基于并发潜结构映射的竖炉焙烧过程故障诊断

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竖炉焙烧过程是赤铁矿选矿处理最为关键的环节之一,主要工艺流程是对矿石进行高温焙烧,将弱磁性的原料矿石变成强磁性磁选矿物,再利用下游的磁选工序来获得高品位铁精矿。竖炉焙烧过程产品质量好坏直接关乎衡量选矿效果的金属回收率和精矿品位等生产指标是否能满足企业要求。竖炉焙烧过程包含复杂的物理、化学还原变化和较多的不确定因素,导致生产波动较大。如果竖炉运行条件异常变化,或操作员不能有效地根据竖炉过程的综合复杂变化来进行合理操作或处理不及时,都将可能导致竖炉的工作状态变化不稳定甚至停滞,造成上火、冒火、过还原、欠还原等故障。这些故障与产品质量(即磁选管回收率)和过程运行安全密切相关,有必要进行竖炉焙烧故障诊断特别是质量相关故障诊断。但传统的竖炉焙烧过程故障诊断方法存在局限,一方面,传统基于知识的规则推理方法只能诊断回路设定值(燃烧室温度、还原煤气流量、搬出时间)不当引起的故障且不能诊断故障变量;另一方面,数据驱动的基于主元分析的故障诊断方法无法诊断故障与产品质量的关系。针对上述问题,本文依托国家973计划项目和国家自然科学基金青年基金项目,进行数据驱动的竖炉焙烧过程的故障诊断方法创新研究与改进。研究工作主要包括以下几个方面:(1)提出数据驱动的基于并发潜结构映射的故障联合检测与诊断方法。首先,利用正常历史数据进行并发潜结构映射分解;对分解得到的各子空间分别定义统计指标,根据实时数据的统计指标是否超限来实现对过程与质量相关的联合故障检测;在并发潜结构映射模型基础上,提出基于并发潜结构映射贡献图的故障变量诊断方法来诊断质量相关故障原因变量,即故障位置;最后,利用田纳西-伊斯曼过程的数据仿真验证了所提方法的有效性。(2)将所提的并发潜结构映射故障诊断方法与竖炉焙烧过程相结合,提出基于并发潜结构映射的竖炉焙烧过程故障诊断方法。该方法利用并发潜结构映射方法诊断竖炉焙烧过程质量(磁选管回收率)相关故障,基于所提出的并发潜结构映射贡献图方法来诊断竖炉焙烧过程故障变量,基于重构的方法来诊断出竖炉焙烧过程故障类型。(3)在竖炉焙烧过程运行控制仿真实验平台上,进行竖炉焙烧过程故障诊断实验,并与基于主元分析的竖炉焙烧过程故障诊断方法进行比较分析。正常工况下实验的结果表明:相比基于主元分析故障诊断方法,本文所提方法使误报率降低5.3%。在竖炉故障工况下故障诊断实验的结果表明:本文所提方法可以诊断故障是否对竖炉焙烧过程产品质量磁选管回收率产生影响;而且由过还原故障实验结果可以看出,传统的基于主元分析的故障诊断方法仅能诊断出还原煤气流量异常,本文方法还诊断出燃烧室温度异常,从而更准确地诊断出故障原因变量。
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