【摘 要】
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随着现代工业及科学技术的迅速发展,自动化生产系统规模越来越大,各部件紧密联系,互相耦合。因此当某一部件发生故障时,系统的其他部分也会受到影响,其测量参数也会发生变化,这就使
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随着现代工业及科学技术的迅速发展,自动化生产系统规模越来越大,各部件紧密联系,互相耦合。因此当某一部件发生故障时,系统的其他部分也会受到影响,其测量参数也会发生变化,这就使得设备维护人员很难正确的发现故障结点。连铸生产系统就具有这样的特点。
为了及时的发现故障,准确的判断故障结点,保证生产过程安全,以及满足产品质量的要求,这就使得生产过程故障诊断系统显得尤为重要。
本文结合生产实际,以福建三明钢铁厂一号连铸机生产过程为研究对象,根据现场提供的生产过程数据进行计算仿真,建立连铸生产系统的故障诊断模型,对模型的正确性进行理论研究。
第一,对主元分析理论进行叙述,以连铸生产过程数据为基础进行建模、分析,建立使用主元分析方法的故障诊断模型,同时利用贡献图的方法对故障数据进行诊断,找出发生故障的结点。
第二,针对上述方法存在的较为严重的漏报和误报现象,提出一种改进方案,即多状态下建模的主元分析方法,对系统进行改进。
第三,上述改进方法主要是针对系统建模数据而提出的,考虑到连铸生产系统的动态特性,引入动态主元分析(DPCA)的方法进行建模,其结果较常规主元分析方法而言,较少了漏报和误报现象。
第四,将多状态的方式与动态主元分析方法结合,提出多状态下的动态主元分析方法,并将结果与常规动态主元分析方法进行比较,得出结论。
仿真结果表明,采用上述方法建立的连铸生产过程故障诊断系统,能够比较及时的发现生产过程中的故障,准确的判别故障位置,可以应用到生产实践当中去。
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