基于主元分析法的輥道窯能耗異常診斷
發(fā)布時間:2021-03-11 20:00
輥道窯是建筑陶瓷生產的核心設備,也是生產過程中主要的耗能設備,其運行狀況將直接影響產品質量和能源使用效率。一旦輥道窯在生產過程中出現異常情況且得不到及時處理,就可能直接導致產品出現瑕疵、能源消耗增加,甚至造成嚴重的安全事故,給企業(yè)帶來巨大損失。隨著物聯網和工業(yè)信息化的發(fā)展,以及智能儀表、工控技術的廣泛應用,利用數據驅動的異常診斷方法成為研究熱點,然而現階段陶瓷生產企業(yè)還普遍依靠人工巡查和固定閾值報警的異常診斷方式,檢測成本高、準確率低、異常發(fā)現滯后明顯。另一方面,關于輥道窯的能耗異常診斷研究成果較少,國內外關于輥道窯的研究主要集中在智能控制和數值模擬方面。為此,本文提出了基于主元分析法的輥道窯生產過程能耗異常診斷方法。首先,以燒成帶為重點,全面分析了輥道窯運行過程的基本原理,總結了能耗異常的常見類型;其次,以輥道窯能耗數據作為樣本數據,基于主元分析法及其改進方法,建立了輥道窯能耗異常診斷模型;最后綜合所研究內容,實現輥道窯能耗異常診斷模塊。本文具體研究內容如下:(1)根據陶瓷磚的生產工藝流程,全面分析了輥道窯的結構和工藝原理,明確了影響能耗和產品質量的關鍵屬性,總結了輥道窯生產過程的常...
【文章來源】:廣東工業(yè)大學廣東省
【文章頁數】:79 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
輥道窯示意圖
PCA模型的方差累積貢獻率
統(tǒng)計量監(jiān)控圖(a)MonitoringchartofstatisticsSPE(a)SPE
【參考文獻】:
期刊論文
[1]淺談輥道窯輥棒斷棒及壽命管理智能系統(tǒng)[J]. 楊華亮,胡軍,盧健聰,喬富東,方仁德. 佛山陶瓷. 2019(10)
[2]基于時間序列和聚類的擠壓機能耗異常檢測研究[J]. 曾利云,肖云,張植豪. 機電工程技術. 2018(09)
[3]基于統(tǒng)計方法的異常點檢測在時間序列數據上的應用[J]. 曹晨曦,田友琳,張昱堃,劉曉峰. 合肥工業(yè)大學學報(自然科學版). 2018(09)
[4]輥道窯節(jié)能管理的探討[J]. 郭健. 佛山陶瓷. 2018(03)
[5]基于K-均值聚類的工業(yè)異常數據檢測[J]. 張仁斌,許輔昊,劉飛,李思嫻. 計算機應用研究. 2018(07)
[6]模糊Smith在輥道窯溫度控制系統(tǒng)的應用[J]. 賈華,魏嘉孚,李白冰. 計算機仿真. 2016(10)
[7]智能制造——“中國制造2025”的主攻方向[J]. 周濟. 中國機械工程. 2015(17)
[8]陶瓷窯爐遠程故障診斷系統(tǒng)軟件設計[J]. 曹利鋼,馮浩,汪用瑜,于盛睿. 機械設計與制造. 2012(02)
博士論文
[1]基于多模型PCA的翻車機液壓系統(tǒng)故障診斷研究[D]. 鄂東辰.燕山大學 2018
[2]基于統(tǒng)計學方法的自適應過程監(jiān)控與故障診斷[D]. 何小斌.上海交通大學 2009
[3]基于PCA的統(tǒng)計過程監(jiān)控研究[D]. 李榮雨.浙江大學 2007
碩士論文
[1]基于區(qū)間集的時間序列表示方法及異常檢測技術研究[D]. 李西西.西安電子科技大學 2019
[2]基于火焰圖像識別陶瓷輥道窯燒成帶工況智能檢測方法研究[D]. 李鵬.景德鎮(zhèn)陶瓷學院 2015
[3]輥道窯控制系統(tǒng)的研究與設計[D]. 郭曉陽.內蒙古科技大學 2014
[4]輥道窯的熱平衡分析及節(jié)能優(yōu)化措施[D]. 陳庚彤.華南理工大學 2012
[5]多尺度自適應PCA及其在過程監(jiān)測中的應用研究[D]. 張媛媛.北京化工大學 2012
[6]陶瓷窯爐遠程監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)的研究[D]. 李曉高.南昌大學 2011
[7]基于主元分析方法的煉油廠蒸餾過程故障診斷研究[D]. 龔婷婷.華南理工大學 2010
本文編號:3077009
【文章來源】:廣東工業(yè)大學廣東省
【文章頁數】:79 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
輥道窯示意圖
PCA模型的方差累積貢獻率
統(tǒng)計量監(jiān)控圖(a)MonitoringchartofstatisticsSPE(a)SPE
【參考文獻】:
期刊論文
[1]淺談輥道窯輥棒斷棒及壽命管理智能系統(tǒng)[J]. 楊華亮,胡軍,盧健聰,喬富東,方仁德. 佛山陶瓷. 2019(10)
[2]基于時間序列和聚類的擠壓機能耗異常檢測研究[J]. 曾利云,肖云,張植豪. 機電工程技術. 2018(09)
[3]基于統(tǒng)計方法的異常點檢測在時間序列數據上的應用[J]. 曹晨曦,田友琳,張昱堃,劉曉峰. 合肥工業(yè)大學學報(自然科學版). 2018(09)
[4]輥道窯節(jié)能管理的探討[J]. 郭健. 佛山陶瓷. 2018(03)
[5]基于K-均值聚類的工業(yè)異常數據檢測[J]. 張仁斌,許輔昊,劉飛,李思嫻. 計算機應用研究. 2018(07)
[6]模糊Smith在輥道窯溫度控制系統(tǒng)的應用[J]. 賈華,魏嘉孚,李白冰. 計算機仿真. 2016(10)
[7]智能制造——“中國制造2025”的主攻方向[J]. 周濟. 中國機械工程. 2015(17)
[8]陶瓷窯爐遠程故障診斷系統(tǒng)軟件設計[J]. 曹利鋼,馮浩,汪用瑜,于盛睿. 機械設計與制造. 2012(02)
博士論文
[1]基于多模型PCA的翻車機液壓系統(tǒng)故障診斷研究[D]. 鄂東辰.燕山大學 2018
[2]基于統(tǒng)計學方法的自適應過程監(jiān)控與故障診斷[D]. 何小斌.上海交通大學 2009
[3]基于PCA的統(tǒng)計過程監(jiān)控研究[D]. 李榮雨.浙江大學 2007
碩士論文
[1]基于區(qū)間集的時間序列表示方法及異常檢測技術研究[D]. 李西西.西安電子科技大學 2019
[2]基于火焰圖像識別陶瓷輥道窯燒成帶工況智能檢測方法研究[D]. 李鵬.景德鎮(zhèn)陶瓷學院 2015
[3]輥道窯控制系統(tǒng)的研究與設計[D]. 郭曉陽.內蒙古科技大學 2014
[4]輥道窯的熱平衡分析及節(jié)能優(yōu)化措施[D]. 陳庚彤.華南理工大學 2012
[5]多尺度自適應PCA及其在過程監(jiān)測中的應用研究[D]. 張媛媛.北京化工大學 2012
[6]陶瓷窯爐遠程監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)的研究[D]. 李曉高.南昌大學 2011
[7]基于主元分析方法的煉油廠蒸餾過程故障診斷研究[D]. 龔婷婷.華南理工大學 2010
本文編號:3077009
本文鏈接:http://sikaile.net/kejilunwen/huaxuehuagong/3077009.html