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文檔簡介
1、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,導致其偏離最優(yōu)工況點。因此,及時準確地掌握生產(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(即復雜工業(yè)過程)進行運行狀態(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。
2、 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行了相應說明。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打下理論基礎。
?。?)在大量過程數(shù)據(jù)的基礎上,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
3、離線部分,首先利用產(chǎn)品質(zhì)量指標(快灰數(shù)據(jù))對過程數(shù)據(jù)進行劃分,然后運用 T-KPLS算法對劃分后的數(shù)據(jù)樣本進行運算分解,求取出與產(chǎn)品質(zhì)量指標緊密相關(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)與相應評價等級之間的相似度進行重介質(zhì)選煤過程運行狀態(tài)的在線評價。之后,通過計算相應變量的貢獻率,對非最優(yōu)運行狀態(tài)的非最佳因素進行識別。
(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
4、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算法準確地提取出過程數(shù)據(jù)中與最終產(chǎn)品質(zhì)量指標有關(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,并利用評價準則對重介質(zhì)選煤過程進行在線評價以及非最佳因素的識別。對仿真結(jié)果進行分析研究,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-K
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