基于TSNS和KNN规则的复杂多阶段过程故障检测

针对复杂工业过程数据的动态性、非线性和多阶段性等特征,提出基于时空近邻标准化和KNN规则(Time-Space Nearest Neighborhood Standardization and K Nearest Neighbor Rule,TSNS-KNN)的复杂多阶段过程故障检测方法。首先使用训练样本在时间和空间域上的两层嵌套近邻集的统计信息对样本预处理,然后将标准样本的累积近邻距离作为检测统计量进行故障检测。TSNS-KNN在排除非线性干扰的同时,消除了前后时刻样本间的动态相关性,将多阶段数据转换为单阶段数据,从而实现对复杂多阶段过程的检测。将该方法运用于数值实验和青霉素发酵过程,并与其他方法进行比较,对比结果进一步验证了TSNS-KNN方法的优越性。     

基于双近邻标准化和PCA的多阶段过程故障检测

现代工业产品的生产往往需要多个生产阶段,多阶段生产过程的故障检测成为一个重要问题。多阶段过程数据具有多中心、各工序数据结构不同等特征。针对多阶段过程数据的特征,提出了基于双近邻标准化和主元分析的故障检测方法（DLNS-PCA）。首先寻找样本的双层局部近邻集;其次使用双层局部近邻集的信息标准化样本,得到标准样本;最后在标准样本集上使用主元分析方法进行故障检测。双局部近邻标准化能够将各阶段数据的中心平移到同一点,并且调整各阶段数据的离散程度,使之近似相等,从而将多阶段过程数据融合为服从单一多元高斯分布的数据。进行了青霉素发酵过程故障检测实验,实验结果表明DLNS-PCA方法相对于PCA、KPCA、FDkNN等方法对多阶段过程故障具有更高的检测率。DLNS-PCA方法提高了多阶段过程故障检测能力。     

提高某铜镍矿石洗矿矿浆镍回收率的工业实践

在充分研究实际生产问题的基础上,采用新的工艺流程进行工业实践,使镍精矿镍回收率由52.3%提高到68.9%,年可新增效益千万元,具有一定推广价值。     

激光再制造快速修复海上油田关键设备

激光再制造技术作为新发展起来的先进制造技术，具有集成化、柔性化、环保等特征。采用激光再制造技术快速修复某海上油田关键零部件，修复层厚度达到9mm，和基体材料硬度、尺寸精度等基本一致，达到了原有零件的使用要求。     

大型汽轮发电机组漏氢故障浅析

大型发电机组漏氢故障在各电厂时有发生,氢爆事故屡见不鲜,已严重影响发电机组安全稳定运行。针对漏氢事故通过实例分析漏氢部位、原因及处理方法,为处理和防范机组漏氢提供参考。     

基于局部保持投影–加权k近邻规则的 多模态间歇过程故障检测策略

针对多模态间歇过程故障检测问题,本文提出一种基于局部保持投影–加权k近邻规则(LPP--Wk NN)的故障检测策略.首先,应用局部保持投影(LPP)方法将原始数据投影到低维主元子空间;接下来,在主元子空间中,应用样本第k近邻的局部近邻集确定每个样本的权重并计算权重统计量Dw;最后,应用核密度估计方法确定Dw控制限并进行故障检测.本文方法应用LPP对过程数据进行维数约减,既能够降低训练过程中离群点对模型的影响,又能够降低在线故障检测的计算复杂度.同时,加权k近邻规则(Wk NN)方法通过引入权重规则能够使得过程故障检测统计量分布具有单模态结构.相比传统的k NN统计量,本文引入的权重统计量具有更高的故障检测性能.通过数值例子和半导体蚀刻过程的仿真实验,并与主元分析(PCA), k NN, Wk NN, LPP--k NN等方法进行比较,实验结果验证了本文方法的有效性.     

基于SP-LNS-kNN的半导体生产过程故障检测方法研究*

半导体生产过程是典型的间歇过程,针对其过程数据的多模态、多阶段、模态结构不同和批次不等长等特点,提出了基于统计模量的局部近邻标准化和k近邻相结合的故障检测方法(SP-LNS-kNN)。首先计算样本的统计模量,其次对样本的统计模量使用其局部K近邻集进行标准化,最后计算样本与其前k近邻距离,得到平均累积距离D作为检测指标,进而对工业过程故障进行在线检测。统计模量保留了数据的主要信息,将二维样本数据简化为一维数据。局部近邻标准化可以有效降低中心漂移、模态结构差异明显的影响。SP-LNS-kNN不仅能够对大故障实现检测,并且能够提高对小模态的微弱故障的检测能力。使用SP-LNS-kNN对一个实际半导体生产过程数据进行故障检测实验,并将实验结果与PCA、kPCA、LOF和FD-kNN方法的结果进行对比分析,验证了本文方法的有效性。     

基于改进的局部近邻标准化和kNN的多阶段过程故障检测

针对多阶段过程数据具有多中心和各工序结构不同的特征问题,提出了一种基于改进的局部近邻标准化和k近邻的故障检测（ILNS-kNN）方法。首先寻找样本的前k个近邻样本的前K局部近邻集;其次使用局部近邻集的均值和标准差来标准化样本,获得标准样本;最后在标准样本集上计算样本的累积近邻距离作为检测指标进行故障检测。改进的局部近邻标准化（ILNS）将各阶段数据的中心平移到原点,并且调整各阶段数据的离散程度,使之近似相等,从而将多阶段过程数据融合为服从单一多元高斯分布的单阶段数据。进行了青霉素发酵过程故障检测实验。实验结果表明ILNS-kNN方法对所设置的六类故障的检测率高于97%。ILNS-kNN方法在保持对一般多阶段过程故障的检测能力的同时,能够实现对阶段方差差异显著的多阶段过程故障的检测,从而更好地保证多阶段生产过程的安全性和产品的高质量。     

汽轮发电机自并励磁系统分析

对三机励磁与自并励励磁系统进行比较,总结出自并励磁系统的优点,并简要介绍自并励磁系统的组成,最终得出在300MW机组中采用自并励励磁系统较为合理。     

吉恩镍业选矿厂工业废水循环利用生产实践

通过对选矿废水循环利用及现场生产问题的研究,通过混凝沉淀的方法去除了工业废水中的悬浮物、重金属离子和部分COD,实现了工业废水的零排放,阐述了选矿废水循环利用是降低选矿成本,提高矿山经济效益和社会效益的有效途径。