基于過程數(shù)據(jù)的重介質(zhì)選煤過程運行狀態(tài)評價方法研究.pdf

1、良好的工業(yè)過程運行狀態(tài)是企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量和經(jīng)濟效益的有效保證。然而，在復(fù)雜工業(yè)過程中，運行狀態(tài)時常會受到各種不確定因素的影響，導(dǎo)致其偏離最優(yōu)工況點。因此，及時準(zhǔn)確地掌握生產(chǎn)過程運行狀態(tài)，對于提高企業(yè)生產(chǎn)效率和經(jīng)濟效益具有重要的實際意義。同時，大量的過程數(shù)據(jù)與工業(yè)過程的運行狀態(tài)是密切相關(guān)的。本文主要是對重介質(zhì)選煤過程（即復(fù)雜工業(yè)過程）進行運行狀態(tài)評價方法的研究。為實現(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、　主要的研究內(nèi)容概括如下：
　　（1）本文以重介質(zhì)選煤過程為課題背景，首先簡要介紹了重介質(zhì)選煤的原理和工藝流程，并對重介質(zhì)選煤中各關(guān)鍵變量的測控過程進行了相應(yīng)說明。然后對過程運行狀態(tài)評價常用的數(shù)據(jù)建模方法做了簡要介紹，為后續(xù)重介質(zhì)選煤過程運行狀態(tài)評價方法的提出和改進打下理論基礎(chǔ)。
　?。?）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）的運行狀態(tài)評價方法運用于重介質(zhì)選煤過程中，獲得了良好的評價效果。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)）對過程數(shù)據(jù)進行劃分，然后運用 T-KPLS算法對劃分后的數(shù)據(jù)樣本進行運算分解，求取出與產(chǎn)品質(zhì)量指標(biāo)緊密相關(guān)的得分向量，用于建立離線評價模型。在線部分，利用單位窗口數(shù)據(jù)與相應(yīng)評價等級之間的相似度進行重介質(zhì)選煤過程運行狀態(tài)的在線評價。之后，通過計算相應(yīng)變量的貢獻率，對非最優(yōu)運行狀態(tài)的非最佳因素進行識別。
　　（3）針對基于T-KPLS評價方法（現(xiàn)有方法）抗干擾能力弱，易受離群點影響的缺陷，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)過程運行狀態(tài)在線評價方法。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)的各個變量信息，建立起基于過程數(shù)據(jù)的離線評價模型，并利用評價準(zhǔn)則對重介質(zhì)選煤過程進行在線評價以及非最佳因素的識別。對仿真結(jié)果進行分析研究，驗證了所提評價方法的有效性。通過對比分析現(xiàn)有方法與所提方法二者的評價結(jié)果，可以得出結(jié)論，在過程數(shù)據(jù)中包含有離群點的情況下，與 T-KPLS算法相比，T-K