基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的密閉鼓風(fēng)爐早期故障診斷集成系統(tǒng).pdf

1、密閉鼓風(fēng)爐的熔煉過程極其復(fù)雜,工藝結(jié)構(gòu)龐大.傳統(tǒng)的故障診斷方法由于需要建立比較精確的數(shù)學(xué)模型,從而在實際應(yīng)用中遇到了難以逾越的障礙.本論文應(yīng)用了人工智能的理論和技術(shù),將一些先進(jìn)的診斷理論和檢測技術(shù)手段結(jié)合起來,構(gòu)成一個有機(jī)的統(tǒng)一整體,對整個生產(chǎn)系統(tǒng)進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷,取得了良好的診斷結(jié)果.論文主要進(jìn)行了密閉鼓風(fēng)爐熔煉過程智能集成故障診斷系統(tǒng)的研究.智能集成系統(tǒng)由基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的生產(chǎn)過程早期故障診斷結(jié)構(gòu)和專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)組成.系統(tǒng)根據(jù)當(dāng)

2、前參數(shù)的變化趨勢進(jìn)行基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的生產(chǎn)過程早期故障診斷,診斷得到"潛在故障"與另一組參數(shù)進(jìn)入專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu),根據(jù)專家規(guī)則庫中的規(guī)則集進(jìn)行綜合評價得到最終的診斷結(jié)果.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)具有自學(xué)習(xí)功能,對爐況的適應(yīng)性強(qiáng);專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)可靠性強(qiáng),推理過程簡單,運(yùn)算容易,可保證系統(tǒng)實時運(yùn)行速度,并且規(guī)則易于理解.文章重點論述了生產(chǎn)過程早期故障診斷結(jié)構(gòu)和專家系統(tǒng)規(guī)則庫的建立.在故障診斷系統(tǒng)實施過程中,首先確定了待測故障和參數(shù)集,然后結(jié)合熔煉過程實際情況

3、對系統(tǒng)各部分進(jìn)行實例化并給出了具體診斷過程.第一章指出了課題的來源和意義,簡要介紹了密閉鼓風(fēng)爐熔煉過程和國內(nèi)外故障診斷技術(shù)的研究現(xiàn)狀;第二章重點介紹了故障診斷基本理論與技術(shù),包括典型的智能故障診斷系統(tǒng);第三章提出了密閉鼓風(fēng)爐熔煉過程故障診斷系統(tǒng)的設(shè)計方案,并對系統(tǒng)組成進(jìn)行了詳細(xì)介紹;第四章結(jié)合熔煉過程實際情況進(jìn)行具體方案實施,詳細(xì)論述了系統(tǒng)各部分的實例化及診斷過程的實現(xiàn);第五章介紹了熔煉過程故障診斷系統(tǒng)的軟件設(shè)計與實現(xiàn);最后對整個研究工