【摘 要】
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陶瓷辊道窑是瓷砖生产过程中最重要的设备,由于生产工况复杂以及长年处于高温、满负荷的运行状态,发生异常的可能性很高,而且这些异常往往很难诊断。这些异常不仅会降低产品质量,影响生产效率,还会产生更多的能源损耗,极大地增加了陶瓷企业的生产成本。对陶瓷辊道窑中能耗最大和异常频率最高的烧成带进行有效的异常检测与诊断,是保证辊道窑高效运行和能效提升的关键。本文针对辊道窑烧成带的异常检测和诊断问题,分别提出了基
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陶瓷辊道窑是瓷砖生产过程中最重要的设备,由于生产工况复杂以及长年处于高温、满负荷的运行状态,发生异常的可能性很高,而且这些异常往往很难诊断。这些异常不仅会降低产品质量,影响生产效率,还会产生更多的能源损耗,极大地增加了陶瓷企业的生产成本。对陶瓷辊道窑中能耗最大和异常频率最高的烧成带进行有效的异常检测与诊断,是保证辊道窑高效运行和能效提升的关键。本文针对辊道窑烧成带的异常检测和诊断问题,分别提出了基于（火用）分析和基于简化核熵成分分析（RKECA）的异常检测方法;针对传统异常检测方法中存在对某类异常不敏感而性能较差的问题,提出了基于贝叶斯网络的决策融合框架,利用先验知识,实现不同异常检测方法之间的优势互补,提高监测性能。具体研究工作如下:（1）首先基于辊道窑烧成带的工作原理,分析了辊道窑烧成带的组成结构和工艺特性,然后将辊道窑烧成带在生产过程中常见的异常类型分成工艺异常和设备异常两种,并总结了辊道窑烧成带中常见异常的影响因素;最后结合企业生产实际情况,将辊道窑烧成带异常情况分成了3大类共11种异常,作为异常检测的目标。（2）针对难以建立精确的辊道窑烧成带异常检测模型问题,提出了以能源为基础的（火用）分析异常检测方法。首先通过对其能量传输特性的分析,基于能量及质量守恒,建立了烧成带的能量动态平衡模型,准确描述能量传输过程,保证模型的精度;然后将烧成带的数据抽象为（火用）,构建了（火用）异常向量作为诊断指标,实现异常的检测和诊断;最后通过案例分析,验证了所建立的（火用）分析模型在辊道窑烧成带异常检测的有效性。（3）辊道窑烧成带生产数据存在耦合性、非线性和冗余性等特点,因此基于（火用）分析方法的异常检测存在对某些异常的监测性能较差的问题,针对此问题提出了基于RKECA的异常检测方法。首先基于训练数据集的欧式距离相似度,提取了具有代表性的可反映数据本质特征的数据,重构并简化了训练数据集,然后实现了更精确的RKECA模型的构建,相对KECA模型,不仅提高了计算速度,节省了内存空间成本,还提高了性能。最后通过案例分析,验证了RKECA方法在辊道窑烧成带异常检测的有效性。（4）针对传统异常检测方法在某些异常的检测中出现精度不高的问题,提出了一种基于贝叶斯网络决策融合框架的方法。首先基于贝叶斯网络结构,确定了决策融合框架,然后通过决策目标和决策规则的设定,利用先验知识,融合了（火用）分析方法和RKECA方法的异常检测决策,构建了基于决策融合框架的异常检测模型。最后案例分析,验证了基于决策融合框架的混合方法在所有情况下都有更好的检出率和误报率。
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