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基于機器學習模型的選礦過程狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷
曹錦標; 鄒國斌; 周俊武 上海藍鳥機電有限公司; 上海200333; 北京礦冶科技集團有限公司礦冶過程自動控制技術國家重點實驗室; 北京102600; 東北大學信息科學與工程學院; 遼寧沈陽110004
關鍵詞：選礦過程 故障診斷 過程監(jiān)測 機器學習模型 數(shù)據(jù)驅(qū)動模型
摘要：提出并實現(xiàn)一種基于機器學習模型的選礦過程狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷方法?；谕ㄓ玫臋C器學習方法建立正常工況下的關鍵參數(shù)數(shù)據(jù)驅(qū)動模型;監(jiān)測軟件與DCS系統(tǒng)通信,實時計算目標變量的模型預測值并與實際測量值進行比較,誤差超出設定閾值則進行報警標記;結(jié)合工藝專家的經(jīng)驗選擇模型監(jiān)測變量并與工況狀態(tài)和工藝報警建立多方位聯(lián)系,從而實現(xiàn)選礦過程狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷。
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