铝电解是一个非线性、多变量的复杂工业过程，难以对其生产状态进行定性定量的准确描述。通常选用电解槽的电流效率来作为判断电解槽运行是否良好的指标，而让电解温度保持在一个适当的范围可以使电流效率得到有效的提高。因此，本文提出一种基于槽况分类的电解温度优化控制策略，对铝电解过程中的电解温度这一关键参数进行建模与优化，使电流效率维持在一个较高的水平，来实现铝电解的高效率、低能耗生产。　　第一部分为电解温度的软测量模型。铝电解过程中伴随着复杂的物理及化学反应，对电解温度产生影响的参数众多且各参数之间互相影响，难以采用机理建模的方式来对铝电解过程的电解温度进行有效的建模。本文提出了在线核极限学习机来建立电解槽电解温度的软测量模型，针对建模中变量耦合、难以识别的问题，采用改进的模糊曲线法对软测量模型的输入参数进行精简，然后采用在线核极限学习机方法对电解槽电解温度进行软测量建模。　　第二部分为电解槽的槽况分类。一个完整的电解槽参数控制系统，应该具备一定的异常槽况分析能力与辅助决策功能。当生产过程中的槽况产生波动时，通过槽况评判模型来对当前的槽况进行判别，对不同的槽况类别采取不同的操作措施。通过对槽况特性进行分析，本文采用模糊聚类来建立槽况评判模型，针对模糊聚类中聚类数目不明、容易导陷入局部最优的问题，将智能优化算法与传统聚类算法相结合，提出了一种基于果蝇算法的自适应模糊聚类方法，来对电解槽的槽况进行识别。　　第三部分为电解温度的优化控制策略。目前的铝行业中，当槽况出现异常时，大部分情况下依旧是依靠操作人员的现场经验来进行调节，这种基于定性经验知识的监控方法对技术员依赖性强、准确率不高。为了在正常范围内调整影响电解温度的操作参数使电解温度保持最优，本文引入了智能优化算法，建立电解槽电解温度优化设定模型，并在实际生产工艺条件的约束下对其进行求解，以期得到一组最优的工艺操作参数，基于铝电解实际生产过程数据的仿真实验验证了该方法的有效性。　　第四部分为基于DCS平台的电解温度优化控制系统实现。考虑到电解槽所处的一个高温、高腐蚀的环境，难以在实际电解槽中对所取得的研究成果进行验证。在基于分布式控制系统实验平台上，可以对铝电解的实际生产过程进行模拟，验证本文所研究的电解温度优化控制策略，仿真结果表明了前文中所提出的基于槽况分类的电解槽电解温度优化控制方案具有一定的可行性。