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竖炉焙烧过程智能故障诊断系统
  • ISSN号:1005-2615
  • 期刊名称:《南京航空航天大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP277[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TQ52[化学工程—煤化学工程]
  • 作者机构:[1]东北大学自动化研究中心,沈阳110004, [2]沈阳航空工业学院自动控制系,沈阳110034
  • 相关基金:国家“九七三”重点基础研究发展计划(2002CB312201)资助项目;国家自然科学基金(60534010)资助项目;国家创新研究群体科学基金(60521003)资助项目;长江学者和创新团队发展计划(IRT0421)资助项目.
中文摘要:

针对赤铁矿石竖炉焙烧过程故障诊断问题,将专家系统、神经网络与案例推理技术相结合,提出了由故障预报、质量监督、故障分析与处理模块构成的竖炉焙烧过程智能故障诊断系统。讨论了系统的体系结构、功能及实现方法,并成功应用于中国最大的赤铁矿选矿厂的竖炉焙烧过程。经过现场运行,故障诊断准确率达到90%,设备运转率提高了2.98%。工业应用结果表明,本文提出的智能故障诊断系统对竖炉焙烧这类复杂工业过程的故障诊断可行。

英文摘要:

Combined with expert system, neural networks and case-based reasoning technology, an intelligent fault diagnosis system is established for the roasting process of the shaft furnace in hematite ores processing. The structure, the function and realization methods of the proposed system are presented. The system is applied to the roasting process of the shaft furnace in the biggest hematite ores processing factory in China. After the practical implementation, the accuracy rate of the fault diagnosis reaches 90% and the equipment operating rate is increased by 2.98%. Industrial application shows that the proposed system is feasible for the fault diagnosis project of complex industrial processes as the roasting process of shaft furnace.

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期刊信息
  • 《南京航空航天大学学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:工业和信息化部
  • 主办单位:南京航空航天大学
  • 主编:宣益民
  • 地址:南京市御道街29号
  • 邮编:210016
  • 邮箱:tnuaa@nuaa.edu.cn
  • 电话:025-84892726
  • 国际标准刊号:ISSN:1005-2615
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1429/V
  • 邮发代号:28-140
  • 获奖情况:
  • 2005获高校科技期刊先进集体,2006获中国高校优秀科技期刊奖,2007获江苏省优秀期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
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