水泥熟料質(zhì)量等級的半監(jiān)督模糊聚類建模方法.pdf

1、AthesissubmittedtoZhengzhouUniversityforthedegreeofMasterThsemi—supervisedfuzzyclusteringmethodofodelingeclusterinl／metlloolmodelingln—thequalitygradeofcementclinkerByZhenliangYang一一一Supervisor：ProfJieWangControlTheoryan

2、dControlEngineeringSchoolofElectricalEngineeringMay2011摘要摘要隨著現(xiàn)代化水泥廠新型干法水泥生產(chǎn)工藝的日益普及，人們迫切需要對水泥產(chǎn)品質(zhì)量進行有效的控制，從而能夠有效節(jié)省成本和提高水泥熟料質(zhì)量。現(xiàn)階段水泥廠熟料優(yōu)化策略大部分還是停留在人工經(jīng)驗上，本文嘗試把聚類算法引用到水泥熟料質(zhì)量分析中去，找到水泥質(zhì)量等級和生產(chǎn)工藝參數(shù)之間內(nèi)在的關(guān)系，從而為控制和優(yōu)化熟料質(zhì)量打下良好的基礎(chǔ)和鋪墊?，F(xiàn)

3、階段產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)測方法多種多樣，面對著現(xiàn)代化工廠后臺DCS采集過來的成千上萬個實時監(jiān)測數(shù)據(jù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模預(yù)測、模糊規(guī)則建模、模糊聚類分類建模成為首選的建模方法，但是如果對建模速度和經(jīng)驗知識都有要求的話，半監(jiān)督模糊聚類建模的優(yōu)勢會凸顯出來，它既可以區(qū)分那些和熟料質(zhì)量密切相關(guān)的檢測參數(shù)又可以兼顧經(jīng)驗知識來動態(tài)實時修正算法。本文主要是詳細(xì)研究了熟料質(zhì)量等級的聚類分析過程，先后采用無監(jiān)督FCM、半監(jiān)督降維和半監(jiān)督FCM對熟料質(zhì)量等級進行分類，并最

4、終轉(zhuǎn)化成規(guī)則化的熟料質(zhì)量模型。關(guān)鍵的建模技術(shù)點有：降維算法、聚類算法；核心的算法有：模糊聚類算法、半監(jiān)督FCM算法。關(guān)鍵的控制參數(shù)是：數(shù)據(jù)優(yōu)化和過濾技術(shù)、標(biāo)簽選取方法、監(jiān)督信息比重參數(shù)。具體算法上，引入了兩類監(jiān)督信息來改進無監(jiān)督模糊聚類算法：一類是成對約束數(shù)據(jù)，目的是為了降低數(shù)據(jù)維度和改善空間相似性，一類是標(biāo)簽數(shù)據(jù)，目的是為了初始化聚類中心和修正聚類目標(biāo)函數(shù)；經(jīng)實際生產(chǎn)數(shù)據(jù)驗證，改進后的算法可有效提高建模準(zhǔn)確率、降低聚類維度和縮短計算時

5、間。本課題主要做的工作歸納起來有以下幾個方面：(1)分析了數(shù)據(jù)挖掘、半監(jiān)督聚類算法和水泥熟料質(zhì)量的研究現(xiàn)狀。(2)研究了模糊聚類理論，并給出了一般化的模糊聚類模型。(3)在新干法水泥生產(chǎn)工藝研究基礎(chǔ)上運用統(tǒng)計分析手段得出了水泥質(zhì)量等級的劃分標(biāo)準(zhǔn)，并用相關(guān)度分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重要性分析抽取出與質(zhì)量等級相關(guān)的一系列特征變量，在此基礎(chǔ)上借助數(shù)據(jù)挖掘工具完成了原始數(shù)據(jù)過濾工作。(4)研究了無監(jiān)督模糊聚類算法，并運用優(yōu)選函數(shù)，完成了無監(jiān)督FCM算法中