基于過程數(shù)據(jù)的重介質(zhì)選煤過程運(yùn)行狀態(tài)評(píng)價(jià)方法研究.pdf

1、良好的工業(yè)過程運(yùn)行狀態(tài)是企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量和經(jīng)濟(jì)效益的有效保證。然而，在復(fù)雜工業(yè)過程中，運(yùn)行狀態(tài)時(shí)常會(huì)受到各種不確定因素的影響，導(dǎo)致其偏離最優(yōu)工況點(diǎn)。因此，及時(shí)準(zhǔn)確地掌握生產(chǎn)過程運(yùn)行狀態(tài)，對(duì)于提高企業(yè)生產(chǎn)效率和經(jīng)濟(jì)效益具有重要的實(shí)際意義。同時(shí)，大量的過程數(shù)據(jù)與工業(yè)過程的運(yùn)行狀態(tài)是密切相關(guān)的。本文主要是對(duì)重介質(zhì)選煤過程（即復(fù)雜工業(yè)過程）進(jìn)行運(yùn)行狀態(tài)評(píng)價(jià)方法的研究。為實(shí)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)。
　

2、　主要的研究?jī)?nèi)容概括如下：
　?。?）本文以重介質(zhì)選煤過程為課題背景，首先簡(jiǎn)要介紹了重介質(zhì)選煤的原理和工藝流程，并對(duì)重介質(zhì)選煤中各關(guān)鍵變量的測(cè)控過程進(jìn)行了相應(yīng)說明。然后對(duì)過程運(yùn)行狀態(tài)評(píng)價(jià)常用的數(shù)據(jù)建模方法做了簡(jiǎn)要介紹，為后續(xù)重介質(zhì)選煤過程運(yùn)行狀態(tài)評(píng)價(jià)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(yùn)行狀態(tài)評(píng)價(jià)方法運(yùn)用于重介質(zhì)選煤過程中，獲得了良好的評(píng)價(jià)效果。在

3、離線部分，首先利用產(chǎn)品質(zhì)量指標(biāo)（快灰數(shù)據(jù)）對(duì)過程數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分，然后運(yùn)用 T-KPLS算法對(duì)劃分后的數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行運(yùn)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(píng)價(jià)模型。在線部分，利用單位窗口數(shù)據(jù)與相應(yīng)評(píng)價(jià)等級(jí)之間的相似度進(jìn)行重介質(zhì)選煤過程運(yùn)行狀態(tài)的在線評(píng)價(jià)。之后，通過計(jì)算相應(yīng)變量的貢獻(xiàn)率，對(duì)非最優(yōu)運(yùn)行狀態(tài)的非最佳因素進(jìn)行識(shí)別。
　　（3）針對(duì)基于T-KPLS評(píng)價(jià)方法（現(xiàn)有方法）抗干擾能力弱，易受離群點(diǎn)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(yùn)行狀態(tài)在線評(píng)價(jià)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(gè)變量信息，建立起基于過程數(shù)據(jù)的離線評(píng)價(jià)模型，并利用評(píng)價(jià)準(zhǔn)則對(duì)重介質(zhì)選煤過程進(jìn)行在線評(píng)價(jià)以及非最佳因素的識(shí)別。對(duì)仿真結(jié)果進(jìn)行分析研究，驗(yàn)證了所提評(píng)價(jià)方法的有效性。通過對(duì)比分析現(xiàn)有方法與所提方法二者的評(píng)價(jià)結(jié)果，可以得出結(jié)論，在過程數(shù)據(jù)中包含有離群點(diǎn)的情況下，與 T-KPLS算法相比，T-K