【摘要】：電渣爐冶金是特殊鋼的重要生產(chǎn)方式,其產(chǎn)品往往具有很高價值。一旦過程發(fā)生明顯故障,則將會造成巨大經(jīng)濟損失甚至安全事故。本文針對電渣冶金過程數(shù)據(jù)存在的非線性、時間序列相關(guān)性和批次數(shù)據(jù)不等長等特點給故障診斷帶來困難的問題,在電渣冶金過程數(shù)據(jù)特征提取中對動態(tài)核主元分析方法進行系統(tǒng)、深入的研究,基于連續(xù)隱馬爾可夫模型進行過程故障檢測和故障識別,提出一些新的過程監(jiān)控和故障診斷方法,具體包括:(1)針對電渣冶金過程數(shù)據(jù)存在非線性、批次數(shù)據(jù)不等長等特點,使用DKPCA方法對過程數(shù)據(jù)進行特征提取,將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成為連續(xù)過程數(shù)據(jù),這樣連續(xù)過程數(shù)據(jù)可以直接利用CHMM進行故障診斷。(2)提出一種基于CHMM和DKPCA的電渣冶金過程故障檢測方法。首先使用DKPCA算法對電渣冶金過程數(shù)據(jù)進行特征提取的,再利用VMW技術(shù)對提取的主元特征序列進行動態(tài)數(shù)據(jù)追蹤,并計算出一個在線故障檢測的實時閾值,然后比較待測系統(tǒng)實時統(tǒng)計量與實時閾值的大小來判斷系統(tǒng)是否發(fā)生故障,從而實現(xiàn)基于CHMM和DKPCA的電渣冶金過程實時在線故障檢測。最后通過建立的電渣冶金過程仿真系統(tǒng)產(chǎn)生過程數(shù)據(jù),對該方法進行仿真驗證,表明了這種方法能對電渣冶金過程中出現(xiàn)的各種故障進行準(zhǔn)確的檢測。(3)提出一種基于CHMM和DKPCA的電渣冶金過程故障辨識方法。首先仍使用DKPCA算法對電渣冶金過程數(shù)據(jù)進行特征提取,再利用VMW技術(shù)對提取的主元特征序列進行動態(tài)數(shù)據(jù)追蹤,并訓(xùn)練電渣冶金過程所有故障情況下的CHMM得到故障的模型庫,然后計算出測試數(shù)據(jù)與各個故障模型的匹配程度,從而得出待測數(shù)據(jù)所發(fā)生的故障屬于哪個類型。最后通過建立的仿真平臺來產(chǎn)生數(shù)據(jù),對基于CHMM和DKPCA結(jié)合的電渣冶金過程故障診斷方法進行了仿真驗證,驗證了算法的有效性。
【圖文】：

，，，內(nèi)就可以得到一個矩陣義欠），其中，矩陣的行代表變量，矩陣的列代表觀測值。逡逑而間歇過程是多批次重復(fù)生產(chǎn)過程，假設(shè)在正常的工況下共采集了／個批次的數(shù)據(jù)，那逡逑么就可得到／個單次采樣矩陣＜邋（Ｊｘ炙）（／＝邋１，２N，／），因此間歇過程的數(shù)據(jù)就可以用如逡逑圖１．１所示三維矩陣Ｘｆ／ｘＪｘＡ：）的形式來表示，其中／表示操作批次，，ｊ表示監(jiān)測變逡逑

更大的科研投入。逡逑目前，主要的故障診斷方法可以分為如下三類［｜９１：基于分析模型的方法、基于定性逡逑經(jīng)驗知識分析的方法和基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法，具體方法如圖１．３所示。逡逑－６－逡逑
【學(xué)位授予單位】：東北大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TF142

【參考文獻】

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本文編號：2686278