基于概率分布测度的高炉故障检测研究-论文.pdf

《基于概率分布测度的高炉故障检测研究-论文.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、第35卷第6期仪器仪表学报VoL35No．62014年6月ChineseJournalofScientificInstrumentJun．2014基于概率分布测度的高炉故障检测研究术蔡晋辉，桑迎平，曾九孙，姚燕(中国计量学院浙江省流量计量技术重点实验室杭州310018)摘要：高炉冶炼过程属于大惯性的非线性系统，针对生产数据的非高斯和动态特性，提出一种基于概率分布测度的高炉故障检测方法。首先利用子空间方法对在线采集的正常数据进行辨识，处理高炉数据的动态性，获取模型参数、滤波后的数据和模型残差序列。再利用所得到的模型参数，计算待测

2、样本的估计值及残差。采用基于核函数的密度比估计法改进KL距离计算，分别对估计值和模型残差序列进行概率分布检验，直接比较正常和待测数据的概率分布，从而实现高炉故障的检测。测试实例表明，相比支持向量数据描述等方法，基于概率分布检验的故障检测方法具有较好的检测效率和精度。关键词：故障检测；概率分布检验；子空间辨识；KL距离中图分类号：TP306TH86文献标识码：A国家标准学科分类代码：460．45Studyonblastfurnacefaultdetectionbasedonprobabilitydistributionmeasu

3、reCaiJinhui，SangYingping，ZengJiusun，YaoYan(KeyLaboratoryforFlowMeasurementTechnologyofZhejiangProvince，ChinaJiliangUniversity，Hangzhou310018，China)Abstract：Blastfurnaceironmakingprocessisahighlynonlinearsystemwithgreatinertia．Aimingatthenon—Gaussianityanddynamicchar

4、acteristicofblastfurnaceproductiondata，thispaperproposesablastfurnacefaultdetectionmethodbasedonprobabilitydistributionmeasure．Theblastfurnacedatacollectedon—lineundernormaloperationconditionisidentifiedusingsubspacemethod，andthedynamiccharacteristicoftheblastfurnac

5、edataisprocessed．Themodelparameters，thefiltereddataaswellasthemoddresidualsarethenob—tained．Basedonthemodelparameters，theestimatedvaluesandresidualsofthetestedsampleareobtained．Thedensityratioestimationmethodbasedonkernelfunctionisadoptedtoimprovethecalculationofthe

6、KullbackLeibler(KL)divergence．Thedifferencesoftheestimatedvaluesandmodelresidualsbetweenthenormalandtesteddataaretestedusingtheprobabilitydistributiontest．Theblastfur—nacefaultdetectionisachieved．Applicationexamplestudyshowsthattheproposedfaultdetectionmethodbasedon

7、probabilitydistribu-tiontesthasbetterdetectionefficiencyandaccuracyeomp~edwiththemethodslikesupportvectordatadescriptionandetc．Keywor~：faultdetection；probabilitydistributiontest；subspaeeidentification；KullbaekLeibler(KL)divergence断研究成为一个重要的课题。1引言目前高炉生产中广泛采用的故障检测和诊断方

8、法是基于专家知识和模糊推理的方法，该方法针对每个高高炉炼铁是在高温高压等极端恶劣环境下进行的复炉建立一个完整的知识库，需要定期更新以适应高炉的杂生产过程，对其进行故障检测是监测生产状态、保证设新状态。随着海量数据分析技术的发展，研究人员提备和人员安全的关键技术之一。生产现场安