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严爱军 (严爱军.) (学者:严爱军) | 柴天佑 (柴天佑.) | 王普 (王普.)

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摘要:

为降低竖望炉焙烧过程的故障发生率,基于故障机理的分析,将过程参量预报与案例推理技术相集成,提出了竖炉焙烧过程的智能故障预报方法.参量量预报模型对不易在线连续测量但能反映故障征兆的关键工艺参数进行实时预报,在此基础上,采用案例推理技术对焙烧过程进行全面分析并给出一些典型故障发生的概率和操作指导.将所建立的故障预报系统成功应用于竖炉焙烧过程的生产实际中,故障发生率明显降低,取得了显著应用成效.

关键词:

参量预报 故障预报 智能 案例推理 竖炉

作者机构:

  • [ 1 ] [严爱军]北京工业大学
  • [ 2 ] [柴天佑]东北大学
  • [ 3 ] [王普]北京工业大学

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来源 :

控制与决策

ISSN: 1001-0920

年份: 2008

期: 2

卷: 23

页码: 177-181

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