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公开(公告)号:CN113237332A
公开(公告)日:2021-08-10
申请号:CN202110401590.9
申请日:2021-04-14
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种电熔镁炉工况识别方法,包括:S1、获取电熔镁炉工况中预设周期内的在线数据;S2、采用CURD聚类算法对在线数据中所有连续属性数据进行聚类;S3、根据预设的数据提取圈,筛选出每一初始类中处于数据提取圈外的数据点,每一初始类中处于数据提取圈内的数据点组成一个新类,将筛选出的数据点归入距离其最近的新类中,获得连续属性数据的离散化结果;S4、根据连续属性数据的离散化结果和在线数据中原有的离散属性数据,与工况决策表进行匹配,将匹配结果作为当前电熔镁炉的工况识别结果。可以使电熔镁炉工况识别结果更为准确,识别的方法也更为快速安全。
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公开(公告)号:CN110532699B
公开(公告)日:2023-04-14
申请号:CN201910817143.4
申请日:2019-08-30
Applicant: 东北大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/10 , G06F18/15 , G06F18/22 , G06N5/04
Abstract: 本发明属于湿法冶金浓密洗涤过程故障诊断技术领域,尤其涉及一种基于模糊DCD的湿法冶金浓密洗涤过程故障诊断方法。该方法包括如下步骤:确定浓密洗涤过程DCD事件及事件变量,DCD事件包括节点事件和中间事件;根据DCD事件及事件变量,确定事件变量之间的因果关系及连接概率,并建立因果图模型;通过实际过程中采集到的实时运行数据对浓密洗涤过程是否有异常发生进行实时监测,若监测到有变量处于异常状态,则利用模糊思想,将因果图结构模型中的中间事件划分出异常区间,利用隶属度函数描述所述异常区间,得到故障诊断结果。该方法可以将将定性信息与定量信息相结合,根据监测到的异常现象,进行在线故障诊断,给出故障原因。
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公开(公告)号:CN110532699A
公开(公告)日:2019-12-03
申请号:CN201910817143.4
申请日:2019-08-30
Applicant: 东北大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明属于湿法冶金浓密洗涤过程故障诊断技术领域,尤其涉及一种基于模糊DCD的湿法冶金浓密洗涤过程故障诊断方法。该方法包括如下步骤:确定浓密洗涤过程DCD事件及事件变量,DCD事件包括节点事件和中间事件;根据DCD事件及事件变量,确定事件变量之间的因果关系及连接概率,并建立因果图模型;通过实际过程中采集到的实时运行数据对浓密洗涤过程是否有异常发生进行实时监测,若监测到有变量处于异常状态,则利用模糊思想,将因果图结构模型中的中间事件划分出异常区间,利用隶属度函数描述所述异常区间,得到故障诊断结果。该方法可以将将定性信息与定量信息相结合,根据监测到的异常现象,进行在线故障诊断,给出故障原因。
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