烧结机漏风故障在线诊断方法技术

本发明专利技术公开一种烧结机漏风故障在线诊断方法。所述的方法包括下述步骤：建立基于音源特征的烧结机漏风故障离线模型；依据该离线模型对烧结机漏风故障在线诊断。声音信号具有传播速度快和不易被遮挡的特性，而根据长期的生产经验总结，烧结机漏风故障的一个重要现象就是会产生风穿过狭窄空间造成的啸叫声,这种漏风产生的声音一般比较尖锐，和工厂背景声音有一定的区分度，所以本发明专利技术根据烧结机漏风现象的这一特点，采用对车间声音信号分析的方法，实现烧结机漏风故障的综合在线检测和故障诊断。

【技术实现步骤摘要】
烧结机漏风故障在线诊断方法
本专利技术涉及一种烧结机漏风故障在线诊断方法。
技术介绍
：铁矿石烧结是现代钢铁冶金流程中的重要环节，其最主要生产环节是在台车式烧结机上将混合均匀的小颗粒状原料点火燃烧，使其熔合成块状烧结矿。为保证烧结矿结结块的强度和化学成分，需要原料在烧结机上得到充分燃烧。混合搅拌均匀的小颗粒状原料在烧结机上是以厚料层形式均匀分布的，为保证原料的充分燃烧，烧结机会在原料层下方设置风箱并连接抽风机，通过抽风机产生的负压，将新鲜空气带入到燃烧的原料层中。由于烧结机的密封结构和长期使用的保养问题，烧结生产过程中会产生漏风现象，导致燃烧不充分和抽风机能源的浪费，严重漏风的情况下，甚至会产生高温颗粒物洒落，造成生产事故。烧结机及其附属的风箱、风管、阀门等，由于结构复杂，且工作在高温状态，使漏风率的检测一直缺少行之有效的手段。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种烧结机漏风故障在线诊断方法。为达到上述目的，本专利技术的烧结机漏风故障在线诊断方法，所述的方法包括下述步骤：建立基于音源特征的烧结机漏风故障离线模型；依据该离线模型对烧结机漏风故障在线诊断。其中，建立基于音源特征的烧结机本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种烧结机漏风故障在线诊断方法，其特征在于，所述的方法包括下述步骤：建立基于音源特征的烧结机漏风故障离线模型；依据该离线模型对烧结机漏风故障在线诊断。

【技术特征摘要】
1.一种烧结机漏风故障在线诊断方法，其特征在于，所述的方法包括下述步骤：建立基于音源特征的烧结机漏风故障离线模型；依据该离线模型对烧结机漏风故障在线诊断。2.如权利要求1所述的烧结机漏风故障在线诊断方法，其特征在于，建立基于音源特征的烧结机漏风故障离线模型的步骤包括：21)采集正常生产状况下的烧结车间声音数据和各种不同漏风情况下的声音数据，通过采样和去噪，制备成离线建模样本,按照烧结故障情况，将样本集划分为正常数据集Xnormal和漏风故障数据集Xfault；22)将正常数据集Xnormal和漏风故障数据集Xfault按数量均匀混合在一起，对其进行独立成分分析，得到烧结机生产车间声音信号的信源重构模型；23)利用得到的信源重构模型对正常数据集Xnormal和漏风故障数据集Xfault分别进行信源重构，得到正常工作信源重构样本集和漏风故障信源重构样本集；24)对比漏风故障信源重构样本集与正常信源重构样本集在不同声音来源上的差异，按照降序选出差异最大的k个独立声音源，作为漏风故障特征音源集，记为F＝{f1,…,fk}，其中，fi为第i个特征音源；25)分析正常样本在特征音源中强度分布，采用统计参数估计的方法，按照人工设定的显著度α计算正常样本在特定音源fi的强度分布置信上限UCLi，将UCLi作为该特征音源对应的强度阈值，从而得到特征音源对应的强度阈值集，记为TH＝{th1,…,thk}；26)定义各特征音源对漏风故障的贡献率，记为Ω＝{ω1,…,ωk}，将特征音源fi处的漏风故障贡献指标定义为表达式ci＝G(si,thi,ωi)，定义烧结机漏风故障判据为其中si为当前样本在特征音源fi处的声音强度。3.如权利要求2所述的烧结机漏风故障在线诊断方法，其特征在于，还包括步骤：261)通过遗传算法或人工神经网络方法，优化和计算各特征音源对漏风故障的贡献率Ω＝{ω1,…,ωk}，从而确定烧结机漏风故障判据C的最优参数。4.如权利要求1所述的烧结机漏风故障在线诊断方法，其特征在于，所述的依据该离线模型对烧结机漏风故障在线诊断的步骤包括：41...

【专利技术属性】
技术研发人员：方田，叶学农，凌云，
申请(专利权)人：中冶华天工程技术有限公司，中冶华天南京工程技术有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽,34