水泥燒成系統(tǒng)故障診斷與質(zhì)量預(yù)測支持向量機(jī)方法的研究.pdf

1、水泥工業(yè)生產(chǎn)中有效的過程監(jiān)控和質(zhì)量控制是保證生產(chǎn)安全、提高產(chǎn)品質(zhì)量和經(jīng)濟(jì)效益的關(guān)鍵,如何充分利用來自生產(chǎn)過程監(jiān)控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)信息,進(jìn)行水泥生產(chǎn)過程工藝故障診斷和質(zhì)量預(yù)測是生產(chǎn)實(shí)際中亟待解決的問題。支持向量機(jī)是一種適用于小樣本情況下的故障診斷和質(zhì)量預(yù)測的有效方法。
　　本文以水泥燒成系統(tǒng)工藝故障診斷、熟料游離氧化鈣含量預(yù)測和生料磨出磨生料細(xì)度預(yù)測為對象,系統(tǒng)深入地研究支持向量機(jī)多類分類算法和回歸估計(jì)算法,構(gòu)建水泥燒成系統(tǒng)的工藝故障診斷

2、模型和產(chǎn)品質(zhì)量的預(yù)測模型,為指導(dǎo)生產(chǎn)、提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率提供一種有效的方法。
　　本文的主要工作包含以下幾個(gè)方面:1.針對有限樣本情況下故障診斷的特點(diǎn)和傳統(tǒng)模式識別方法在故障模式分類中面臨的困難,以水泥燒成系統(tǒng)的工藝故障為診斷對象,研究了支持向量機(jī)用于故障診斷的關(guān)鍵問題,給出了基于支持向量機(jī)故障診斷的基本步驟,提出了基于類間分離性測度的支持向量多類分類算法、基于核聚類的支持向量多類分類算法和半模糊超球面的支持向量多類分類算法,

3、建立了相應(yīng)的多類分類模型,并對影響多類分類器性能的因素進(jìn)行了分析。2.為了降低分類機(jī)和回歸機(jī)的計(jì)算復(fù)雜度、提高分類和回歸的精度,針對主成分分析在特征提取上存在的不足,通過計(jì)算原始特征空間的內(nèi)積核函數(shù)來實(shí)現(xiàn)原始特征空間到高維特征空間的非線性映射,在高維特征空間中對映射數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析來得到原始特征數(shù)據(jù)的非線性主成分,提出并實(shí)現(xiàn)了一種基于核主成分分析的非線性特征提取方法。3.為了降低熟料游離氧化鈣含量和出磨生料細(xì)度預(yù)測的計(jì)算復(fù)雜度,提高預(yù)

4、測精度,提出了基于粗糙集約簡和核主成分分析相結(jié)合的非線性特征提取方法,利用粗糙集的知識約簡算法對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,刪除冗余的屬性,減少樣本輸入空間的維數(shù),然后利用核主成分分析進(jìn)行非線性特征提取。在此基礎(chǔ)上,提出了集成粗糙集、核主成分分析和支持向量機(jī)回歸算法;通過粗糙集屬性約簡和核主成分分析特征提取方法的研究,得出了可以利用粗糙集的約簡結(jié)果來指導(dǎo)選擇核主成分的數(shù)目。4.在總結(jié)分析燒成系統(tǒng)常見工藝故障的產(chǎn)生原因和主要現(xiàn)象的基礎(chǔ)上,利用核主

5、成分分析和支持向量機(jī)相結(jié)合的故障診斷方法,提出了水泥燒成系統(tǒng)工藝故障診斷的兩種二叉樹支持向量機(jī)多類分類算法和半模糊超球面多類分類算法,建立了新型干法水泥燒成系統(tǒng)工藝故障診斷模型,在小樣本情況下對水泥燒成系統(tǒng)的工藝故障診斷方法進(jìn)行了仿真測試;測試結(jié)果表明,所提出的算法可以明顯地減少訓(xùn)練和測試時(shí)間,且分類精度比較理想。5.針對水泥生產(chǎn)過程中質(zhì)量不能在線測量或有較長時(shí)間延遲的問題,通過分析5000t/d水泥生產(chǎn)過程和工藝流程的特點(diǎn),選取合適的