水泥烧成系统故障诊断技术研究

发布时间：2017-10-07 16:12

  本文关键词：水泥烧成系统故障诊断技术研究

  更多相关文章： 烧成系统 故障诊断 神经网络 遗传算法 故障分类

【摘要】：水泥烧成系统是水泥生产过程中的关键环节,其安全稳定运行意义重大。为了提高水泥生产过程工况识别的准确性、实时性和鲁棒性,实现水泥生产的安全、低耗、高产、优质,改进现有的工艺故障诊断方法和开发新的故障诊断系统势在必行。本文借鉴智能诊断技术,结合现有的工艺故障诊断方法,对水泥生产过程工艺故障的监控、预测及诊断方法进行研究。主要研究内容有:(1)阐述了本论文的主要研究内容、研究背景及其意义,分析了水泥生产的过程、现有的工艺故障特点及故障诊断方法。(2)通过分析生产工艺及故障发生时的参数变化,研究了相关工艺参数对具体可能发生工艺故障的影响,并采用小波分析、BP神经网络、遗传算法等方法进行分析研究。例如,针对回转窑主机电流的变化对整个生产热工制度有很强的关联性,对水泥生产掉窑皮、红窑等有明显的关联性,本文通过比较分析,证明小波分析对窑电流信号的处理具有很好的效果,通过小波对回转窑窑电流进行识别进而对回转窑工况进行判别分析;对于窑尾气体温度的变化对烧成系统窑尾工况如窑尾烟室结皮、窑尾管道堵塞、预热器堵塞有重要影响,本文采用了BP神经网络对窑尾气体温度异常与否进行预测,并采用遗传算法优化BP神经网络进行预测。经仿真验证,该方法对烧成系统窑尾工况的识别效果良好。(3)烧成系统许多故障与窑内众多参数相关,需要根据发生故障时参数的变化及相互之间的联系进行判别。本文通过对故障发生时各个参数的数据变化进行分析,分别采用聚类和遗传算法进行故障样本参数的降维处理,提取故障样本并对各个故障进行分类诊断。对于故障样本的分类研究,BP神经网络学习算法收敛速度慢且分类规则没有确定解释,缺乏透明度,而概率神经网络(Probabilistic neural network,PNN)过程简单、收敛速度快,总收敛于贝叶斯优化解、稳定性高。本文采用PNN神经网络对故障样本进行分类诊断,经仿真分析验证,PNN神经网络对于烧成系统工艺故障具有分类显示清晰、分类精度高、误差率小的特点,对水泥烧成系统故障的分类诊断具有良好的应用前景。
【关键词】：烧成系统 故障诊断 神经网络 遗传算法 故障分类
【学位授予单位】：天津理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TQ172.62
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 绪论10-13
• 1.1 课题的研究背景与意义10
• 1.2 水泥烧成系统故障诊断国内外研究现状10-11
• 1.2.1 国外研究现状10-11
• 1.2.2 国内研究现状11
• 1.2.3 目前国内外研究所存在的问题11
• 1.3 主要研究内容概述11-13
• 第二章 新型干法水泥生产工艺及常见故障13-24
• 2.1 新型干法水泥生产工艺介绍13-18
• 2.1.1 生料的制备均化13-14
• 2.1.2 预热器预热与预分解14-16
• 2.1.3 熟料的烧成与冷却16-18
• 2.2 水泥生产工艺现场操作及工艺参数分析18-21
• 2.3 新型干法水泥生产过程常见工艺故障分析21-23
• 2.3.1 常见工艺故障及故障原因分析21-23
• 2.3.2 常见工艺故障与监测参数对应关系分析23
• 2.4 本章小结23-24
• 第三章 新型干法水泥回转窑工况识别研究24-34
• 3.1 水泥回转窑异常工况与窑电流信号分析24-25
• 3.2 小波分析的基本原理25-30
• 3.2.1 小波算法25-27
• 3.2.2 常用的小波函数27-30
• 3.3 小波去噪分析30
• 3.4 基于小波的水泥回转窑窑电流工况识别研究分析30-33
• 3.5 本章小结33-34
• 第四章 新型干法水泥烧成系统窑尾工况识别研究34-45
• 4.1 新型干法水泥烧成系统窑尾气体温度预测意义分析34-35
• 4.2 数据预处理35-38
• 4.2.1 窑尾气体温度影响参数介绍36
• 4.2.2 基于主成分分析的参数分析36-38
• 4.3 基于BP神经网络的水泥烧成系统窑尾工况的研究38-42
• 4.3.1 BP神经网络原理38-40
• 4.3.2 建立BP神经网络温度预测模型40
• 4.3.3 仿真结果验证40-42
• 4.4 遗传算法优化神经网络的烧成系统窑尾工况识别研究42-44
• 4.5 本章小结44-45
• 第五章 水泥烧成系统常见工艺故障分类诊断研究45-53
• 5.1 水泥生产过程常见工艺故障分类研究45
• 5.2 水泥生产工艺故障特征提取45-48
• 5.2.1 主成分分析法提取故障样本属性参数46
• 5.2.2 遗传算法优化-建模自变量降维方法特征提取46-48
• 5.3 基于概率神经网络的烧成系统故障诊断分类研究48-52
• 5.3.1 概率神经网络原理及模型建立48-50
• 5.3.2 故障分类诊断结果仿真验证50-52
• 5.4 本章小结52-53
• 第六章 水泥回转窑窑尾气体温度预测软件设计53-56
• 6.1 水泥回转窑窑尾温度预测模块开发的工业需求53
• 6.2 软件开发平台的选择53-54
• 6.3 软件功能分析54
• 6.4 软件界面的设计与介绍54-55
• 6.5 小结55-56
• 第七章 总结及展望56-57
• 参考文献57-60
• 发表论文和科研情况说明60-61
• 致谢61-62

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本文编号：988806