矿渣粉磨健康状态识别模型及系统设计

摘要

提出一种基于数据挖掘的装备健康状态识别模型,实现对矿渣粉磨系统的运行健康预测。首先,利用一种多算法综合的特征筛选方法对工况数据进行挖掘分析,确定影响设备运行健康状态的评估指标参数;其次,以健康运行状态评估指标为对象,开展系统运行工况状态聚类挖掘,分析历史样本运行数据中的健康工况模式分布,以此为依据定义工况的运行状态类别,建立健康工况模式库;然后,将实时运行数据与健康工况模式库比对,利用自回归积分滑动平均算法(auto-regressive integrated moving average,简称ARIMA)训练预测评估模型,对健康评估指标参数的变化趋势进行预测,获取系统健康状态评估结果;最后,基于上述模型开发了矿渣粉磨健康状态识别系统软件,并应用于某生产现场,验证了该模型及系统的有效性和实用性。