基于多智能体的高炉故障诊断方法研究

摘要

钢铁行业是关系国计民生的基础行业。高炉作为生产生铁的关键设备，它的正常冶炼关系到生铁质量和整个钢厂的经济效益。随着近些年钢铁需求的持续旺盛，高炉的建设倾向大型化信息化发展。而传统的高炉故障诊断技术和国外的系统由于检测设备、矿石原料、操作模式的差异，应用方面表现出很大的局限性。近年，随着分布式人工智能的一个分支多智能体系统领域的兴起，研究成果不断涌现为大规模复杂系统的故障诊断提供了一条新的思路。
　　本文在分析高炉常见故障的基础上，详细研究了多智能体在故障诊断领域的系统设计和诊断方法，并在高炉故障诊断中仿真运行，全文主要工作如下：
　　首先对高炉常见故障的征兆和成因做了分析。针对高炉故障的大规模复杂性、并发性和故障征兆与故障非一一对应的特性，利用多智能体系统的分布性、协作性、并行性等特点，将多智能体故障诊断技术引入到高炉故障诊断系统中。详细分析了智能体与多智能体的概念，结构，充分利用多智能体方法在大规模复杂系统应用的优势，并按照多智能体任务分解的原则和方法，将高炉故障对象分解为若干子故障进行求解。
　　多智能体故障诊断系统的核心是诊断方法智能体，它关系到诊断系统的质量和诊断准确性。在多智能体系统中，诊断方法智能体是根据诊断故障对象特点选取的，一种故障甚至需要两种或多种方法综合诊断，以提高诊断准确率。在总结现有的诊断经验基础上，利用PCA-BP神经网络诊断方法智能体和模糊专家诊断方法智能体分别对高炉炉况进行诊断，弥补了传统单个神经网络容易出现的维数灾难和局部最小以及单纯模糊逻辑和专家系统应用出现的权威性不足和知识表达不健全等缺陷。根据这两种方法对故障的诊断结果，采用加权平均方法对结果进行数据融合，提高准确性。
　　最后，在实验室环境下设计并实现了高炉运行监测与故障诊断仿真平台，利用西门子系列PLC搭建的下位机进行数据采集及通信，利用用VB与Matlab混合编程方法编写的诊断监控界面，分别运行测试，验证系统的有效性和可行性。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 课题研究的背景及意义

1．2 国内外研究的状况

1．2．1 国外高炉故障诊断技术研究的状况

1．2．2 国内高炉研究的现状

1．2．3 目前高炉故障诊断中存在的一些问题

1．3 多智能体技术及其在故障诊断中的研究状况

1．4 文研究的主要内容及论文结构

第2章 高炉炼铁工艺及常见故障分析

2．1 炼铁工艺流程及主要设备

2．1．1 炼铁生产流程简介

2．1．2 炼铁主要设备及其作用

2．2 高炉炼铁过程

2．2．1 高炉结构示意图

2．2．2 高炉炼铁原理

2．2．3 高炉工艺特点

2．3 自动控制系统在高炉上应用

2．3．1 高炉自动化系统

2．3．1 高炉重要检测设备

2．3．2 重要的炉况参数

2．4 高炉常见故障及故障分析

2．4．1 炉温故障

2．4．2 炉料顺行故障

2．4．3 炉型故障

2．5 本章小结

第3章 基于多智能体的故障诊断方法研究

3．1 智能体的基本概述

3．1．1 智能体的定义

3．1．2 智能体的结构

3．2 多智能体定义与结构

3．3 多智能体故障诊断系统结构设计

3．3．1 多智能体故障诊断系统结构

3．3．2 多智能体故障诊断流程

3．3．3 多智能体故障诊断任务分解

3．4 多智能体的智能诊断方法分配

3．5 多智能体故障诊断方法

3．5．1 传统的智能诊断方法

3．5．2 PCA-BP神经网络诊断方法Agent

3．5．3 模糊专家系统诊断方法Agent

3．6 多智能体诊断信息融合

3．6．1 诊断能力的评价

3．6．2 加权平均融合方法

3．7 本章小结

第4章 多智能体方法在高炉故障诊断的应用

4．1 多智能体方法的高炉故障诊断结构设计

4．1．1 高炉故障诊断系统设计分析

4．1．2 高炉故障诊断任务分解

4．1．3 高炉故障诊断流程

4．2 PCA-BP神经网络诊断方法Agent在炉况故障诊断中的实现

4．2．1 高炉冶炼炉温状态分析

4．2．2 数据预处理

4．2．3 影响炉温状态数据的主成成分处理

4．2．4 PCA-BP神经网络在炉温异常诊断仿真结论

4．3 模糊专家系统诊断方法Agent在炉况故障诊断中的实现

4．3．1 高炉模糊专家系统诊断结构

4．3．2 专家系统知识库的构建

4．3．3 诊断系统推理机的构建

4．3．4 解释器的构建

4．4 多智能体高炉故障诊断结论加权平均融合

4．5 本章小结

第5章 高炉故障诊断仿真平台设计与实现

5．1 实验平台总体方案设计

5．2 平台构建硬件设计

5．2．1 硬件模块简介

5．2．2 硬件模块通信实现

5．3 上位机监控和诊断软件设计

5．3．1 开发环境简介

5．3．2 监控软件与诊断算法软件接口设计

5．3．3 实验平台上位机界面设计

5．4 数据库系统设计

5．4．1 数据库总体设计

5．4．2 数据库访问技术

5．5 实验平台运行测试

5．5．1 下位机检测智能体通信运行

5．5．2 上位机监控智能体运行测试

5．6 本章小结

第6章 结论与展望

参考文献

致谢