本文關鍵詞：水泥燒成系統(tǒng)故障診斷技術(shù)研究

  更多相關文章： 燒成系統(tǒng) 故障診斷 神經(jīng)網(wǎng)絡 遺傳算法 故障分類

【摘要】：水泥燒成系統(tǒng)是水泥生產(chǎn)過程中的關鍵環(huán)節(jié),其安全穩(wěn)定運行意義重大。為了提高水泥生產(chǎn)過程工況識別的準確性、實時性和魯棒性,實現(xiàn)水泥生產(chǎn)的安全、低耗、高產(chǎn)、優(yōu)質(zhì),改進現(xiàn)有的工藝故障診斷方法和開發(fā)新的故障診斷系統(tǒng)勢在必行。本文借鑒智能診斷技術(shù),結(jié)合現(xiàn)有的工藝故障診斷方法,對水泥生產(chǎn)過程工藝故障的監(jiān)控、預測及診斷方法進行研究。主要研究內(nèi)容有:(1)闡述了本論文的主要研究內(nèi)容、研究背景及其意義,分析了水泥生產(chǎn)的過程、現(xiàn)有的工藝故障特點及故障診斷方法。(2)通過分析生產(chǎn)工藝及故障發(fā)生時的參數(shù)變化,研究了相關工藝參數(shù)對具體可能發(fā)生工藝故障的影響,并采用小波分析、BP神經(jīng)網(wǎng)絡、遺傳算法等方法進行分析研究。例如,針對回轉(zhuǎn)窯主機電流的變化對整個生產(chǎn)熱工制度有很強的關聯(lián)性,對水泥生產(chǎn)掉窯皮、紅窯等有明顯的關聯(lián)性,本文通過比較分析,證明小波分析對窯電流信號的處理具有很好的效果,通過小波對回轉(zhuǎn)窯窯電流進行識別進而對回轉(zhuǎn)窯工況進行判別分析;對于窯尾氣體溫度的變化對燒成系統(tǒng)窯尾工況如窯尾煙室結(jié)皮、窯尾管道堵塞、預熱器堵塞有重要影響,本文采用了BP神經(jīng)網(wǎng)絡對窯尾氣體溫度異常與否進行預測,并采用遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行預測。經(jīng)仿真驗證,該方法對燒成系統(tǒng)窯尾工況的識別效果良好。(3)燒成系統(tǒng)許多故障與窯內(nèi)眾多參數(shù)相關,需要根據(jù)發(fā)生故障時參數(shù)的變化及相互之間的聯(lián)系進行判別。本文通過對故障發(fā)生時各個參數(shù)的數(shù)據(jù)變化進行分析,分別采用聚類和遺傳算法進行故障樣本參數(shù)的降維處理,提取故障樣本并對各個故障進行分類診斷。對于故障樣本的分類研究,BP神經(jīng)網(wǎng)絡學習算法收斂速度慢且分類規(guī)則沒有確定解釋,缺乏透明度,而概率神經(jīng)網(wǎng)絡(Probabilistic neural network,PNN)過程簡單、收斂速度快,總收斂于貝葉斯優(yōu)化解、穩(wěn)定性高。本文采用PNN神經(jīng)網(wǎng)絡對故障樣本進行分類診斷,經(jīng)仿真分析驗證,PNN神經(jīng)網(wǎng)絡對于燒成系統(tǒng)工藝故障具有分類顯示清晰、分類精度高、誤差率小的特點,對水泥燒成系統(tǒng)故障的分類診斷具有良好的應用前景。
【關鍵詞】：燒成系統(tǒng) 故障診斷 神經(jīng)網(wǎng)絡 遺傳算法 故障分類
【學位授予單位】：天津理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TQ172.62
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-13
• 1.1 課題的研究背景與意義10
• 1.2 水泥燒成系統(tǒng)故障診斷國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀11
• 1.2.3 目前國內(nèi)外研究所存在的問題11
• 1.3 主要研究內(nèi)容概述11-13
• 第二章 新型干法水泥生產(chǎn)工藝及常見故障13-24
• 2.1 新型干法水泥生產(chǎn)工藝介紹13-18
• 2.1.1 生料的制備均化13-14
• 2.1.2 預熱器預熱與預分解14-16
• 2.1.3 熟料的燒成與冷卻16-18
• 2.2 水泥生產(chǎn)工藝現(xiàn)場操作及工藝參數(shù)分析18-21
• 2.3 新型干法水泥生產(chǎn)過程常見工藝故障分析21-23
• 2.3.1 常見工藝故障及故障原因分析21-23
• 2.3.2 常見工藝故障與監(jiān)測參數(shù)對應關系分析23
• 2.4 本章小結(jié)23-24
• 第三章 新型干法水泥回轉(zhuǎn)窯工況識別研究24-34
• 3.1 水泥回轉(zhuǎn)窯異常工況與窯電流信號分析24-25
• 3.2 小波分析的基本原理25-30
• 3.2.1 小波算法25-27
• 3.2.2 常用的小波函數(shù)27-30
• 3.3 小波去噪分析30
• 3.4 基于小波的水泥回轉(zhuǎn)窯窯電流工況識別研究分析30-33
• 3.5 本章小結(jié)33-34
• 第四章 新型干法水泥燒成系統(tǒng)窯尾工況識別研究34-45
• 4.1 新型干法水泥燒成系統(tǒng)窯尾氣體溫度預測意義分析34-35
• 4.2 數(shù)據(jù)預處理35-38
• 4.2.1 窯尾氣體溫度影響參數(shù)介紹36
• 4.2.2 基于主成分分析的參數(shù)分析36-38
• 4.3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的水泥燒成系統(tǒng)窯尾工況的研究38-42
• 4.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡原理38-40
• 4.3.2 建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡溫度預測模型40
• 4.3.3 仿真結(jié)果驗證40-42
• 4.4 遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡的燒成系統(tǒng)窯尾工況識別研究42-44
• 4.5 本章小結(jié)44-45
• 第五章 水泥燒成系統(tǒng)常見工藝故障分類診斷研究45-53
• 5.1 水泥生產(chǎn)過程常見工藝故障分類研究45
• 5.2 水泥生產(chǎn)工藝故障特征提取45-48
• 5.2.1 主成分分析法提取故障樣本屬性參數(shù)46
• 5.2.2 遺傳算法優(yōu)化-建模自變量降維方法特征提取46-48
• 5.3 基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡的燒成系統(tǒng)故障診斷分類研究48-52
• 5.3.1 概率神經(jīng)網(wǎng)絡原理及模型建立48-50
• 5.3.2 故障分類診斷結(jié)果仿真驗證50-52
• 5.4 本章小結(jié)52-53
• 第六章 水泥回轉(zhuǎn)窯窯尾氣體溫度預測軟件設計53-56
• 6.1 水泥回轉(zhuǎn)窯窯尾溫度預測模塊開發(fā)的工業(yè)需求53
• 6.2 軟件開發(fā)平臺的選擇53-54
• 6.3 軟件功能分析54
• 6.4 軟件界面的設計與介紹54-55
• 6.5 小結(jié)55-56
• 第七章 總結(jié)及展望56-57
• 參考文獻57-60
• 發(fā)表論文和科研情況說明60-61
• 致謝61-62

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