过程数据挖掘及进展

工业过程已是一个海量的数据源,需要从中提取知识以支持过程优化。分析了工业过程数据的特点,将数据挖掘的思想引入生产过程优化中,提出了工业过程数据挖掘的概念,即是一个不依赖精确的数学模型,而自动或半自动地从工业过程数据中提取有用的知识,以支持过程变量预报、过程优化及过程故障诊断的特殊数据处理过程。总结了过程数据挖掘在过程变量预报、过程监视与优化及过程故障诊断中的研究进展,得出过程数据挖掘应在算法的设计、商业软件的开发及过程数据仓库与过程数据挖掘的集成三方面开展创新工作的结论。     

基于测控数据挖掘的航天器故障诊断技术研究

近年来数据挖掘技术的快速发展使得利用航天控制中心积累的大量测控数据进行航天器在轨故障诊断成为可能.基于数据挖掘的故障诊断技术能够从历史数据中自动或半自动地获取潜在的诊断知识,从而有效解决故障诊断中知识获取困难的问题.在研究航天器实际测控数据特点的基础上,分析了传统故障诊断技术的优缺点,提出了基于数据挖掘技术进行航天器故障诊断的可行方法,指出了基于数据挖掘的航天器故障诊断技术下一步研究的主要方向.     

过程监控中数据挖掘与知识发现理论及应用

过程监控中数据挖掘和知识发现是近几年发展起来的新技术，目前仍处于起步阶段，显示了极大的应用前景。本文简要叙述了一般数据挖掘和知识发现的发展、现状及一般过程；从数据挖掘和知识发现方法、应用和理论技术三个方面概括了工业过程监控中的数据挖掘和知识发现；结合工业过程数据特点指出了过程监控数据挖掘和知识发现面临的挑战及今后的研究趋势。     

基于数据和知识的工业过程监视及故障诊断综述

从复杂工业过程所可能具有的过程特性及数据存取过程中引入的数据特性分析出发,综述了具有复杂数据特性的工业过程的多元统计监视方法,并分别讨论了基于数据和基于知识方法进行故障诊断的优势、进展、适用范围及二者结合的可能.最后探讨了这一领域中值得进一步研究的问题和可能的发展方向.     

一类复杂工业过程的智能预报模型及其应用

针对复杂工业过程中关键变量的测量问题,基于智能技术提出一种由数据采集与处理模块、决策支持模块、预报模块、在线校正模块以及效果评价模块组成的智能预报模型,并将该模型用于竖炉焙烧过程的优化控制与决策中.应用结果表明其维护费用低、实时性好、可靠性及精度高,在很大程度上解决了关键变量测量困难的问题,为选矿厂综合自动化系统的优化控制与优化运行奠定了良好的基础.     

火电厂大型设备故障诊断的数据挖掘方法

针对火电厂大型设备的常见故障 ,提出一种新的诊断方法———数据挖掘方法 .该方法通过建立一个智能化的数据挖掘工具 ,直接从火电厂SCADA系统历史数据库的大量实时数据中获取故障诊断知识进行故障诊断 .数据挖掘工具的核心是 ,采用粗糙集的约简方式 ,将数据库中抽取的故障诊断规则简化为基于最小变量集的决策表 .该方法避免了为诊断故障而附加的专门测试或试验 ,降低了费用 ,同时减少了试验对设备造成的潜在危险 .将这一方法应用于火电厂锅炉的一个复杂故障事例 ,结果表明其诊断的精度在 92 %以上 ,可以满足现场应     

基于故障诊断的数据挖掘算法研究

本论文以复杂工业过程控制系统为研究对象.首先根据工业过程数据库特点提出了相应的数据挖掘技术及其改进算法,而后通过对工业过程控制中的故障诊断方面的研究构建出了利用数据挖掘技术实现处理系统故障诊断的总体设计图,并通过实验验证了此系统能够实现在线监控与故障分析与诊断.     

数据挖掘技术在工业控制系统中的应用研究

数据挖掘技术是当今智能系统理论的重要研究内容,它综合运用人工智能、模式识别、数理统计等先进技术从大量数据挖掘中挖掘和发现有价值和隐含的知识。本文主要介绍数据挖掘技术的原理和方法,以及在工业控制系统中应用,包括被控变量选择、模糊控制规则挖掘、故障诊断等。     

工业锅炉故障诊断的改进数据挖掘方法

针对工业锅炉的常见故障,提出了一种基于数据挖掘方法的锅炉故障诊断技术.通过建立一个智能化的数据挖掘工具,直接从大量实时数据中获取故障诊断知识进行故障诊断.数据挖掘工具的核心是采用信息熵技术来辅助遗传算法初始种群的生成.遗传算法和信息熵的有效集成,极大地提高了该数据挖掘方法的工作绩效.将本方法应用于火电厂锅炉的一个复杂故障事例,结果表明其诊断的精度可以满足现场应用的要求.     

基于DCS实时信息的智能故障诊断系统

针对某一化工生产过程的故障诊断问题,提出了一个基于DCS实时信息的智能故障诊断专家系统的方案,它涉及到实时信息的采集、数据的处理和传送、状态的监测、事故的预报等方面,以确保工业过程的安全运行.这个系统的实际应用显示,它不仅提高了控制性能,而且也排除了故障,为企业取得可观的经济效益,从而为推动企业的信息化建设提供了保障.