一种多模式的电熔镁炉熔炼过程故障监测方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于故障检测技术领域，具体设及一种多模式的电烙儀炉烙炼过程故障监 测方法。
【背景技术】
[0002] 冶金工业是我国的重要支柱产业，也是高能耗、高排放和高污染行业。随着烙炼技 术的发展，电烙儀炉已在儀砂生产行业中得到广泛应用。
[0003] 电烙儀炉通过电极引入大电流形成弧光产生高温来完成烙炼过程。目前我国多数 电烙儀炉冶炼过程自动化程度还比较低，往往导致故障频繁和异常情况时有发生，其中由 于电极执行器故障等原因导致电极距离电烙儀炉的炉壁过近，使得炉温异常，可W导致电 烙儀炉的炉体烙化，烙炉一旦发生将会导致大量的财产损失W及危害人身安全。另外，由于 炉体固定，执行器异常等原因导致电极长时间位置不变造成炉温不均，造成距离电极附近 温度高，而距离电极远的区域温度低，一旦电极附近区域温度过高，容易造成"烧飞"炉料； 而远离电极的区域温度过低形成死料区，该将严重影响产品产量和质量。该就需要及时地 检测过程中异常和故障，因此，对电烙儀炉工作过程进行过程监测是十分必要和有意义的。
[0004] 在实际工业生产过程中，过程特性会随着原材料、生产操作等的改变而改变，传统 的多元统计方法直接监测具有多模式性的生产过程时，统计模型由于控制限宽松或建模误 差引起误报，多模式工业过程的监测方法的研究逐渐增加，而先将多模式工业过程进行模 式划分再建模的方法是一个研究热点。
【发明内容】
[0005] 针对现有技术的不足，本发明提出一种多模式的电烙儀炉烙炼过程故障监测方 法。
[0006] 本发明技术方案如下；
[0007] 一种多模式的电烙儀炉烙炼过程故障监测方法，包括W下步骤：
[000引步骤1 ;获取电烙儀炉烙炼过程的不同工作模式的历史正常数据集；对电烙儀炉 烙炼过程的不同工作模式下的m种历史正常数据进行n次采样，得到不同工作模式的历史 正常数据集，所述历史正常数据包括电烙儀炉烙炼过程的电压值、电流值W及电极位置；
[0009] 步骤2 ;根据电烙儀炉烙炼过程的不同工作模式的历史正常数据集建立基于质量 核局部线性嵌入方法的子空间分离模型，即得到历史正常数据的全局公共子空间和不同工 作模式的历史正常数据的局部特殊子空间，该模型的输入为电烙儀炉烙炼过程的不同工作 模式的历史正常数据集，输出为电烙儀炉烙炼过程各工作模式的质量变量；
[0010] 步骤2. 1 ;将电烙儀炉烙炼过程的不同工作模式的历史正常数据集映射到高维特 征空间，并进行标准化处理，得到高维特征空间标准化后的历史正常数据〇狂）；
[0011] 步骤2. 2 ;根据欧式距离选取邻域的方法构建高维特征空间标准化后的历史正常 数据的权值矩阵W;
[0012] 步骤2. 2. 1 ;根据高维特征空间标准化后的历史正常数据两点的欧氏距离最小的 k个样本点为邻域准则确定每个样本点Xi的邻域点，其中，k为常数，i= 1…n;
[0013] 步骤2. 2. 2 ;重构每个样本点Xi的权值，根据采用重构权值矩阵重构后的采样点 的重构误差最小为原则确定最优化样本点Xi的权值Wy，j= 1…n;
[0014] 步骤2. 2. 3 ;确定所有最优化样本点的权值，得到高维特征空间标准化后的历史 正常数据的权值矩阵W;
[0015] 步骤2. 3 ;采用质量核局部线性嵌入方法建立历史正常数据的子空间分离模型， 即得到历史正常数据的全局公共子空间和不同工作模式的历史正常数据的局部特殊子空 间；
[0016] 步骤3 ;计算历史正常数据的全局公共子空间的T2统计量控制限和历史正常数据 的各不同工作模式的局部特殊子空间的SPE统计量控制限；
[0017] 步骤4;在电烙儀炉烙炼过程中，实时采集当前工作模式的新数据集，将新数据集 映射到高维特征空间，并进行标准化处理，得到高维特征空间标准化后的新数据0狂。6，）；
[001引步骤5 ;计算当前工作模式的新数据?狂。。，）的全局公共子空间的T2统计量71和 其相应的局部特殊子空间的SPE统计量SPE。。，；
[0019] 步骤6 ;判断电烙儀炉烙炼过程的当前工作模式是否发生故障；若新数据的全局 公共子空间的T2统计量71超出历史正常数据的全局公共子空间的T2统计量控制限，或新 数据相应的局部特殊子空间的SPE统计量SPE。。，超出历史正常数据的该工作模式的局部特 殊子空间的SPE统计量控制限，则电烙儀炉烙炼过程的当前工作模式有发生故障的可能， 否则，返回步骤4。
[0020] 本发明的有益效果是：本发明提出了一种多模式的电烙儀炉烙炼过程故障监测方 法，本发明采用质量核局部线性嵌入方法（QKLL巧建立历史正常数据的子空间分离模型， 解决了非线性多模式过程的监测问题，解决了LLE方法无法直接应用于非线性多模式过程 监测W及化LE对质量变量变化没有解释能力问题，在对电烙儀炉烙炼过程进行监测中， QKLLE方法能够利用子空间分离方法及考虑输入数据变量与输出质量变量关系的优点，提 高监测准确性，降低误报和漏报，可W有效对多模式过程的故障进行检测。
【附图说明】
[0021] 图1为本发明【具体实施方式】中的多模式的电烙儀炉烙炼过程故障监测方法的流 程图；
[002引图2为本发明【具体实施方式】中的基于LLE子空间分离的方法、基于化LE子空间分 离的方法和本发明的多模式的电烙儀炉烙炼过程故障监测方法对故障1进行检测的T2统 计量和SPE统计量监测图；
[002引其中，（a)为基于LLE子空间分离的方法对故障1进行检测的T2统计量和SPE统 计量监测图；
[0024] 化）为基于化LE子空间分离的方法对故障1进行检测的T2统计量和SPE统计量 监测图；
[0025] (C)为本发明的多模式的电烙儀炉烙炼过程故障监测方法对故障1进行检测的T2 统计量和SPE统计量监测图；
[0026] 图3为本发明【具体实施方式】中的基于LLE子空间分离的方法、基于化LE子空间分 离的方法和本发明的多模式的电烙儀炉烙炼过程故障监测方法对故障2进行检测的T2统 计量和SPE统计量监测图；
[0027] 其中，（a)为基于LLE子空间分离的方法对故障2进行检测的T2统计量和SPE统 计量监测图；
[0028] 化）为基于化LE子空间分离的方法对故障2进行检测的T2统计量和SPE统计量 监测图；
[0029] (C)为本发明的多模式的电烙儀炉烙炼过程故障监测方法对故障2进行检测的T2 统计量和SPE统计量监测图；
[0030] 图4为本发明【具体实施方式】中的基于LLE子空间分离的方法、基于化LE子空间分 离的方法和本发明的多模式的电烙儀炉烙炼过程故障监测方法对故障3进行检测的T2统 计量和SPE统计量监测图；
[0031] 其中，（a)为基于LLE子空间分离的方法对故障3进行检测的T2统计量和SPE统 计量监测图；
[003引化）为基于化LE子空间分离的方法对故障3进行检测的T2统计量和SPE统计量 监测图；
[0033] (C)为本发明的多模式的电烙儀炉烙炼过程故障监测方法对故障3进行检测的T2 统计量和SPE统计量监测图；
[0034] 图5为本发明【具体实施方式】中的基于LLE子空间分离的方法、基于化LE子