石灰回轉(zhuǎn)窯窯況識(shí)別過程及框架判斷：了解預(yù)熱器、分解爐以及石灰回轉(zhuǎn)窯的運(yùn)行狀況，完成石灰回轉(zhuǎn)窯系統(tǒng)的窯況識(shí)別。但是在判斷發(fā)生此種窯況的原因時(shí)，我們還需要參考次要工藝參數(shù)的狀態(tài)以及變化，從而判斷窯況，并給出當(dāng)前窯況、生產(chǎn)指導(dǎo)建議。
石灰回轉(zhuǎn)窯窯況識(shí)別的工作過程與判斷框架設(shè)計(jì)過程分為下述三步：
(1)權(quán)值學(xué)習(xí)
先整理反映水泥石灰回轉(zhuǎn)窯生產(chǎn)過程中典型窯況的樣本數(shù)據(jù)，存儲(chǔ)到SQL數(shù)據(jù)庫中。按照采樣模式，系統(tǒng)每5秒采樣一次數(shù)據(jù)，18個(gè)數(shù)據(jù)形成一個(gè)模式向量，逐個(gè)將模式向量送入ART-2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類。這樣經(jīng)大量樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練后，ART-2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出類別數(shù)M可基本穩(wěn)定。
(2)合并整理
以窯尾溫度為例，在對(duì)SQL數(shù)據(jù)庫中的3990個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行權(quán)值學(xué)習(xí)訓(xùn)練后，得到類別數(shù)=36。在其他參數(shù)形同的情況下，類別數(shù)的多少與警戒參數(shù)P值關(guān)系很大，減小p可以減少類別數(shù)。同時(shí)為了簡(jiǎn)化計(jì)算和窯況識(shí)別的復(fù)雜性，可以根據(jù)實(shí)際的生產(chǎn)工藝情況進(jìn)一步將相似的類合并。選擇適當(dāng)?shù)念悇e數(shù)M，使盡可能全面反映出工藝參數(shù)的各種變化情況，又不至于太復(fù)雜。通過進(jìn)行合并整理后，可以得到四類典型的窯尾溫度類別。例如第一類，表示窯尾溫度上升，造成窯尾溫度上升原因包括某級(jí)預(yù)熱器旋風(fēng)筒堵塞：煤粉然燒值的波動(dòng)。石灰回轉(zhuǎn)窯內(nèi)拉風(fēng)過大：窯頭用煤過多等。訓(xùn)練好的權(quán)值存儲(chǔ)在SQL數(shù)據(jù)庫中，為ART-2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)運(yùn)行時(shí)提供權(quán)值。
(3)實(shí)時(shí)分類將第二步中具有4類權(quán)值的ART-2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于實(shí)時(shí)系統(tǒng)。通過OPC接口讀取數(shù)據(jù)，存儲(chǔ)到SQL數(shù)據(jù)庫中，ART-2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)接受實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)歸入到4類中的某一類。
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