硬币电镀处理系统是上海造币厂的重大生产系统之一,它利用电解原理对硬币模具成型后再进行表层处理,以提高硬币的工艺性能。该系统在运行过程中耗电量大、噪声强烈,容易发生如电镀液泄露、系统过载等恶性事故,所以如何监测和控制电镀过程,不仅可以确保得到高质量的电沉积层,而且对电镀系统的自动化和实现生产过程中的工况优化也是必需的。传统电镀系统流程中,所有的现场数据监测和评估均只能依赖操作员的经验常识,效率不高并且容易出错。如果引入数据分析来处理,现有建模方法具有局限性,无法处理大规模的高维度、非线性、非稳态的现场数据。所以上海造币厂科研室根据工况数据的特性,希望能提出一种基于聚类分析的电镀系统运行工况优化方法,以实现节能降耗、安全生产的目的。本研究做以下工作:(1)分析设计了一套工况判断算法。本文在随机搜索聚类算法的基础上,引入了质心优化的策略,将算法寻优过程进行了改进,使其可以处理高维数据集,有效的解决了常规的聚类算法如抗干扰性差,算法扩展性差,不能随处理时间的增加而优化处理效果等缺陷。(2)验证了基于质心优化聚类算法的性能及精确性。针对电镀系统工况的现场数据集进行验证实验,并使用聚类分析的性能参数作为参考标准,完成同传统算法的性能对比工作。最终结果显示,该聚类算法比其它数据分析算法具有更强的寻优能力,错误率也更低,可以达到工控的要求。(3)基于上述工作设计实现了工况优化系统。为了进一步验证算法的可用性,基于该聚类分析算法开发了工况优化系统。通过对电镀系统的现场工况的取样研究,验证了基于质心优化聚类算法开发的工况优化系统对电镀现场数据分析方案的可用性,可以成为系统监控和自动化管理的有用形式。通过实际的生产环境验证,本文发现,聚类算法在电镀系统中的应用,有利于更好的配合支持电镀系统确定最优工况。通过不同的设备、技术和方向的讨论,可以形成一个全新的聚类分析平台的数据调度系统,改善当前工厂电镀系统的局限性,形成真正意义上的新一代高科技自动化电镀处理系统,达到提高工厂的生产效率,更有利于促进电镀工艺发展的目的。