控制与决策

作者：王姝,魏楠,孟思彤,王福利

单位：东北大学 信息科学与工程学院,沈阳 110819,,东北大学 信息科学与工程学院,沈阳 110819,,东北大学 信息科学与工程学院,沈阳 110819,,东北大学 信息科学与工程学院,沈阳 110819;东北大学 过程工业自动化教育部国家重点实验室,沈阳 110819,

关键词：湿法冶金;故障预测;时间动态因果图;延迟时间学习;异常度函数;趋势分析

基金：国家重点研发计划项目(2021YFF0602404).

故障预测技术有力地保证了生产过程的平稳有序和人员安全.但在实际操作过程中,过程数据的定性与定量信息并存,模型较为复杂.此外,在生产过程中,利用在线收集的数据进行故障预测时存在时序延迟问题.对此,建立一种基于时间动态因果图(TDCD)的故障预测模型.在模型建立过程中,提出参数的延迟时间间隔学习算法,即移动搜索最大信息系数(MIC)算法,充分考虑了时序方面的延迟问题.在推理过程中,加入趋势分析和延时信息排序以优化推理过程,减少因延迟时间造成的故障误报率.最后,使用某浮选过程因果图网络进行算法验证,并将所提出的策略应用于湿法冶金浸出过程,与单值/多值不确定动态因果图进行对比,以表明故障预测策略的先进性和有效性.

来源：2024年第7期

《控制与决策》期刊编辑部

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