铝电解生产过程具有非线性、大时滞、复杂化和多变量等特点,这使得其生产状况难以控制运行,甚至引发故障造成电解安全性事故。而电解过程的稳定安全、低碳节能、高效运行是企业实现经济效益的关键。因此对铝电解生产状态进行定性定量的准确描述,进而对槽状态差的情况实现故障诊断和预报以及对正常槽状态进行重要参数的优化,这对于稳定铝电解生产,降低能耗,节约生产成本具有重要意义。本文以铝电解生产过程为研究背景,融合数据驱动知识和机器学习算法,对基于槽状态评判的故障诊断及生产参数的优化展开了研究,取得了一定的研究成果,主要内容包括以下几个方面:（1）针对铝电解常见的生产过程故障和机械系统故障进行调研,分析铝电解生产工艺机理,为了排除现场数据采集的不确定因素,进行了数据清洗实验,首先采用了平滑滤波方法对数据进行除噪处理,然后对原始数据进行归一化处理以消除量纲相差过大造成的数据分析减弱的问题。（2）当电解过程处于不同的槽状态时,往往需要下发不同的控制策略到槽控机当中。通过对槽状态进行关联参数分析得到槽状态相关参数,采用K-means++算法进行槽状态评判,根据建立的综合指标的大小来衡量槽状态的好坏。依据该评判标准,有利于对不同的槽状态采用不同的生产措施,减少生产故障的发生,达到节能降耗,提高铝产量质量的目的。（3）电解槽在槽状态为“差”的情况下容易发生故障,而阳极效应是铝电解生产中一种会造成高能耗和环境污染危害的频发故障。为了实现阳极效应的准确预测,本文针对阳极效应发生机理和故障参数,提出了一种基于卷积神经网络和门控循环单元融合模型的阳极效应诊断模型,并进行实际生产数据的仿真实验。结果表明,所建立的阳极效应诊断模型能够挖掘原始数据中深层次的故障特征,具有较好的故障辨识性能和分类精度,能够实现阳极效应的准确诊断。（4）在槽状态评判为优槽和良槽时,针对铝电解过程槽电压的参数调节主要以“试探法”,过于依赖技术员,耗时长等问题,提出了一种基于状态转移算法的槽电压优化方法。首先,采用灰色关联度分析方法确定影响槽电压的重要参数;然后,采用最小二乘支持向量机建立槽电压预测模型,应用状态转移算法对模型参数进行优化,以提高预测精度;最后,结合槽电压预测结果和过程参数的分析建立槽电压优化控制模型,采用状态转移算法实现模型的优化,获得槽电压优化值和一组优化操作参数。结果表明,该优化方法能实现槽电压的优化控制,优化后的结果能够进一步降低槽电压,达到了较好的节能降耗目的。