基于PCA和NN的結(jié)晶器異常信息提取方法研究.pdf

1、結(jié)晶器穩(wěn)定、高效的運(yùn)行是連鑄生產(chǎn)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。對(duì)結(jié)晶器的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè)的研究由來已久，但隨連鑄高拉速的發(fā)展趨勢(shì)，鑄坯表面質(zhì)量缺陷以及漏鋼等異常的發(fā)生一直未得到很好的解決。關(guān)于結(jié)晶器的檢測(cè)與相應(yīng)的異常信息提取方法還需進(jìn)一步的研究。在此背景下，本文采用主元分析(PCA)方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NN)對(duì)結(jié)晶器摩擦力數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，探討合適的結(jié)晶器異常信息提取方法。 采用PCA方法和改進(jìn)PCA方法對(duì)結(jié)晶器異常信息進(jìn)行提取，詳細(xì)闡述了主元分析方法的

2、原理及其建模步驟?；趯氫?＃板坯連鑄結(jié)晶器摩擦力實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，建立PCA模型，計(jì)算獲得T2統(tǒng)計(jì)量和Q統(tǒng)計(jì)量，并生成對(duì)應(yīng)的控制圖：T2圖和Q圖?；诮⒌腜CA模型對(duì)大量的異常數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真，利用T2圖和Q圖進(jìn)行故障檢測(cè)，結(jié)合實(shí)測(cè)的結(jié)晶器摩擦力及其均方根圖進(jìn)行分析。結(jié)果表明：PCA模型能夠?qū)Χ鄶?shù)異常做出反映，驗(yàn)證了PCA方法應(yīng)用于結(jié)晶器過程檢測(cè)是可行的。在Q圖未檢測(cè)到故障而T2圖檢測(cè)到故障時(shí)，利用改進(jìn)PCA方法的主元顯著相關(guān)變量(PVR)統(tǒng)計(jì)

3、量圖對(duì)工況做進(jìn)一步診斷。異常數(shù)據(jù)分析表明，改進(jìn)的PCA能夠區(qū)分異常和工況改變引起的T2統(tǒng)計(jì)量的變化，較傳統(tǒng)PCA有更強(qiáng)的故障診斷能力。 運(yùn)用NN和PCA相結(jié)合的方法對(duì)結(jié)晶器過程進(jìn)行異常檢測(cè)，首先對(duì)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)做PCA預(yù)處理，獲取的主元作為BP網(wǎng)絡(luò)的輸入；再利用BP網(wǎng)絡(luò)消除各主元間的非線性和動(dòng)態(tài)性，建立表征正常工況特征的NN模型。將實(shí)測(cè)的數(shù)據(jù)與NN模型相比較，實(shí)測(cè)值與輸出值之間的差值矩陣用PCA方法評(píng)估，并建立簡(jiǎn)單的控制圖?；贜N-