有序神经网络及在阳极效应预报中的应用

提出了利用有序神经网络研究铝电解槽阳极效应的预报问题。概述了铝电解槽及其阳极效应的基本情况,针对铝电解槽控制难题和传统方法的不足,选择有序神经网络用于阳极效应概率预报。描述了有序神经网络的基本结构、与传统单隐层BP神经网络的区别以及由此带来的网络映射性能的改善,并使用梯度下降原则推导了有序神经网络的学习算法。使用铝电解槽的现场数据对有序神经网络进行训练并检验,结果表明有序神经网络可以比传统神经网络更及时、准确地对铝电解槽阳极效应进行预报。     

基于聚类分析的铝电解槽阳极压降的分类

采用k-means算法对铝电解槽A,B两侧16根阳极周期数据进行分析,把阳极换极后的上升期长度,阳极压降速升次数,速升平均幅度,速降次数,速降平均幅度,以及影响因子作为特征对不同位置的阳极进行聚类,分析不同位置的阳极电压波动的差异性以及换极质量的差异。     

新型磁位计在线监测技术研究

在铝电解槽的焙烧过程中 ,为确保其顺利通过焙烧阶段 ,经理论研究和实践验证表明 :可以利用磁位计在线监测电解槽阳极棒的工作电流 ,引进均流系数、作出电流分布曲线图 ,可以快速而又准确地确定出工作电流分布不均匀的阳极棒 ,便于及时、有针对性地实施调整措施 ,确保阳极棒的工作电流均匀分布 ,有利于提高焙烧质量 ,缩短焙烧时间 ,并且有利于提高铝电解槽的电解质量和电解效率     

BP神经网络在铝电解槽温度测量中的研究

针对铝电解槽温度高、腐蚀性强、温度难以直接连续测量的问题,引用BP神经网络技术,选择铝电解槽的输入电流、电压和下料速度作为辅助变量,建立BP神经网络模型,并利用matlab对数据样本进行了标准化处理,实现了BP神经网络的建立、训练和仿真。在预焙阳极铝电解槽进行实验,通过预算温度与实际温度进行对比,结果证明了该方法的有效性。     

智能集成控制技术在铝电解过程控制中的应用

研究了将专家系统、神经网络、模糊控制、混沌优化等先进智能技术相集成，共同完成铝电解生产过程控制的智能集成控制技术，建立了基于神经网络的电解槽参数预测模型，设计了槽况解析神经网络专家系统，设计了基于混沌优化的电解质温度模糊控制系统及电解槽极距专家模糊控制系统．实验结果表明，系统能有效地实现预焙铝电解槽智能集成控制，实现槽状态在线解析，并能达到优良的生产控制指标，为企业带来了巨大的经济效益和社会效益．     

电解槽阳极效应自动熄灭技术

通过铝电解生产实际,阐述了在铝电解生产中利用电气技术自动熄灭阳极效应的原理和步骤,分析了影响电解槽自动熄灭阳极效应的几种因素,以及采取哪些措施后,更有利于自动熄灭阳极效应.     

基于DSP的炭阳极气泡振动信号采集与处理系统的设计

针对新的阳极效应预报方法和工业现场实时监测的要求,设计了以DSP芯片为核心的炭阳极气泡振动采集与处理系统.振动传感器检测铝电解槽阳极导杆上的阳极振动信号后,由DSP芯片实现自适应AR谱估计算法,对振动信号进行时频分析,并且通过USB接口芯片与主机进行通信,组成高速、实时的采集与处理系统,根据分析结果可预报阳极效应.     

ADμC812单片机在铝电解槽熔体高度检测系统中的应用

本文介绍新型数据库采集系统芯片ADμC812在铝电解槽熔体高度检测系统中的应用。分析铝电解槽中热电偶感温特点及电解槽内电解质和铝液的传热性能，提出利用电解质和铝液传热性能差异测量熔体高度的方法。使用ADμC812单片机简化了高度检测系统的实现。     

阳极效应预报新方法在控制系统中的实现

针对铝电解中的阳极效应预报存在的问题.提出一种新的阳极效应预报方法,该方法简单易行、易于在计算机控制系统中实现,不仅可以提高铝的产量和质量,而且对节能和保证整个电解系列平稳安全生产,具有很重要的意义。     

先进控制技术在预焙铝电解过程控制中的应用

设计了预焙铝电解生产过程先进控制系统的总体结构,建立了基于神经网络的电解槽参数及阳极效应预测模型,设计了基于支持向量机的槽况解析与槽况诊断专家系统,提出了极距NN—PID控制策略、电解质温度基于混沌优化的模糊控制策略及氧化铝浓度的模糊专家控制策略;同时,针对有关参数的优化控制和产量质量能耗优化控制问题,提出了基于模糊专家控制技术的智能协调策略,以满足全局优化的控制目标;实验结果表明,系统能有效地实现预焙铝电解槽的优化控制,实现槽状态在线解析,并能达到优良的生产控制指标,为企业带来了巨大的经济效益和社会效益。     

Aluminium process fault detection by Multiway Principal Component Analysis

Real-time fault detection is difficult to perform in an aluminium smelter because the continuous aluminium electrolysis is operated batchwise in terms of material additions, meaning the measurements obtained from the process are dynamic, multivariate and limited. This paper presents a new framework based on Multiway Principal Component Analysis (MPCA) to detect faults in real-time in the industrial continuous aluminium electrolysis process. This real-time fault detection system incorporates the dynamic behaviour of two important operations in the continuous aluminium electrolysis process, alumina feeding and anode changing. The methodology is demonstrated using real data from an operating aluminium smelter, and is shown to be effective in the early detection of anode spikes and anode effects.     

航电设备故障诊断专家系统研究与实现

对航电设备和故障诊断专家系统研究的基础上,设计了“智能指引完备过程规则树”的知识表示方式和存储结构,实现了完整表达和记录专家排故经验的功能,给出了一种与规则树对应的诊断方法,通过计算机操作即可自动、真实地模拟专家的思想进行排故,该系统已成功应用于国家某重点项目中,实践表明该系统能提高故障诊断的定位准确度和定位速度,设计思想具有通用性,可应用于其他领域的故障诊断专家系统。     

融合GA优化算法的数字孪生模型在石油旋转机械诊断中的应用

为根据模态信号频率水平确定石油旋转机械当前故障行为所属类别,实现对机械设备故障行为的准确诊断,针对融合GA优化算法的数字孪生模型在石油旋转机械诊断中的应用展开研究。定义GA算法优化规则,并在此基础上,建立数字孪生模型,再联合相关故障行为数据,完成对石油旋转机械运行数据的聚类运算,实现基于数字孪生模型的石油旋转机械运行数据聚类处理。计算运行数据损失情况,通过模态分解描述性样本的方式,将核心诊断信息重新耦合在一起,联合求解所得的超参数指标,定义具体的数据样本集中训练模式,实现对石油旋转机械的诊断。实验结果表明,上述诊断方法的应用,对于每一类故障行为模态信号频率的诊断都属于该信号的标准频率数值区段之内,符合100%精准诊断机械故障行为的应用需求,在准确诊断石油旋转机械故障行为方面的可行性能力较为突出。     

嵌入式电力故障录波器的设计

为提高电力故障诊断系统的性能,介绍了一种嵌入式电力故障录波器的设计方案.该故障录波器采用了DSP与ARM双微处理器协同工作的方式;数据采集系统采用了DSF芯片TMS320F2812、A/D芯片ADS8364及硬件同步采样技术;数据管理系统包括S3C44B0X芯片、以太网接口、LCD接口、USB接口.录波器具有数据采集精度高、处理速度快、系统容量大、以太网接口数据远传等优点,这对交流电参量检测装置的设计具有一定的参考价值.     

基于双重Rollout算法的多工作模式系统诊断策略优化

实际多工作模式系统测试与诊断过程中单一工作模式下测试不能检测和隔离全部故障,不同工作模式下测试检测和隔离故障的代价和效率也不同,为以最小的代价实现多工作模式系统的故障隔离与定位,提出基于双重Rollout算法的诊断策略优化方法.在构建指定工作模式下的完整诊断策略时,首先采用第1重Rollout算法,得到该工作模式下的局部诊断策略和故障模糊集;针对该工作模式下无法隔离的模糊集,采用第2重Rollout算法从剩余工作模式中选择切换至最优工作模式下进行隔离,得到新的局部诊断策略和新的模糊集;依次类推,直到故障模糊集为空或已满足系统隔离要求.实例分析结果表明,与现有算法相比,所提出方法得到的解更接近最优解,期望测试费用更低.     

经验模态分解与样本熵在并网型光伏逆变器故障诊断中的应用

摘要：针对光伏并网逆变器电路中故障信号的非线性、非平稳特点,提出一种基于经验模态分解(EMD)和样本熵(SampEn)的故障诊断方法。首先,利用经验模态分解对逆变器的三相输出电压进行分解,得到有限个本征模式分量(IMF),从中选取包含故障主要信息的前几个本征模式分量提取故障信息。然后,计算本征模式分量的样本熵,从而得到用于故障诊断的特征向量;最后,将逆变器开路故障进行分类和编码,将故障特征向量输入BP神经网络进行模式识别,从而达到故障诊断的目的。在Matlab环境下对光伏并网逆变器的故障诊断进行了实验,实验结果证明了文中方法能实现对光伏并网逆变器的故障诊断,且与小波包变换相比,该方法具有诊断效率高和准确度高等特点。     

基于滑模观测器和神经网络的传感器故障诊断方法比较研究

针对航空发动机传感器故障诊断中各种方法的优势和劣势,选择滑模观测器和神经网络这两种故障诊断方法分别对航空发动机转速传感器进行故障诊断研究,采用实验室搭建的发动机实验台DGEN380的实验数据,选择对航空发动机控制系统影响较大的偏置故障、漂移故障、脉冲故障、周期性干扰故障这四类传感器故障进行诊断。研究结果表明,滑模观测器和IPSO-BP神经网络都能实现航空发动机传感器的故障诊断;滑模观测器方法可以诊断出偏置故障、脉冲故障和周期性干扰故障,但不能诊断出传感器发生的漂移故障;IPSO-BP神经网络方法可以诊断出偏置故障、漂移故障、脉冲故障和周期性干扰故障。因此,滑模观测器在故障诊断中可能会出现漏诊的现象,IPSO-BP神经网络相对滑模观测器而言不会出现漏诊的现象。     

基于RTLinux/Linux的计算机联锁系统可靠性分析

针对计算机联锁系统故障诊断多基于维修人员实际经验,无法实现快速、精准定位故障,基于贝叶斯网络在表达不确定性知识上的优势,提出了一套完善的计算机联锁系统故障的诊断方法和实现流程.首先,运用贝叶斯算法的理论知识,搭建了基于贝叶斯算法的计算机联锁系统故障诊断模型;然后对计算机联锁系统的整体架构和硬件、软件组成进行搭建.最后,...     

巧用安全模式解决系统故障

使用Windows操作系统往往会由于各种原因出现故障,而Windows安全模式即是解决系统故障的一个便捷工具。该文给出一个通过Windows安全模式查杀病毒、修复系统的实例,具有一定的参考价值和启发性。     

空压站控制的应用实践

根据实际情况，分析了空压站现有运行状况，介绍了喘振的产生原因及克服方法。由此，确定了补充、完善数据检测及增加设备监测与故障诊断系统方案。实践证明，此方案具有数据采集及实时保护、在线监测预报、信号分析、故障诊断、记录等功能，为系统的检测维修提供了一定的依据。