一种电熔镁炉异常工况识别及控制方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN106959662A(43)申请公布日2017.07.18(21)申请号201710324622.3(22)申请日2017.05.10(71)申请人东北大学地址110819辽宁省沈阳市和平区文化路三巷11号(72)发明人李鸿儒李荟王福利王姝吴志伟牛大鹏袁平(74)专利代理机构北京易捷胜知识产权代理事务所(普通合伙)11613代理人齐胜杰(51)Int.Cl.G05B19/05(2006.01)权利要求书2页说明书11页附图6页(54)发明名称一种电熔镁炉异常工况识别及控制方法(57)摘要本发明提供一种电熔镁炉异常工况识别及控制方法。所述方法包括：获取电熔镁炉工况中的预设周期内的在线数据；采用相似度匹配策略查看案例库中是否与在线数据匹配的案例信息；若存在，依据匹配的案例信息给出当前在线数据的辨识结果，将辨识结果作为当前电熔镁炉工况的异常识别结果；其中，案例库为预先根据电熔镁炉工况的历史数据建立的各种异常工况的案例信息；若案例库中不存在匹配的案例信息，则采用贝叶斯网络推理模型对所述在线数据进行分析，获得辨识结果，将辨识结果作为当前电熔镁炉工况的异常识别结果。上述方法对于提高矿产资源的综合利用率，降低能耗，减少环境污染，促进安全生产，都有重大的意义。CN106959662ACN106959662A权利要求书1/2页1.一种电熔镁炉异常工况识别及控制方法，其特征在于，包括：S1、获取电熔镁炉工况中的预设周期内的在线数据；S2、采用相似度匹配策略查看案例库中是否存在与在线数据匹配的案例信息；S3、若存在，依据匹配的案例信息给出当前在线数据的辨识结果，将辨识结果作为当前电熔镁炉工况的异常识别结果；其中，案例库为预先根据电熔镁炉工况的历史数据建立的各种异常工况的案例信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法包括：S3a、若案例库中不存在匹配的案例信息，则采用贝叶斯网络推理模型对所述在线数据进行分析，获得辨识结果，将辨识结果作为当前电熔镁炉工况的异常识别结果。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S2之前，所述方法还包括：S2a、根据预设时间段内电熔镁炉工况的历史数据，建立案例库；以及根据预设时间段内电熔镁炉工况的历史数据和先验知识，建立贝叶斯网络推理模型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤S2a包括：离线收集预设时间段内电熔镁炉工况发生异常的信息；根据收集的信息，确定异常工况的特征与异常工况中相关变量之间的关系，获得历史数据，根据历史数据建立案例库和贝叶斯网络推理模型；或者，离线收集预设时间段内电熔镁炉工况发生异常的信息；根据收集的信息，确定异常工况的特征与异常工况中相关变量之间的关系，获得历史数据，对历史数据进行过滤处理，根据过滤处理后的历史数据建立案例库和贝叶斯网络推理模型。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述S2a包括：离线收集预设时间段内电熔镁炉工况发生异常的信息；根据先验知识以及异常工况中相关变量之间的关系，确定贝叶斯网络的节点和结构；根据收集的历史数据及确定的结构，获得贝叶斯网络的参数，从而建立起贝叶斯网络推理模型。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1还包括：对获取的在线数据进行过滤处理，以获得过滤处理后的在线数据；相应地，步骤S2中采用过滤处理后的在线数据与案例库中的案例信息进行匹配。7.根据权利要求2至6任一所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：S4、根据异常识别结果，确定设备的剩余生命时间；依据预先建立的剩余生命时间和调整量之间的关系，计算调整量，获得安全控制决策信息，以使控制系统根据安全控制策略信息适应调整；其中，剩余生命时间为电熔镁炉工况设备从获取在线数据时的状态到完全无法正常工作的时间；所述调整量为电流设定值；剩余生命时间和调整量之间的关系为离线方式确定的关系。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述步骤S2包括：2CN106959662A权利要求书2/2页获取在线数据与案例库中每一案例的变量之间的相似度，判断该相似度是否大于预设阈值，若是，则确定在线数据与大于阈值的最大相似度对应的案例匹配。9.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：S5、若通过贝叶斯网络推理模型获得的异常识别结果确定为当前电熔镁炉工况实际发生的结果，则将该异常识别结果作为案例信息，存储在所述案例库中。10.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述步骤S4包括：若异常识别结果是通过案例库查找匹配的，则采用下述公式一计算剩余生命时间R(t)；公式一：其中，R(t)代表剩余生命时间，τi代表第i个异常状态的持续时间，ki(t)是状态持续时间的系数，用以表达时刻t在第i个异常状态上的持续时间，