种群个体数的一半；

S25.每一次迭代结束完成后，保存下萤火虫算法与群优算法中的最优值；

S26.判断是否到达结束条件，若没达到则跳到步骤S22继续进行，反之，若达到了，就直接输出混合算法中的最优值作为结果；

S3.将需要识别的熔铝炉相关的能耗数据输入到训练好的分类模型中进行识别，得出相应的能耗模式。

进一步的，所述的三种群优算法分别为：杂草算法、蜂群算法、粒子群算法。

进一步的，所述的萤火虫算法包括以下步骤：

S201.随机初始化萤火虫种群，以及初始适应度函数f(x)；同时，初始化参数β₀，扰动系数α，光吸收系数γ以及算法的最大迭代次数ItMax；