本文關(guān)鍵詞：基于過程數(shù)據(jù)的重介質(zhì)選煤過程運行狀態(tài)評價方法研究

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【摘要】：良好的工業(yè)過程運行狀態(tài)是企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量和經(jīng)濟效益的有效保證。然而,在復(fù)雜工業(yè)過程中,運行狀態(tài)時常會受到各種不確定因素的影響,導(dǎo)致其偏離最優(yōu)工況點。因此,及時準(zhǔn)確地掌握生產(chǎn)過程運行狀態(tài),對于提高企業(yè)生產(chǎn)效率和經(jīng)濟效益具有重要的實際意義。同時,大量的過程數(shù)據(jù)與工業(yè)過程的運行狀態(tài)是密切相關(guān)的。本文主要是對重介質(zhì)選煤過程(即復(fù)雜工業(yè)過程)進(jìn)行運行狀態(tài)評價方法的研究。為實現(xiàn)該過程的在線優(yōu)化控制、生產(chǎn)策略調(diào)整以及產(chǎn)品質(zhì)量提升打下良好的基礎(chǔ)。主要的研究內(nèi)容概括如下:(1)本文以重介質(zhì)選煤過程為課題背景,首先簡要介紹了重介質(zhì)選煤的原理和工藝流程,并對重介質(zhì)選煤中各關(guān)鍵變量的測控過程進(jìn)行了相應(yīng)說明。然后對過程運行狀態(tài)評價常用的數(shù)據(jù)建模方法做了簡要介紹,為后續(xù)重介質(zhì)選煤過程運行狀態(tài)評價方法的提出和改進(jìn)打下理論基礎(chǔ)。(2)在大量過程數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,本文首次將基于核全潛結(jié)構(gòu)投影法(T-KPLS)的運行狀態(tài)評價方法運用于重介質(zhì)選煤過程中,獲得了良好的評價效果。在離線部分,首先利用產(chǎn)品質(zhì)量指標(biāo)(快灰數(shù)據(jù))對過程數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分,然后運用T-KPLS算法對劃分后的數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行運算分解,求取出與產(chǎn)品質(zhì)量指標(biāo)緊密相關(guān)的得分向量,用于建立離線評價模型。在線部分,利用單位窗口數(shù)據(jù)與相應(yīng)評價等級之間的相似度進(jìn)行重介質(zhì)選煤過程運行狀態(tài)的在線評價。之后,通過計算相應(yīng)變量的貢獻(xiàn)率,對非最優(yōu)運行狀態(tài)的非最佳因素進(jìn)行識別。(3)針對基于T-KPLS評價方法(現(xiàn)有方法)抗干擾能力弱,易受離群點影響的缺陷,本文提出了一種基于魯棒核偏全潛結(jié)構(gòu)投影法(T-KPRM)的工業(yè)過程運行狀態(tài)在線評價方法。利用T-KPRM算法準(zhǔn)確地提取出過程數(shù)據(jù)中與最終產(chǎn)品質(zhì)量指標(biāo)有關(guān)的各個變量信息,建立起基于過程數(shù)據(jù)的離線評價模型,并利用評價準(zhǔn)則對重介質(zhì)選煤過程進(jìn)行在線評價以及非最佳因素的識別。對仿真結(jié)果進(jìn)行分析研究,驗證了所提評價方法的有效性。通過對比分析現(xiàn)有方法與所提方法二者的評價結(jié)果,可以得出結(jié)論,在過程數(shù)據(jù)中包含有離群點的情況下,與T-KPLS算法相比,T-KPRM算法有著更高的評價識別準(zhǔn)確率,能夠有效地克服離群點對評價模型精度的影響,其算法魯棒性要明顯優(yōu)于T-KPLS算法。
【關(guān)鍵詞】：運行狀態(tài)評價 過程數(shù)據(jù) 重介質(zhì)選煤 離群點 T-KPRM
【學(xué)位授予單位】：中國礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TD94
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-17
• 1 緒論17-24
• 1.1 論文研究的目的和意義17-18
• 1.2 論文研究的背景和現(xiàn)狀18-22
• 1.3 論文的主要工作22-23
• 1.4 本章小結(jié)23-24
• 2 重介質(zhì)選煤原理和工藝24-38
• 2.1 重介質(zhì)選煤原理24-27
• 2.2 重介質(zhì)選煤工藝27-32
• 2.3 重介質(zhì)選煤工藝參數(shù)的測控32-37
• 2.4 本章小結(jié)37-38
• 3 過程運行狀態(tài)評價常用的數(shù)據(jù)建模方法38-45
• 3.1 主元分析法38-39
• 3.2 偏最小二乘法39-42
• 3.3 全潛結(jié)構(gòu)投影法42-43
• 3.4 Fisher判別分析法43-44
• 3.5 本章小結(jié)44-45
• 4 基于T-KPLS的重介質(zhì)選煤過程運行狀態(tài)評價45-63
• 4.1 引言45
• 4.2 T-KPLS算法45-49
• 4.3 基于T-KPLS的過程運行狀態(tài)在線評價策略49-55
• 4.4 基于T-KPLS算法的重介選煤過程運行狀態(tài)在線評價55-62
• 4.5 本章小結(jié)62-63
• 5 基于T-KPRM的重介質(zhì)選煤過程運行狀態(tài)評價63-80
• 5.1 引言63
• 5.2 T-KPRM算法63-66
• 5.3 基于T-KPRM的過程運行狀態(tài)在線評價策略66-69
• 5.4 基于T-KPRM算法的重介選煤過程運行狀態(tài)在線評價69-78
• 5.5 本章小結(jié)78-80
• 6 總結(jié)和展望80-82
• 參考文獻(xiàn)82-87
• 作者簡歷87-89
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集89

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：832361