篦冷機是水泥生產(chǎn)過程中的關(guān)鍵設(shè)備,擔負著冷卻高溫熟料、改善煅燒條件、回收熱量的任務,但篦冷機換熱系統(tǒng)工況復雜、參數(shù)多且相互耦合、內(nèi)測控點少,難以建立準確的模型。而貝葉斯網(wǎng)絡將概率論與圖論相結(jié)合,具有強大的推理能力及方便的決策機制,處理不確定性問題有明顯優(yōu)勢。因此,本文將貝葉斯網(wǎng)絡應用于篦冷機熟料換熱系統(tǒng),對篦冷機關(guān)鍵參數(shù)篦下壓力進行故障診斷和狀態(tài)預測研究。具體研究工作如下:首先,簡要介紹課題的研究背景和意義,分析貝葉斯結(jié)構(gòu)學習算法、貝葉斯預測算法及篦冷機故障診斷和預測國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,闡述課題主要研究內(nèi)容;其次,針對經(jīng)典爬山和貪婪算法搜索次數(shù)多和全局尋優(yōu)能力差的問題,構(gòu)建一種改進的批量式貝葉斯結(jié)構(gòu)學習算法,仿真對比表明該算法具有不依賴專家知識、準確性高、效率高的優(yōu)點,并針對批量式算法增量維護性能差的缺點,提出一種貝葉斯增量學習算法,仿真對比表明該算法可以對網(wǎng)絡進行增量維護,一定程度上節(jié)省空間和時間,為建立篦冷機故障診斷模型奠定了基礎(chǔ);然后,設(shè)計改進的多種群優(yōu)化隱馬爾可夫模型貝葉斯算法,該算法從設(shè)計交叉、變異、移民算子等方面對傳統(tǒng)多種群算法進行改進,并利用改進算法優(yōu)化隱馬爾可夫模型參數(shù),仿... 

【文章來源】：燕山大學河北省

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

ISC算法流程圖

圖 2-2 結(jié)構(gòu)示意圖集 利用步驟(3)中的評分方法，按照貝葉斯評進行修正，下面舉例說明，若 A-A1、A2-A3 存分別添加單向邊A A1、A1 A、A2 A判斷是否有環(huán)，若存在環(huán)就對環(huán)結(jié)構(gòu)進行處理且不存在環(huán)，計算評分值，取評分值最大的結(jié)構(gòu)集合。構(gòu) 對步驟(4)得到的結(jié)構(gòu) PDAG，結(jié)合步驟(1結(jié)構(gòu)。真實驗ia網(wǎng)絡[20]、Car網(wǎng)絡[59]和Alarm網(wǎng)絡[60]為基礎(chǔ)對，最大父節(jié)點數(shù)為5)、HC、GS以及ISC算法進b軟件環(huán)境下進行。利用MATLAB貝葉斯網(wǎng)絡工

圖 2-10 WTUN 值隨原結(jié)構(gòu)變化情況圖 2-11 WTUN 值隨新結(jié)構(gòu)變化情況 2-10 可知，隨新數(shù)據(jù)的增加，與原結(jié)構(gòu)的 WTUN 值越來越小，即合程度越來越差，由圖 2-11 可知，與新結(jié)構(gòu)的 WTUN 值越來越大的擬合程度越來越好，因此驗證了 WTUN 函數(shù)的有效性。 Asia 網(wǎng)絡驗證 Affect 函數(shù)的正確性，利用圖 2-8 所示網(wǎng)絡作為原

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于改進遺傳爬山算法的篦冷機熟料換熱二次風溫故障診斷[J]. 劉彬,劉永記,劉浩然,李雷,孫美婷.  計量學報. 2018(05)
[2]基于融合的貝葉斯網(wǎng)絡的冷水機組故障診斷[J]. 王占偉,王林,梁坤峰,袁俊飛,王智偉.  化工學報. 2018(07)
[3]量子機器學習[J]. 陸思聰,鄭昱,王曉霆,吳熱冰.  控制理論與應用. 2017(11)
[4]基于隱馬爾科夫模型的風電齒輪箱故障程度評估[J]. 李瑩,劉三明,王致杰,朱曉偉,潘志剛.  太陽能學報. 2017(06)
[5]Multi-objective optimization of cooling air distribution of grate cooler with different inlet temperatures by using genetic algorithm[J]. SHAO Wei,CUI Zheng,CHENG Lin.  Science China（Technological Sciences）. 2017(03)
[6]基于蟻群節(jié)點尋優(yōu)的貝葉斯網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)算法研究[J]. 劉浩然,孫美婷,李雷,劉永記,劉彬.  儀器儀表學報. 2017(01)
[7]基于改進型HMM的風電機組齒輪箱故障預測[J]. 曾承志,姚興佳,唐德堯,胡亮紅.  太陽能學報. 2016(04)
[8]結(jié)合LLE的HMM回轉(zhuǎn)窯喂煤量趨勢預測研究[J]. 劉云龍,張小剛,曾林,陳雞平.  小型微型計算機系統(tǒng). 2015(08)
[9]基于Bayesian改進算法的回轉(zhuǎn)窯故障診斷模型研究[J]. 劉浩然,呂曉賀,李軒,李世昭,史永紅.  儀器儀表學報. 2015(07)
[10]基于復高斯模型的樣本缺失窄帶雷達信號重構(gòu)算法[J]. 王寶帥,杜蘭,和華,劉宏偉.  電子與信息學報. 2015(05)

博士論文
[1]篦冷機熟料參數(shù)測量及控制模型研究[D]. 李海濱.燕山大學 2006

碩士論文
[1]水泥篦冷機混雜建模與仿真研究[D]. 鄭征.濟南大學 2015
[2]基于LLE的HMM回轉(zhuǎn)窯喂煤預測[D]. 劉云龍.湖南大學 2015
[3]基于貪婪搜索的貝葉斯網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)學習算法[D]. 高曉利.西安電子科技大學 2011



本文編號：3233597