公开(公告)号：CN107065828B

公开(公告)日：2019-05-21

申请号：CN201710183557.7

申请日：2017-03-24

Applicant: 东北大学

Inventor： 张颖伟 ,  栗振杰 ,  鹿雪文

IPC: G05B23/02

Abstract: 本发明提出一种基于知识数据的半监督核判别分析故障诊断方法，该方法采集电熔煤炉熔炼过程历史工况数据，并对历史工况数据进行预处理，得到样本数据集X，将样本数据集X映射到特征空间，得到历史工况数据的特征空间数据集XΦ，根据历史工况数据的特征空间数据集XΦ建立基于知识数据的半监督核判别分析故障诊断模型；实时采集电熔镁炉熔炼过程的测试数据xnew，采用基于知识数据的半监督核判别分析故障诊断模型对测试样本数据xnew进行故障类型诊断；该方法利用知识经验对类内离散度和类间离散度进行改进充分挖掘和利用标记样本和未标记样本特征信息建立故障诊断模型，对分类器进行了改进，提高了分类的精度，同时对样本的错分率及样本分离度等验证标准都有所改进。

公开(公告)号：CN107065828A

公开(公告)日：2017-08-18

申请号：CN201710183557.7

申请日：2017-03-24

Applicant: 东北大学

Inventor： 张颖伟 ,  栗振杰 ,  鹿雪文

IPC: G05B23/02

CPC classification number: G05B23/0243 ,  G05B2219/24065

Abstract: 本发明提出一种基于知识数据的半监督核判别分析故障诊断方法，该方法采集电熔煤炉熔炼过程历史工况数据，并对历史工况数据进行预处理，得到样本数据集X，将样本数据集X映射到特征空间，得到历史工况数据的特征空间数据集XΦ，根据历史工况数据的特征空间数据集XΦ建立基于知识数据的半监督核判别分析故障诊断模型；实时采集电熔镁炉熔炼过程的测试数据xnew，采用基于知识数据的半监督核判别分析故障诊断模型对测试样本数据xnew进行故障类型诊断；该方法利用知识经验对类内离散度和类间离散度进行改进充分挖掘和利用标记样本和未标记样本特征信息建立故障诊断模型，对分类器进行了改进，提高了分类的精度，同时对样本的错分率及样本分离度等验证标准都有所改进。

公开(公告)号：CN107045284A

公开(公告)日：2017-08-15

申请号：CN201710218685.0

申请日：2017-04-05

Applicant: 东北大学

Inventor： 张颖伟 ,  栗振杰 ,  邸天然

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明一种基于电熔镁炉的变压器有载调压构建方法，步骤为：分析以电极位置和电压值为自变量的功率需求；根据上述功率需求，以最小单位能耗和皮砂率建立优化目标；求解优化问题，确定各填料阶段电压值及作用时间；根据各填料阶段电压值及作用时间制定有载调压方案；分析以电极位置和电压值为自变量的功率需求为：取电弧热作为电熔镁炉温度场模型的内热源，建立内热源电弧与气体空腔导电区模型；分别对氧化镁比热容c和密度ρ对温度的关系进行数据拟合，得到各阶段电压、电压作用时间以及电极提升高度和温度变化的作用关系。本发明方法可使电熔镁砂单位能耗和熔坨皮砂率这两项指标上均优于现有恒电流控制策略，对电熔镁炉生产过程具有重要的指导意义。

公开(公告)号：CN107045284B

公开(公告)日：2020-09-11

申请号：CN201710218685.0

申请日：2017-04-05

Applicant: 东北大学

Inventor： 张颖伟 ,  栗振杰 ,  邸天然

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明一种基于电熔镁炉的变压器有载调压构建方法，步骤为：分析以电极位置和电压值为自变量的功率需求；根据上述功率需求，以最小单位能耗和皮砂率建立优化目标；求解优化问题，确定各填料阶段电压值及作用时间；根据各填料阶段电压值及作用时间制定有载调压方案；分析以电极位置和电压值为自变量的功率需求为：取电弧热作为电熔镁炉温度场模型的内热源，建立内热源电弧与气体空腔导电区模型；分别对氧化镁比热容c和密度ρ对温度的关系进行数据拟合，得到各阶段电压、电压作用时间以及电极提升高度和温度变化的作用关系。本发明方法可使电熔镁砂单位能耗和熔坨皮砂率这两项指标上均优于现有恒电流控制策略，对电熔镁炉生产过程具有重要的指导意义。

公开(公告)号：CN104898646A

公开(公告)日：2015-09-09

申请号：CN201510220635.7

申请日：2015-04-30

Applicant: 东北大学

Inventor： 张颖伟 ,  范云鹏 ,  栗振杰 ,  冯玮

IPC: G05B23/02

CPC classification number: G05B23/0281

Abstract: 本发明提供一种基于KPCA进行故障分离与重构的电熔镁炉故障诊断方法，包括：采集电熔镁炉的历史正常数据、电熔镁炉发生故障时的历史故障数据、在线监测发生故障时的测试数据；对电熔镁炉的历史正常数据和历史故障数据进预处理；利用核主元分析法对电熔镁炉的历史正常数据进行高维映射再PCA分解；利用故障负载向量集对在线监测时发生故障的测试故障数据进行诊断和故障重构，确定故障类型，恢复故障数据为对应的正常数据，实现故障消除。本发明解决了电熔镁炉的非线性数据的故障分离和重构问题。对在线监测时发生故障的测试数据数据进行监测，只有当前故障所对应的故障模型能够正确去除数据中的故障信息，据此可确定故障类别，达到故障分离的目的。