鋼鐵工業(yè)智能故障診斷系統(tǒng)在當(dāng)前大數(shù)據(jù)時代背景下面臨著新的機遇與挑戰(zhàn);針對工業(yè)大數(shù)據(jù)的特征,分別從數(shù)據(jù)的采集與實時監(jiān)控技術(shù),基于機器學(xué)習(xí)的故障診斷方法,以及遷移學(xué)習(xí)在工業(yè)故障診斷中的應(yīng)用三個角度對近年來國內(nèi)外工業(yè)故障診斷方法的研究進展進行了總結(jié)與回顧;并在此基礎(chǔ)上,結(jié)合鋼鐵企業(yè)的實際需求與現(xiàn)存問題,提出了將高爐煉鐵過程劃分為"系統(tǒng)—模塊—功能—屬性"四層次結(jié)構(gòu)的面向整體的分層故障診斷新思想及未來可能的研究方向,闡明研究多技術(shù)融合的智能故障診斷系統(tǒng)對推進鋼鐵工業(yè)在大數(shù)據(jù)時代的綠色數(shù)字化發(fā)展具有十分重要的意義。 

【文章來源】：計算機測量與控制. 2020,28(11)

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

工業(yè)故障診斷系統(tǒng)研究與大數(shù)據(jù)特征之間的對應(yīng)關(guān)系

針對以上實際應(yīng)用需求，基于采集到的工業(yè)大數(shù)據(jù)，我們使用“系統(tǒng)—模塊—功能—屬性”四層結(jié)構(gòu)描述鋼鐵冶煉工藝流程（如圖2所示，圖中以高爐鼓風(fēng)機的故障診斷為例展開），其中系統(tǒng)層由電動機系統(tǒng)、鼓風(fēng)機系統(tǒng)、高爐系統(tǒng)等關(guān)鍵設(shè)備構(gòu)成；而各系統(tǒng)可劃分為不同模塊，如數(shù)據(jù)采集模塊、故障診斷模塊、運維管理模塊、成本分析模塊等；針對每一模塊，又可以按照其不同功能設(shè)置進一步分解，如故障診斷模塊包括故障的檢測、分離與識別；最底層的參數(shù)屬性則直觀展示了各個部位的運行狀態(tài)，同時也是數(shù)據(jù)與人產(chǎn)生交互的基本方式。本節(jié)依此結(jié)構(gòu)由底至上整體地對未來可能的研究方向進行展望。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]現(xiàn)代流程工業(yè)的機器學(xué)習(xí)建模[J]. 趙順毅,陳子豪,張瑾,欒小麗,劉飛.  自動化儀表. 2019(09)
[2]焦化煤氣鼓風(fēng)機故障淺析[J]. 管紅亮.  化工管理. 2019(11)
[3]風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的風(fēng)機齒輪箱故障預(yù)測研究[J]. 劉躍飛,黃細(xì)霞,宋虎,劉娟.  計算機仿真. 2019(03)
[4]基于核極限學(xué)習(xí)機的風(fēng)電機組齒輪箱故障預(yù)警研究[J]. 劉帥,劉長良,曾華清.  中國測試. 2019(02)
[5]焦?fàn)t煤氣鼓風(fēng)機故障診斷與維護[J]. 楊文帥.  河北企業(yè). 2018(11)
[6]基于SCADA數(shù)據(jù)驅(qū)動的風(fēng)電機組部件故障預(yù)警[J]. 吳亞聯(lián),梁坤鑫,蘇永新,詹俊.  無線互聯(lián)科技. 2018(13)
[7]基于大數(shù)據(jù)的風(fēng)機智能報警系統(tǒng)實現(xiàn)與應(yīng)用[J]. 方志寧,劉俊燕.  中國高新科技. 2018(01)
[8]采用信息熵和組合模型的風(fēng)電機組異常檢測方法[J]. 顏永龍,李劍,李輝,孫鵬,張曉萌.  電網(wǎng)技術(shù). 2015(03)
[9]Combination of Model-based Observer and Support Vector Machines for Fault Detection of Wind Turbines[J]. Nassim Laouti,Sami Othman,Mazen Alamir,Nida Sheibat-Othman.  International Journal of Automation & Computing. 2014(03)
[10]風(fēng)機葉片故障預(yù)測的振動方法研究[J]. 張保欽,雷保珍,趙林惠,李世剛,鄭業(yè)明.  電子測量與儀器學(xué)報. 2014(03)

博士論文
[1]基于HMM的統(tǒng)計過程監(jiān)控研究[D]. 周韶園.浙江大學(xué) 2005

碩士論文
[1]基于非線性狀態(tài)估計技術(shù)的鼓風(fēng)設(shè)備故障預(yù)警研究[D]. 劉峰里.湖南工業(yè)大學(xué) 2019
[2]高爐風(fēng)機防喘振優(yōu)化控制研究[D]. 林舒.浙江大學(xué) 2014
[3]高爐鼓風(fēng)機防喘振控制方法的研究[D]. 陳毅夫.浙江大學(xué) 2013



本文編號：3377815