【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專(zhuān)利技術(shù)涉及高爐過(guò)程故障診斷，特別是指一種基于動(dòng)態(tài)典型相關(guān)分析的高爐過(guò)程故障診斷方法及裝置。
技術(shù)介紹
1、鋼鐵是工業(yè)中的原材料，支撐著工業(yè)化和現(xiàn)代化的發(fā)展。隨著經(jīng)濟(jì)和社會(huì)的發(fā)展，高質(zhì)量鋼材的需求和生產(chǎn)安全的要求也在不斷上升。鋼鐵生產(chǎn)過(guò)程可分為煉鋼和軋鋼兩個(gè)過(guò)程，煉鋼主要將原材料制成鋼水，軋鋼主要是將將鋼水澆鑄成鋼坯后，通過(guò)軋機(jī)加工成各種鋼材。高爐過(guò)程是煉鋼過(guò)程的核心，其排放和能耗在整個(gè)鋼鐵生產(chǎn)過(guò)程中占比最大，生產(chǎn)成本大約占總成本百分之三十五。因其處于生產(chǎn)過(guò)程的上游，產(chǎn)出鐵水的質(zhì)量直接影響后續(xù)軋鋼的過(guò)程。由于高爐過(guò)程在整個(gè)生產(chǎn)過(guò)程中的重要地位，對(duì)高爐過(guò)程的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和確定高爐故障類(lèi)型，顯得尤為重要。一旦沒(méi)有對(duì)故障進(jìn)行及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處理，則會(huì)造成資源和設(shè)備的重大損失，甚至可能引發(fā)事故，造成人員傷亡。因此設(shè)計(jì)一個(gè)合適的高爐系統(tǒng)的故障診斷算法，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并定位故障，預(yù)測(cè)潛在風(fēng)險(xiǎn)，優(yōu)化生產(chǎn)參數(shù)，對(duì)于高爐煉鐵過(guò)程的生產(chǎn)安全和提高經(jīng)濟(jì)效益有著重要的意義。
2、高爐系統(tǒng)主要由高爐本體、上料系統(tǒng)、煤粉噴吹系統(tǒng)、出鐵系統(tǒng)、熱風(fēng)系統(tǒng)和煤氣處理系統(tǒng)組成。高爐過(guò)程是輸入原料、燃料并對(duì)高爐鼓風(fēng)，在高爐中進(jìn)行一系列的反應(yīng)，輸出鐵水和爐渣、煤氣等產(chǎn)品。鐵水和爐渣是長(zhǎng)期反應(yīng)的產(chǎn)物，以此作為高爐爐況的判斷，有一定的滯后性。由于煤粉是固態(tài)，其流動(dòng)性較差，在高爐調(diào)控中，采用煤粉調(diào)控方式同樣存在響應(yīng)滯后的問(wèn)題。相比之下，風(fēng)的流動(dòng)速度更快，不僅能更準(zhǔn)確反映高爐狀態(tài)，還可通過(guò)調(diào)節(jié)風(fēng)量和風(fēng)溫等參數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)高爐狀態(tài)的更快速控制。
3、如果已知高爐過(guò)
4、基于多元統(tǒng)計(jì)分析的診斷方法是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法的一種，目前已廣泛應(yīng)用于故障檢測(cè)領(lǐng)域。該方法利用多元統(tǒng)計(jì)技術(shù)，分析工業(yè)過(guò)程的運(yùn)行數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)中識(shí)別異常情況進(jìn)行故障檢測(cè)。其核心是分析多個(gè)變量之間的相互關(guān)系和協(xié)同變化模式。常用的方法包括主成分分析（principal?component?analysis，?pca）、典型相關(guān)分析方法（canonicalcorrelation?analysis,?cca）和偏最小二乘法（partial?least?squares?regression,pls）。基于cca故障診斷方法通過(guò)分析輸入和輸出的相關(guān)性進(jìn)行故障診斷。該方法無(wú)模型依賴(lài)，針對(duì)過(guò)程數(shù)據(jù)即可進(jìn)行故障診斷。然而，傳統(tǒng)的cca故障診斷方法只能處理靜態(tài)的數(shù)據(jù)，并且其適用條件是單一的穩(wěn)定條件下運(yùn)行的工業(yè)過(guò)程。現(xiàn)代工業(yè)過(guò)程如高爐過(guò)程是動(dòng)態(tài)的過(guò)程，并且存在時(shí)變性的問(wèn)題。在高爐的運(yùn)行過(guò)程中，由于生產(chǎn)需求的調(diào)整、原料的波動(dòng)、設(shè)備的老化等原因，工業(yè)過(guò)程的操作條件經(jīng)常發(fā)生變化。如果只用傳統(tǒng)的cca故障診斷方法，就無(wú)法準(zhǔn)確捕捉系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性，導(dǎo)致診斷滯后，且無(wú)法排除由于參考變量變化帶來(lái)的影響，這對(duì)高爐的故障的判斷帶來(lái)嚴(yán)重的干擾。
5、在現(xiàn)有技術(shù)中，缺乏一種基于動(dòng)態(tài)典型相關(guān)分析的準(zhǔn)確且高效的高爐過(guò)程故障診斷方法。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、為了解決現(xiàn)有技術(shù)存在的高爐故障診斷的數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)性和時(shí)變性的技術(shù)問(wèn)題，本專(zhuān)利技術(shù)實(shí)施例提供了一種基于動(dòng)態(tài)典型相關(guān)分析的高爐過(guò)程故障診斷方法及裝置。所述技術(shù)方案如下：
2、一方面，提供了一種基于動(dòng)態(tài)典型相關(guān)分析的高爐過(guò)程故障診斷方法，該方法由高爐過(guò)程故障診斷設(shè)備實(shí)現(xiàn)，該方法包括：
3、獲取高爐離線數(shù)據(jù)以及高爐在線數(shù)據(jù)；基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法，根據(jù)所述高爐離線數(shù)據(jù)以及所述高爐在線數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)識(shí)別處理，獲得離線零平均值向量以及在線零平均值向量；
4、基于預(yù)設(shè)故障閾值，根據(jù)所述離線零平均值向量以及所述在線零平均值向量，采用sd-cca方法進(jìn)行故障校驗(yàn)，獲得基于sd-cca的殘差向量以及故障檢測(cè)結(jié)果；
5、當(dāng)故障檢測(cè)結(jié)果為故障時(shí)，基于故障數(shù)據(jù)庫(kù)，根據(jù)所述基于sd-cca的殘差向量進(jìn)行故障檢索，獲得故障類(lèi)型。
6、另一方面，提供了一種基于動(dòng)態(tài)典型相關(guān)分析的高爐過(guò)程故障診斷裝置，該裝置應(yīng)用于基于動(dòng)態(tài)典型相關(guān)分析的高爐過(guò)程故障診斷方法，該裝置包括：
7、高爐數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取高爐離線數(shù)據(jù)以及高爐在線數(shù)據(jù)；基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法，根據(jù)所述高爐離線數(shù)據(jù)以及所述高爐在線數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)識(shí)別處理，獲得離線零平均值向量以及在線零平均值向量；
8、故障檢測(cè)模塊，用于基于預(yù)設(shè)故障閾值，根據(jù)所述離線零平均值向量以及所述在線零平均值向量，采用sd-cca方法進(jìn)行故障校驗(yàn)，獲得基于sd-cca的殘差向量以及故障檢測(cè)結(jié)果；
9、故障類(lèi)型檢索模塊，用于當(dāng)故障檢測(cè)結(jié)果為故障時(shí)，基于故障數(shù)據(jù)庫(kù)，根據(jù)所述基于sd-cca的殘差向量進(jìn)行故障檢索，獲得故障類(lèi)型。
10、另一方面，提供一種高爐過(guò)程故障診斷設(shè)備，所述高爐過(guò)程故障診斷設(shè)備包括：處理器；存儲(chǔ)器，所述存儲(chǔ)器上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)可讀指令，所述計(jì)算機(jī)可讀指令被所述處理器執(zhí)行時(shí)，實(shí)現(xiàn)如上述基于動(dòng)態(tài)典型相關(guān)分析的高爐過(guò)程故障診斷方法中的任一項(xiàng)方法。
11、另一方面，提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述存儲(chǔ)介質(zhì)中存儲(chǔ)有至少一條指令，所述至少一條指令由處理器加載并執(zhí)行以實(shí)現(xiàn)上述基于動(dòng)態(tài)典型相關(guān)分析的高爐過(guò)程故障診斷方法中的任一項(xiàng)方法。
12、本專(zhuān)利技術(shù)實(shí)施例提供的技術(shù)方案帶來(lái)的有益效果至少包括：
13、本專(zhuān)利技術(shù)提出一種基于動(dòng)態(tài)典型相關(guān)分析的高爐過(guò)程故障診斷方法，通過(guò)像表征方法利用離線數(shù)據(jù)辨識(shí)穩(wěn)定像表征算子，消除閉環(huán)高爐系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性；利用sd-cca方法進(jìn)行故障校驗(yàn)，將零均值的向量轉(zhuǎn)化成sd-cca殘差，實(shí)現(xiàn)故障檢測(cè)。本專(zhuān)利技術(shù)能很好地應(yīng)對(duì)高爐系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性問(wèn)題。在故障檢測(cè)中，所提出的方法在面對(duì)高爐系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性和時(shí)變性的問(wèn)題時(shí)，實(shí)現(xiàn)了較好的故障檢測(cè)性能。針對(duì)故障分類(lèi)的問(wèn)題，在穩(wěn)定像表征算子的基礎(chǔ)上，使用基于方向角的故障分類(lèi)方法，通過(guò)歷史故障數(shù)據(jù)建立故障庫(kù)，當(dāng)檢測(cè)到新故障時(shí)，與故障庫(kù)中的向量進(jìn)行對(duì)比，根據(jù)角度的大小來(lái)決定故障的類(lèi)型。該方法能準(zhǔn)確地進(jìn)行故障的分類(lèi)，實(shí)現(xiàn)高爐過(guò)程中故障的識(shí)別。為后續(xù)的故障消除處理提供指導(dǎo)。本專(zhuān)利技術(shù)是一種基于動(dòng)態(tài)典型相關(guān)分析的準(zhǔn)確且高效的高爐過(guò)程故障診斷方法。
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1.一種基于動(dòng)態(tài)典型相關(guān)分析的高爐過(guò)程故障診斷方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于動(dòng)態(tài)典型相關(guān)分析的高爐過(guò)程故障診斷方法，其特征在于，所述基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法，根據(jù)所述高爐離線數(shù)據(jù)以及所述高爐在線數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)識(shí)別處理，獲得離線零平均值向量以及在線零平均值向量，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于動(dòng)態(tài)典型相關(guān)分析的高爐過(guò)程故障診斷方法，其特征在于，所述根據(jù)所述高爐離線數(shù)據(jù)以及預(yù)設(shè)的參考向量驅(qū)動(dòng)，采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，獲得離線零平均值向量，包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于動(dòng)態(tài)典型相關(guān)分析的高爐過(guò)程故障診斷方法，其特征在于，所述基于預(yù)設(shè)故障閾值，根據(jù)所述離線零平均值向量以及所述在線零平均值向量，采用SD-CCA方法進(jìn)行故障校驗(yàn)，獲得基于SD-CCA的殘差向量以及故障檢測(cè)結(jié)果，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于動(dòng)態(tài)典型相關(guān)分析的高爐過(guò)程故障診斷方法，其特征在于，所述SD-CCA方法是指結(jié)合信號(hào)檢測(cè)門(mén)限和典型相關(guān)分析的方法。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于動(dòng)態(tài)典型相關(guān)分析的高爐過(guò)程故障診斷方法
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于動(dòng)態(tài)典型相關(guān)分析的高爐過(guò)程故障診斷方法，其特征在于，所述故障數(shù)據(jù)庫(kù)是根據(jù)歷史故障數(shù)據(jù)構(gòu)建的；所述故障數(shù)據(jù)庫(kù)中每一個(gè)向量代表一種故障類(lèi)型。
8.一種基于動(dòng)態(tài)典型相關(guān)分析的高爐過(guò)程故障診斷裝置，所述基于動(dòng)態(tài)典型相關(guān)分析的高爐過(guò)程故障診斷裝置用于實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-7任一項(xiàng)所述基于動(dòng)態(tài)典型相關(guān)分析的高爐過(guò)程故障診斷方法，其特征在于，所述裝置包括：
9.一種高爐過(guò)程故障診斷設(shè)備，其特征在于，所述高爐過(guò)程故障診斷設(shè)備包括：
10.一種計(jì)算機(jī)可讀取存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)可讀取存儲(chǔ)介質(zhì)中存儲(chǔ)有程序代碼，所述程序代碼可被處理器調(diào)用執(zhí)行如權(quán)利要求1至7任一項(xiàng)所述的方法。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于動(dòng)態(tài)典型相關(guān)分析的高爐過(guò)程故障診斷方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于動(dòng)態(tài)典型相關(guān)分析的高爐過(guò)程故障診斷方法，其特征在于，所述基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法，根據(jù)所述高爐離線數(shù)據(jù)以及所述高爐在線數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)識(shí)別處理，獲得離線零平均值向量以及在線零平均值向量，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于動(dòng)態(tài)典型相關(guān)分析的高爐過(guò)程故障診斷方法，其特征在于，所述根據(jù)所述高爐離線數(shù)據(jù)以及預(yù)設(shè)的參考向量驅(qū)動(dòng)，采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，獲得離線零平均值向量，包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于動(dòng)態(tài)典型相關(guān)分析的高爐過(guò)程故障診斷方法，其特征在于，所述基于預(yù)設(shè)故障閾值，根據(jù)所述離線零平均值向量以及所述在線零平均值向量，采用sd-cca方法進(jìn)行故障校驗(yàn)，獲得基于sd-cca的殘差向量以及故障檢測(cè)結(jié)果，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于動(dòng)態(tài)典型相關(guān)分析的高爐過(guò)程故障診斷方法，其特征在于，所述sd-cca方法是指結(jié)合信...
【專(zhuān)利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：李琳琳，陳星浩，丁夢(mèng)龍，彭開(kāi)香，
申請(qǐng)(專(zhuān)利權(quán))人：北京科技大學(xué)，
類(lèi)型：發(fā)明
國(guó)別省市：
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