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数据与模型驱动的水泥生料分解率软测量模型
被引量:
5
1
作者
乔景慧
柴天佑
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第8期1564-1578,共15页
水泥生料在分解炉内分解过程的质量指标是生料分解率(Raw meal decomposition ratio, RMDR),由于生料边界条件频繁变化且人工离线检测周期为2小时,致使产品质量指标合格率低且极易造成预热器C5下料管堵塞.为了解决上述问题,本文提出了...
水泥生料在分解炉内分解过程的质量指标是生料分解率(Raw meal decomposition ratio, RMDR),由于生料边界条件频繁变化且人工离线检测周期为2小时,致使产品质量指标合格率低且极易造成预热器C5下料管堵塞.为了解决上述问题,本文提出了基于数据与模型驱动的水泥生料分解率软测量模型,由基于Kullback-Leibler (KL)散度密度比的异常值检测、基于机理模型的生料分解率模型、基于层级Sigmoid (S)核函数的生料分解率模型、生料分解率离线检测模型和基于模糊模型的协调因子组成.实际应用结果表明,所提出的模型能够根据当前工况的变化选择正确的子模型,并且使生产远离故障工况.
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关键词
生料分解过程
生料分解率
软测量模型
层级s核函数
协调因子
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职称材料
题名
数据与模型驱动的水泥生料分解率软测量模型
被引量:
5
1
作者
乔景慧
柴天佑
机构
沈阳工业大学机械工程学院
东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第8期1564-1578,共15页
基金
国家自然科学基金(61573249)
中国博士后科学基金(2014M561249,2015T80268)
+1 种基金
辽宁省博士科研启动基金(201501082)
流程工业综合自动化国家重点实验室开放课题基金(PAL-N201408)资助~~
文摘
水泥生料在分解炉内分解过程的质量指标是生料分解率(Raw meal decomposition ratio, RMDR),由于生料边界条件频繁变化且人工离线检测周期为2小时,致使产品质量指标合格率低且极易造成预热器C5下料管堵塞.为了解决上述问题,本文提出了基于数据与模型驱动的水泥生料分解率软测量模型,由基于Kullback-Leibler (KL)散度密度比的异常值检测、基于机理模型的生料分解率模型、基于层级Sigmoid (S)核函数的生料分解率模型、生料分解率离线检测模型和基于模糊模型的协调因子组成.实际应用结果表明,所提出的模型能够根据当前工况的变化选择正确的子模型,并且使生产远离故障工况.
关键词
生料分解过程
生料分解率
软测量模型
层级s核函数
协调因子
Keywords
Raw meal calcination proce
s
s
raw meal decompo
s
ition ratio (RMDR)
s
oft mea
s
urement model
hierarchical
s
igmoid kernel function
coordination factor
分类号
TQ172.4 [化学工程—水泥工业]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
数据与模型驱动的水泥生料分解率软测量模型
乔景慧
柴天佑
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2019
5
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