本文關鍵詞：基于過程數(shù)據(jù)的重介質選煤過程運行狀態(tài)評價方法研究

  更多相關文章： 運行狀態(tài)評價 過程數(shù)據(jù) 重介質選煤 離群點 T-KPRM

【摘要】：良好的工業(yè)過程運行狀態(tài)是企業(yè)產品質量和經濟效益的有效保證。然而,在復雜工業(yè)過程中,運行狀態(tài)時常會受到各種不確定因素的影響,導致其偏離最優(yōu)工況點。因此,及時準確地掌握生產過程運行狀態(tài),對于提高企業(yè)生產效率和經濟效益具有重要的實際意義。同時,大量的過程數(shù)據(jù)與工業(yè)過程的運行狀態(tài)是密切相關的。本文主要是對重介質選煤過程(即復雜工業(yè)過程)進行運行狀態(tài)評價方法的研究。為實現(xiàn)該過程的在線優(yōu)化控制、生產策略調整以及產品質量提升打下良好的基礎。主要的研究內容概括如下:(1)本文以重介質選煤過程為課題背景,首先簡要介紹了重介質選煤的原理和工藝流程,并對重介質選煤中各關鍵變量的測控過程進行了相應說明。然后對過程運行狀態(tài)評價常用的數(shù)據(jù)建模方法做了簡要介紹,為后續(xù)重介質選煤過程運行狀態(tài)評價方法的提出和改進打下理論基礎。(2)在大量過程數(shù)據(jù)的基礎上,本文首次將基于核全潛結構投影法(T-KPLS)的運行狀態(tài)評價方法運用于重介質選煤過程中,獲得了良好的評價效果。在離線部分,首先利用產品質量指標(快灰數(shù)據(jù))對過程數(shù)據(jù)進行劃分,然后運用T-KPLS算法對劃分后的數(shù)據(jù)樣本進行運算分解,求取出與產品質量指標緊密相關的得分向量,用于建立離線評價模型。在線部分,利用單位窗口數(shù)據(jù)與相應評價等級之間的相似度進行重介質選煤過程運行狀態(tài)的在線評價。之后,通過計算相應變量的貢獻率,對非最優(yōu)運行狀態(tài)的非最佳因素進行識別。(3)針對基于T-KPLS評價方法(現(xiàn)有方法)抗干擾能力弱,易受離群點影響的缺陷,本文提出了一種基于魯棒核偏全潛結構投影法(T-KPRM)的工業(yè)過程運行狀態(tài)在線評價方法。利用T-KPRM算法準確地提取出過程數(shù)據(jù)中與最終產品質量指標有關的各個變量信息,建立起基于過程數(shù)據(jù)的離線評價模型,并利用評價準則對重介質選煤過程進行在線評價以及非最佳因素的識別。對仿真結果進行分析研究,驗證了所提評價方法的有效性。通過對比分析現(xiàn)有方法與所提方法二者的評價結果,可以得出結論,在過程數(shù)據(jù)中包含有離群點的情況下,與T-KPLS算法相比,T-KPRM算法有著更高的評價識別準確率,能夠有效地克服離群點對評價模型精度的影響,其算法魯棒性要明顯優(yōu)于T-KPLS算法。
【關鍵詞】：運行狀態(tài)評價 過程數(shù)據(jù) 重介質選煤 離群點 T-KPRM
【學位授予單位】：中國礦業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TD94
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-17
• 1 緒論17-24
• 1.1 論文研究的目的和意義17-18
• 1.2 論文研究的背景和現(xiàn)狀18-22
• 1.3 論文的主要工作22-23
• 1.4 本章小結23-24
• 2 重介質選煤原理和工藝24-38
• 2.1 重介質選煤原理24-27
• 2.2 重介質選煤工藝27-32
• 2.3 重介質選煤工藝參數(shù)的測控32-37
• 2.4 本章小結37-38
• 3 過程運行狀態(tài)評價常用的數(shù)據(jù)建模方法38-45
• 3.1 主元分析法38-39
• 3.2 偏最小二乘法39-42
• 3.3 全潛結構投影法42-43
• 3.4 Fisher判別分析法43-44
• 3.5 本章小結44-45
• 4 基于T-KPLS的重介質選煤過程運行狀態(tài)評價45-63
• 4.1 引言45
• 4.2 T-KPLS算法45-49
• 4.3 基于T-KPLS的過程運行狀態(tài)在線評價策略49-55
• 4.4 基于T-KPLS算法的重介選煤過程運行狀態(tài)在線評價55-62
• 4.5 本章小結62-63
• 5 基于T-KPRM的重介質選煤過程運行狀態(tài)評價63-80
• 5.1 引言63
• 5.2 T-KPRM算法63-66
• 5.3 基于T-KPRM的過程運行狀態(tài)在線評價策略66-69
• 5.4 基于T-KPRM算法的重介選煤過程運行狀態(tài)在線評價69-78
• 5.5 本章小結78-80
• 6 總結和展望80-82
• 參考文獻82-87
• 作者簡歷87-89
• 學位論文數(shù)據(jù)集89

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本文編號：832361