电熔镁炉熔炼过程异常工况识别及自愈控制方法

本文提出了基于多源信息融合的电熔镁炉异常工况识别及自愈控制方法.通过分析与三种异常相关的专家知识及操作经验,本文提取了与异常工况相关的多源信息.通过融合多源信息,建立了用于异常工况识别的贝叶斯网络模型.根据异常工况的识别结果,利用剩余生命时间与控制变量调整量间的关系获得自愈控制措施.仿真结果表明提出的方法能够实现异常工况识别,并且能够区分严重程度,制定相应的自愈控制方案,获得比现有方法更好的性能....

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Published in自动化学报 Vol. 46; no. 7; pp. 1411 - 1419
Main Authors 李荟, 王福利, 李鸿儒
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室 沈阳110819 01.07.2020
东北大学信息科学与工程学院 沈阳110819%东北大学信息科学与工程学院 沈阳110819
Subjects
多源信息融合
电熔镁炉
贝叶斯网络
自愈控制
异常工况识别
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ISSN0254-4156
DOI10.16383/j.aas.2018.c180333

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Summary:本文提出了基于多源信息融合的电熔镁炉异常工况识别及自愈控制方法.通过分析与三种异常相关的专家知识及操作经验,本文提取了与异常工况相关的多源信息.通过融合多源信息,建立了用于异常工况识别的贝叶斯网络模型.根据异常工况的识别结果,利用剩余生命时间与控制变量调整量间的关系获得自愈控制措施.仿真结果表明提出的方法能够实现异常工况识别,并且能够区分严重程度,制定相应的自愈控制方案,获得比现有方法更好的性能.
ISSN:0254-4156
DOI:10.16383/j.aas.2018.c180333