本文關(guān)鍵詞：水泥回轉(zhuǎn)窯故障診斷系統(tǒng)研究

  更多相關(guān)文章： 回轉(zhuǎn)窯 故障診斷 模式識別 分形理論 相關(guān)系數(shù) 支持向量機(jī)

【摘要】：水泥產(chǎn)業(yè)所消耗的煤炭量約占全國煤炭消耗總量的15%,是當(dāng)之無愧的耗能大戶。我國噸水泥綜合能耗要比國際水平高出20%左右,氮氧化物排放約占全國總量的10%,水泥行業(yè)節(jié)能降耗對國家節(jié)能降耗目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)具有重要作用。水泥生產(chǎn)過程機(jī)理復(fù)雜,工況的非正常運(yùn)行甚至是工藝故障時有發(fā)生,嚴(yán)重影響水泥生產(chǎn)質(zhì)量和產(chǎn)量的穩(wěn)定。因此,水泥生產(chǎn)流程中工況的實(shí)時監(jiān)測與工藝故障的診斷不僅是實(shí)現(xiàn)節(jié)能優(yōu)化目標(biāo)的前提,也是實(shí)現(xiàn)安全生產(chǎn)的保證。本文依托平邑中聯(lián)水泥有限公司節(jié)能優(yōu)化項(xiàng)目,運(yùn)用分形理論與支持向量機(jī)相結(jié)合的方法,實(shí)現(xiàn)了水泥工藝流程中工況的監(jiān)測與工藝故障的分類診斷。水泥回轉(zhuǎn)窯主機(jī)電流的變化與窯內(nèi)熱工制度、結(jié)皮厚度、窯圈垮塌等工況具有很強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性。鑒于水泥回轉(zhuǎn)窯窯電流信號在不同工況下表現(xiàn)出的不同分形特性,本文研究提取了不同工況下窯電流信號的廣義分形維數(shù)作為特征參數(shù),通過求取待檢信號的廣義分形維數(shù)序列與各工況所對應(yīng)窯電流的分形維數(shù)序列的最大相關(guān)系數(shù),實(shí)現(xiàn)窯電流水平和變化趨勢的歸類,從而達(dá)到對窯內(nèi)工況的有效識別。單純利用支持向量機(jī)的方法進(jìn)行故障分類時,對數(shù)據(jù)樣本的要求較高,在數(shù)據(jù)樣本某些屬性的特征區(qū)分不明顯的條件下,分類效果并不理想。本文嘗試將分形理論引入到數(shù)據(jù)樣本的處理中,先利用得到的廣義分形維數(shù)替代原數(shù)據(jù)樣本中的特征性不強(qiáng)的屬性,然后通過支持向量機(jī)實(shí)現(xiàn)模式分類。針對新型干法水泥生產(chǎn)過程中常見的6種工藝故障,運(yùn)用這兩種分類策略進(jìn)行分類,測試的分類準(zhǔn)確率分別為88.67%和99.67%。結(jié)果表明:運(yùn)用廣義分形維數(shù)與支持向量機(jī)的結(jié)合算法,可以更加有效地實(shí)現(xiàn)故障的分類診斷。
【關(guān)鍵詞】：回轉(zhuǎn)窯 故障診斷 模式識別 分形理論 相關(guān)系數(shù) 支持向量機(jī)
【學(xué)位授予單位】：天津理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TQ172.622
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 緒論9-13
• 1.1 課題的研究背景與意義9-10
• 1.2 水泥生產(chǎn)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
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀10-11
• 1.3 目前國內(nèi)外研究所存在的問題11-12
• 1.4 本論文研究的主要內(nèi)容12-13
• 第二章 新型干法水泥工藝與回轉(zhuǎn)窯常見工藝故障13-24
• 2.1 新型干法水泥生產(chǎn)工藝流程13-18
• 2.1.1 生料的制備與均化14-15
• 2.1.2 生料的預(yù)熱與分解15-17
• 2.1.3 熟料的燒成與冷卻17-18
• 2.2 水泥生產(chǎn)現(xiàn)場的工藝參數(shù)與操作參數(shù)18-19
• 2.3 回轉(zhuǎn)窯常見工藝故障分析19-23
• 2.3.1 常見工藝故障及故障原因分析19-20
• 2.3.2 常見工藝故障與監(jiān)測參數(shù)對應(yīng)關(guān)系分析20-23
• 2.4 本章小結(jié)23-24
• 第三章 分形理論與支持向量機(jī)工作原理概述24-34
• 3.1 單重分形24-28
• 3.1.1 分形理論概述24-25
• 3.1.2 典型的單重分形維數(shù)及推導(dǎo)25-27
• 3.1.3 單重分形應(yīng)用的優(yōu)缺點(diǎn)分析27-28
• 3.2 廣義分形維數(shù)的定義與計(jì)算28-31
• 3.2.1 廣義分形維數(shù)概述28
• 3.2.2 廣義分形維數(shù)的計(jì)算推導(dǎo)28-29
• 3.2.3 廣義分形維數(shù)與單重分形維數(shù)優(yōu)缺點(diǎn)對比29-31
• 3.3 支持向量機(jī)31-33
• 3.3.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論31
• 3.3.2 支持向量機(jī)的分類原理31-33
• 3.4 本章小結(jié)33-34
• 第四章 回轉(zhuǎn)窯系統(tǒng)工況識別算法研究34-42
• 4.1 窯電流模式與異常工況的對應(yīng)關(guān)系分析34-36
• 4.2 廣義分形維數(shù)識別窯電流模式的方法36-38
• 4.3 廣義分形維數(shù)最大相關(guān)性判別法38-39
• 4.4 仿真結(jié)果與驗(yàn)證39-40
• 4.5 本章小結(jié)40-42
• 第五章 回轉(zhuǎn)窯系統(tǒng)故障診斷算法的研究與實(shí)現(xiàn)42-50
• 5.1 支持向量機(jī)在回轉(zhuǎn)窯故障診斷中的應(yīng)用42-44
• 5.2 SVM在故障分類診斷中的局限性分析44-45
• 5.3 廣義分形維數(shù)與SVM算法結(jié)合的實(shí)現(xiàn)45-47
• 5.4 改進(jìn)算法的故障分類仿真驗(yàn)證47-48
• 5.5 本章小結(jié)48-50
• 第六章 結(jié)論與展望50-52
• 6.1 結(jié)論50-51
• 6.2 展望51-52
• 參考文獻(xiàn)52-55
• 發(fā)表論文和科研情況說明55-56
• 致謝56-57

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：889842