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基于多子系统信息熵的焦炉加热燃烧过程工况识别
一、研究背景
焦炉加热燃烧过程是冶金工业生产中不可或缺的环节，其可靠性和安全性对生产效率和工作环境达到良好状态起到了至关重要的作用。因此，开发一种可行的焦炉加热燃烧过程工况识别方法有着重要的理论和实际意义。目前，对于焦炉加热燃烧过程的工况识别方法主要基于传感器技术，容易受到传感器故障和采样数据噪声的影响，而且仅仅局限于单个变量信号的分析。因此，本文提出了一种基于多子系统信息熵的焦炉加热燃烧过程工况识别方法。
二、理论模型
本文基于信息熵理论，构建了一种多子系统信息熵模型。首先，将焦炉加热燃烧过程分为多个子系统，例如燃气子系统、燃料子系统、风口子系统等。然后，采用信息熵理论中的离散熵公式，分别计算各个子系统的信息熵。对于任意时刻，系统的总信息熵可以通过求各个子系统信息熵之和得到。系统的状态通过时间序列总信息熵变化特征反映，因此，可以通过一定的算法分析信息熵变化特征提取出焦炉加热燃烧过程的工况特征。
三、工况识别方法
在本文方法中，工况识别主要过程包括四个步骤。首先，通过现场传感器采集到各个子系统数据。其次，计算各个子系统的信息熵值并累加得到总信息熵。第三步，利用窗口移动法选择特定时间窗口长度，然后对窗口内的信息熵序列进行子段分析。最后，用机器学习算法或其他模式识别算法对子段信息熵进行分类，从而达到焦炉加热燃烧过程工况识别的目的。
四、实验结果
本文基于国内某焦化厂实际生产场景建立了实验平台，采用多个传感器进行数据采集，运用本文提出的方法进行研究。实验结果表明，基于多子系统信息熵的焦炉加热燃烧过程工况识别方法可以准确地识别出焦炉运行状态，有效地降低了焦炉运行故障率。
五、总结与展望
本文提出了一种基于多子系统信息熵的焦炉加热燃烧过程工况识别方法，该方法可以准确地识别焦炉运行状态，提高了生产效率和焦炉运行的稳定性。但是目前该方法还存在一些问题，如数据采集和算法实现的精度，需要进行进一步改进和完善。同时，该方法也具有复制性和可推广性，可用于其他领域的工况识别。