（檢測(cè)技術(shù)與自動(dòng)化裝置專(zhuān)業(yè)論文）基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋁電解槽診斷系統(tǒng)研究.pdf

北方+ r 業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文 摘要 鋁電解槽是鋁電解生產(chǎn)的主要設(shè)備，鋁電解槽運(yùn)行是否正常，不僅關(guān)系到電解鋁的 經(jīng)濟(jì)技術(shù)指標(biāo)，而且影響鋁電解槽的壽命以及r 常生產(chǎn)。鋁電解槽是一個(gè)非線性、多耦 合、時(shí)變和大時(shí)滯的工業(yè)過(guò)程體系，在鋁電解過(guò)程中，形成了復(fù)雜多變的槽況特征，如 陽(yáng)極效應(yīng)、陽(yáng)極病變、冷槽、熱槽和不穩(wěn)定槽等，故障種類(lèi)多，難以檢測(cè)，而且有些故 障一旦發(fā)生，將會(huì)造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失，影響安全生產(chǎn)。因此，本文對(duì)鋁電解槽槽況進(jìn) 行故障診斷研究并丌發(fā)了鋁電解槽故障診斷軟件系統(tǒng)。 本文首先對(duì)鋁電解乍產(chǎn)原理和故障模式進(jìn)行了介紹和分析，從槽電阻信號(hào)入手，建 立以頻淆能量為特征向量的故障樣本和b p 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。由于b p 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)仞值的 要求高，存在容易陷入局部最小值、收斂速度慢等缺陷和不足，本文利用遺傳算法的全 局最優(yōu)搜索能力，對(duì)b p 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值進(jìn)行優(yōu)化。這樣能夠有效的加快學(xué) 習(xí)速度，并增強(qiáng)了診斷識(shí)別的泛化能力。本文通過(guò)m a t u 舊對(duì)故障診斷算法進(jìn)行編 程，并由c o mb u i l d e r 編譯生成c o m 組件，提供給v i s u a lc + + 進(jìn)行調(diào)用。 其次，用u s a lc + + 6 0 和s q ls e e r2 0 0 0 設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了鋁電解槽故障診斷軟件系 統(tǒng)，該系統(tǒng)主要分為故障診斷子系統(tǒng)和數(shù)據(jù)傳輸子系統(tǒng)。本文介紹了所選用的開(kāi)發(fā)軟件 和開(kāi)發(fā)環(huán)境，并從軟件的總體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、故障診斷子系統(tǒng)和數(shù)據(jù)傳輸子系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，到 其他主要功能模塊，如數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)顯示和動(dòng)態(tài)曲線顯示模塊、歷史數(shù)據(jù)查詢(xún)模塊、報(bào)表生 成和打印模塊、在線幫助模塊等的設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)，進(jìn)行了詳細(xì)地說(shuō)明和論述，并生成了故 障診斷軟件系統(tǒng)的應(yīng)用程序安裝包。 最后，通過(guò)比較，沒(méi)有經(jīng)過(guò)優(yōu)化的b p 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)歷3 1 3 1 次訓(xùn)練達(dá)到指定精度， 運(yùn)行時(shí)間為3 8 8 2 8 2 4 1 3 s ，經(jīng)過(guò)遺傳算法優(yōu)化的b p 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)歷2 5 7 1 次訓(xùn)練達(dá)到指定 精度，運(yùn)行時(shí)間為2 2 1 9 9 6 9 4 5 s ，訓(xùn)練次數(shù)減少了1 8 ，收斂時(shí)間縮短了4 3 。通過(guò)3 0 組測(cè)試樣本的測(cè)試，故障診斷的正確率在8 0 左右。通過(guò)給定的測(cè)試環(huán)境和測(cè)試方 案，對(duì)故障診斷軟件進(jìn)行了功能測(cè)試和應(yīng)用，結(jié)果顯示，對(duì)發(fā)生故障的診斷基本正確。 關(guān)鍵詞：鋁電解，遺傳算法，b p 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，軟件系統(tǒng) 北方t 業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文 r e s e a r c h0 nd i a g n o s i ss y s t e mf o ra l u m i n u mr e d u c t i o nc e l lb a s e do n g e n e t i cn e u r a ln e t w o r k a b s t r a c t u m i n i u mr e d u c t i o nc e ui st h em a i np r o d u c t i o ne q u i p m e n t w h e t h e rt h es t a t u so f t h e a l u m i n i u mr e d u c t i o nc e ni sn o 丌n a l ，n o to n l yr e l a t e dt ot h ee c o n o m i ca n dt e c h n i c a li n d i c a t o r s ， b u ta l s oa f f e c tt h el i f eo fa l u m i n i u mc e l la n dd a y t o d a yp r o d u c t i o n u m i n i u mr e d u c t i o nc e l l i san o n l i n e a r ，m u l t i c o u p l i n g ，a n dt h et i m e v a r y i n gt i m e d e i a ys y s t e mo fi n d u s t r i a lp r o c e s s 1 1 1 t h ee l e c t r o l ”i cp r o c e s s ，i tf o n n e dac o m p l e xm u l t i c h a n g et h es t a t u so ft h ec e l lf e a t u r e s ，s u c ha s a n o d ee f f e c t s ，a n o d ed i s e a s e ，c o l dc e l l ，h e a tc e l la n du n s t a b l ec e l l ，e t c ni sd i f f i c u l tt 0b e d e t e c t e d ，a n ds o m ef a u l i sw i l lr e s u l ti nh u g ee c o n o m i cl o s s e sa n dt h ei m p a c to np r o d u c t i o n s a f e t y t h e r e f o r e ，t h i sp a p e rm a i n l yi n v e s l i g a t e d t h ef a u l td i a g n o s i so ft h e a l u m i n i u m r e d u c t i o nc e l la n dd e s i g n e do ft h es o f t 、v a r es y s t e m i nt h i sp a p e r ，t h ep n c i p l eo fe l e c t i 0 l y t i cp r o d u c t i o na n di t sf a u l tm o d e sw a si n n 0 d u c e d a n da n a l v s j s f i r s t l v ，t h ea u t h o rs e tu pt h eb pn e u r a ln e 觚o r km o d e lf o r t h ef a u l td i a 印o s i so f t h ea l u m i n u mr e d u c t i o nc e l lb e c a u s ei ti sh a r dt oc o n f o mt h ei n i t i a lv a l u eo ft h eb pn e u r a l n e 似。咄a j l di ti se a s yt ol o c a lm i i l i m u m ，s l o wc o n v e 略e n c ed e f e c t sa j l ds h o r t c o m i l l 筍t h u s ， t h ep a p e ru s e dg e n e t i ca 1 9 0 r i t h i i lt o 叩t i m i z et h eb pn e u r a ln e 伽o r ki i l i t i a lv a l u e nc a l l e f ! f 色c t i v e l ya c c e l e r a t et h el e 鋤i n gs p e e d 鋤de i l i l a n c e dr e c o 印i t i o no f t h eg e n e r a l i z a t i o na b i l i t ) ， t h ef a u l td i a 朗o s i sa l g o r i t h mj sp r o 伊姍e db yt h em a r l 蛆，a i l dt h ea u t h o ru s e dt h ec o m b u i l d e rt oc o m p i l e ri tt oc o mc o m p o n e n t s t 1 l u s ，i tc 柚b eu s e db yv i s u a lc + + s e c o n d l y ，t h ea u t h o rd e s i g n e da n dr e a l i z e dt h ef a u l td i a g n o s i ss o f t w a r es y s t e mw i t hv i u s a l c + + a n ds q ls e e r2 0 0 0 ，w h i c hc a nb ed i v i d e di i l t os u b s y s t e mf a u l td i a 印o s i sa i l dd a t a a c q u i s i t i o ns y s t e m s t h es y s t 鋤m a i n l yc o m p o s e so fm a n ym o d u l e s ，s u c ha sr e a l - t i i l l ed a t a d i s p l a ya 1 1 di i ) r i l 鋤i cc u em o d u l e s ，l l i s t o r i c a ld a t aq u e 巧m o d u l e ，p r i n t i l l gr e p o nf o m sm o d u l e ， 0 i l j j m eh e l pm o d u l e ，e t c t h e n ，t h ea u t h o rm a d et h es o r w a r ci i l s t a l l a t i o np a c k a g e f i i l a l l y ，t h eb pn e u r a ln e 吶o r kw m c hh a sn o tb e e no p t i i i l i z e dr e a c ht h ea p p o i i l t e da c c u r a c y m e r3 1 3 1t m i n i n g ，w h e nm n t i l l l ei s3 8 8 2 8 2 4 1 3 s ，n eb pn e u r a ln e m o r kw l l i c hh a sb c e n o p t i i i 血e dr e a c ht l l ea p p o i i l t e da o c u r a c y 如r2 5 7 1t r a j i l i l l g ，w h e nm n - t i i i l ei s2 2 1 9 9 6 9 4 5 s t h e t 洶g t i m e sr e d u c e d1 8 柚dt h e1 1 j n - t i i i l er e d u c e d4 3 a c c o r d i n gt o3 0t e s ts 鋤p l e s ，t h c a c c u m c yo ff a u l td i a g n o s i si sa b o u t8 0 7 1 1 l es y s t e mm a d e ar e s u l tf o rt h ef a u l td i a g n o s i su n d e r t h et e s te n v i r o 玎m e n ta n dt e s tp r o j e c t t h er e s u l ti sb a s i cr i g i l t ，a n dt h ea u t h o r 舀v e st h eu s e r i i l t e l l f a c ea n dt e s ti e s u l t si i lt h ee n d k e yw o r d s ：u m 塒u mr e d u c t i o nc e u ，g c n e t i ca l g o r i t l l i l l ，b pn e u r a ln e t 、v o 咄s o f t w a r es y s t e m 獨(dú)創(chuàng)性聲明 本人聲明所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成 果。據(jù)我所知，除了文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā) 表或撰寫(xiě)過(guò)的研究成果，也不包含為獲得j e 友王些丕堂或其他教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書(shū) 而使用過(guò)的材料。與我一同工作的同志對(duì)木研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明 確的說(shuō)明并表示謝意。 學(xué)位論文作者簽名 簽字日期：護(hù)8 年6 月6 日 學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書(shū) 本學(xué)位論文作者完全了解j 匕友王些盔堂有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，有權(quán)保 留并向國(guó)家有關(guān)部門(mén)或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤(pán)，允許論文被查閱和借閱。本人 授權(quán)j 曼友王些太堂可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索，可以 采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。 ( 保密的學(xué)位論文在解密后適用本授權(quán)書(shū)) 學(xué)位論文作者簽名抽扔 簽字日期：o g 年6 月6 日 學(xué)位論文作者畢業(yè)后去向： 工作單位： 通訊地址： 電話： 郵編： g一日 講 凡 ， 月 夕1 廣 6 ，p 年醯 名 期 簽 日 r竹 ，_ i 師 字 導(dǎo) 簽 北方工業(yè)人學(xué)碩+ 學(xué)位論文 1 緒論 1 1 課題的背景和意義 鋁在自然界中分布極廣，占地殼總量的8 ，是最豐富的會(huì)屬元素。由于金屬鋁的 一系列優(yōu)良的物理化學(xué)性質(zhì)，它的應(yīng)用同益廣泛，已成為有色金屬中產(chǎn)量最大、最重要 的會(huì)屬，在工業(yè)上享有“力能金屬”的美譽(yù)，鋁電解工業(yè)也因此而在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中占有越來(lái) 越重要的地位，成為一個(gè)國(guó)家的支柱產(chǎn)業(yè)，并具有廣泛的發(fā)展自仃景。 鋁電解工業(yè)是一種典型的流程工業(yè)，企業(yè)的規(guī)模一般都很大。鋁電解工業(yè)是最早在 生產(chǎn)過(guò)程中采用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行控制的工業(yè)企業(yè)之一。早在上世紀(jì)6 0 年代，世界各國(guó) 就丌始采用計(jì)算機(jī)控制鉗電解過(guò)干罕。鋁電解雖然是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，但在應(yīng)用計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)和自 動(dòng)化技術(shù)方面卻能緊芷艮信息時(shí)代的步伐。但是，目i ，j 我凼鋁電解工業(yè)的發(fā)展水平與世= 界 發(fā)達(dá)國(guó)家相比還有很大的差距，我國(guó)預(yù)焙鋁電解槽生產(chǎn)系列中普遍使用的槽控機(jī)由于其 軟、硬件功能簡(jiǎn)單，運(yùn)算功能弱，已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足現(xiàn)代鋁電解工藝對(duì)自動(dòng)化技術(shù)的要 求。要想縮小與發(fā)達(dá)國(guó)家的這利一差距，達(dá)到國(guó)際先進(jìn)技術(shù)水平，必須加強(qiáng)鋁電解：f 業(yè)的 綜合自動(dòng)化技術(shù)的研究和實(shí)施。 鋁電解槽運(yùn)行狀態(tài)的檢測(cè)和故障診斷是鋁電解工業(yè)中很重要的一個(gè)環(huán)節(jié)，也是鋁電 解工業(yè)提高自動(dòng)化水平的一個(gè)瓶頸。鋁電解槽是鋁電解生產(chǎn)的主要設(shè)備，鋁電解槽運(yùn)行 是否正常，不僅關(guān)系到電解鋁的經(jīng)濟(jì)技術(shù)指標(biāo)，而且影響著鋁電解槽的壽命以及日常生 產(chǎn)。鋁電解槽是一個(gè)非線性、多耦合、時(shí)變和大時(shí)滯的工業(yè)過(guò)程體系，在鋁電解過(guò)程 中，物料平衡與能量平衡狀態(tài)的不斷變化及其相互影響和相互制約，形成了復(fù)雜多變的 槽況特征，如陽(yáng)極效應(yīng)、陽(yáng)極病變、冷槽、熱槽和不穩(wěn)定槽等，故障種類(lèi)多，難以檢 測(cè)，而且有些故障一旦發(fā)生，將會(huì)造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失，影響安全生產(chǎn)【。如何降低電 解鋁的能耗，提高鋁電解槽的壽命，提前預(yù)報(bào)電解鋁過(guò)程中發(fā)生的故障，減少經(jīng)濟(jì)損 失，提高鋁的產(chǎn)量和質(zhì)量，成為目前急需解決的重要課題。 鋁電解生產(chǎn)過(guò)程中計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)實(shí)時(shí)采集并存儲(chǔ)了大量的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)中 包含著豐富的、通常人們很難能夠發(fā)現(xiàn)的生產(chǎn)實(shí)際過(guò)程中各種因素之間相互影響、相互 作用的寶貴信息，提取和利用這些信息對(duì)于人們加強(qiáng)對(duì)生產(chǎn)過(guò)程的認(rèn)識(shí)、提高控制和管 理水平、監(jiān)測(cè)鋁電解槽的狀態(tài)、預(yù)報(bào)即將發(fā)生的故障顯得非常重要。通過(guò)建立鋁電解生 產(chǎn)過(guò)程數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)，采用面向?qū)ο蠹夹g(shù)開(kāi)發(fā)鋁電解槽故障診斷軟件，對(duì)生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行 分析處理，可以為生產(chǎn)管理者提供方便易用的決策依據(jù)。因此，如何利用計(jì)算機(jī)技術(shù)和 自動(dòng)化技術(shù)對(duì)鋁電解槽槽況進(jìn)行在線監(jiān)測(cè)、診斷具有重要的意義。 1 匕方上業(yè)人學(xué)碩十學(xué)位論文 1 2 鋁電解槽故障診斷系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀 1 2 1 國(guó)外研究現(xiàn)狀 隨著故障診斷技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，美國(guó)、法國(guó)、挪威等國(guó)家采用了基于人工 智能、專(zhuān)家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)對(duì)鋁電解槽槽況進(jìn)行綜合分析和診斷，取得了較好的 診斷效果。加拿大和挪威等國(guó)家運(yùn)用專(zhuān)家監(jiān)控系統(tǒng)對(duì)槽況進(jìn)行全面解析和珍斷，并根據(jù) 結(jié)果對(duì)鋁電解槽進(jìn)行控制，取得了較好的經(jīng)濟(jì)效益。美固鋁業(yè)公司、挪威鋁業(yè)公司、法 國(guó)彼施涅公司、美國(guó)凱撒鋁業(yè)公司和瑞士鋁業(yè)公司擁有世界上先進(jìn)的電解鋁技術(shù)【2 1 。 德國(guó)聯(lián)合鋁業(yè)公司的e l a s 系統(tǒng)代表了國(guó)際較高的技術(shù)水平，在美國(guó)、歐洲、非洲 都有應(yīng)用。德固聯(lián)合鋁j i p 公司茵廠第一電解系列為年產(chǎn)量2 1 9 萬(wàn)噸，由、，a w 公司丌發(fā) 設(shè)計(jì)的1 1 5 l a 中間j u 料預(yù)焙陽(yáng)極電解礴。芮廠采用瑞士a l e s a 自動(dòng)濃相輸送a l ：0 3 ， 它具有御置靈活、占地面積小、效果好等明顯優(yōu)點(diǎn)，并配有德國(guó)魯奇公司( l u r g i ) 設(shè) 計(jì)制造的先進(jìn)技術(shù)、運(yùn)行狀況良好的 二式煙氣凈化系統(tǒng)。該電解槽配備刪公司丌發(fā) 的e a is 過(guò)程控制軟件技術(shù)，電解過(guò)程采用由信息級(jí)和控制級(jí)組成的集散式白適應(yīng)控制 系統(tǒng)，整個(gè)控制是完善的，而且可靠性強(qiáng)，實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)熄滅陽(yáng)極效應(yīng)，可更好穩(wěn)定生產(chǎn) 狀況和實(shí)現(xiàn)高效、低耗、長(zhǎng)壽的目標(biāo)，保證了電解過(guò)程的穩(wěn)定性，槽上安裝的點(diǎn)式下料 裝置及自適應(yīng)控制技術(shù)的應(yīng)用是該廠獲得較高電流效率的關(guān)鍵因素。該系統(tǒng)通過(guò)全程模 擬電解槽生產(chǎn)過(guò)程中的各種擾動(dòng)和其自身的變化規(guī)律，同時(shí)忽略掉部分對(duì)電解槽生產(chǎn)過(guò) 程中影響較小的擾動(dòng)和在歇息的過(guò)程中剔除對(duì)電解槽生產(chǎn)產(chǎn)生異常的擾動(dòng)( 效應(yīng)、換極 等為正常擾動(dòng)不予剔除) ，做出相應(yīng)的控制模塊應(yīng)用于生產(chǎn)中。 另外，還有人從產(chǎn)生機(jī)理上對(duì)鋁電解槽針振進(jìn)行過(guò)較詳細(xì)的分類(lèi)，并通過(guò)人工神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)來(lái)識(shí)別和診斷針振原因，根據(jù)電壓信號(hào)的振幅和頻率來(lái)進(jìn)行故障診斷。 1 2 2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀 在我國(guó)，故障診斷技術(shù)的研究比國(guó)外晚十年左右。目前，我國(guó)在這方面的研究主要 集中在模糊專(zhuān)家系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩個(gè)方面，以及與小波變換等其他技術(shù)相結(jié)合的方法， 并且在一定程度上取得了比較好的診斷效梨圳。 由清華大學(xué)承擔(dān)的“流程工業(yè)典型設(shè)備的故障診斷與預(yù)測(cè)維護(hù)系統(tǒng)”課題，以其在技 術(shù)研究上的突破及成功應(yīng)用，順利地通過(guò)了8 6 3 計(jì)劃c s 主題專(zhuān)家組組織的驗(yàn)收。課 題研究和開(kāi)發(fā)了具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的鋁電解槽智能健康診斷系統(tǒng)。這套系統(tǒng)的核心算法 水平達(dá)到國(guó)內(nèi)領(lǐng)先水平，在相關(guān)理論研究方面也取得了具有國(guó)際水平的理論成果。這套 故障診斷系統(tǒng)可通過(guò)及時(shí)發(fā)現(xiàn)或預(yù)報(bào)設(shè)備的異?；蚬收隙苊庥善渌鶎?dǎo)致的巨大經(jīng)濟(jì)損 2 北方工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文 失或安全事故，從而具有潛在的巨大經(jīng)濟(jì)效益。鋁電解槽智能健康診斷系統(tǒng)可以有效地 預(yù)報(bào)鋁電解槽的陽(yáng)極效應(yīng)，從而改善對(duì)鋁電解槽狀念的監(jiān)控，對(duì)控制陽(yáng)極效應(yīng)的發(fā)生次 數(shù)、節(jié)能和保證鋁產(chǎn)品產(chǎn)量均起到了積極的作用。目前，鋁電解槽智能健康診斷系統(tǒng)分 別在甘肅省白銀鋁廠續(xù)建工程項(xiàng)目部和河南省神火集團(tuán)鋁電工程建設(shè)指揮部鋁廠項(xiàng)目部 進(jìn)行了試應(yīng)用。 中南大學(xué)與中鋁公司平果分公司聯(lián)合丌發(fā)的基于小波包變換預(yù)處理的鋁電解槽針振 信息元診斷系統(tǒng)，針對(duì)鋁電解槽電壓波動(dòng)信號(hào)的頻譜特點(diǎn)，采用小波包分析方法提取了 電壓信號(hào)的特征向量，進(jìn)行預(yù)處理得到頻段能量特征向量，應(yīng)用b p 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立特征 向量至0 振針信息元之i f j 的映射，仿真結(jié)果表明，能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)鋁電解槽的早期不良癥 狀。 中南大學(xué)與中鋁公司廣西分公司f 乜解j1 聯(lián)合丌發(fā)的基于小波高階模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診 斷系統(tǒng)，將小波理論與模糊邏輯理論引入高階b p 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，運(yùn)用串聯(lián)方式將小波包 分析、模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合在一起，構(gòu)成診斷系統(tǒng)，提高了鋁電解槽工作狀態(tài)診斷 的精度。 清華大學(xué)開(kāi)發(fā)的基于s d g ( 符號(hào)定向圖) 模型和模糊融合的診斷系統(tǒng)，根據(jù)生產(chǎn) 經(jīng)驗(yàn)建立了鋁電解槽槽況s d g 模型，辨識(shí)不同的故障模式并計(jì)算其可能性，增加了診 斷結(jié)果的準(zhǔn)確性。 沈陽(yáng)鋁鎂設(shè)計(jì)院和東北大學(xué)聯(lián)合開(kāi)發(fā)的鋁電解槽模糊專(zhuān)家系統(tǒng)，把鋁電解的專(zhuān)家知 識(shí)和經(jīng)驗(yàn)作為規(guī)則引入到系統(tǒng)之內(nèi)，對(duì)槽況進(jìn)行實(shí)時(shí)在線診斷。在鋁電解槽陽(yáng)極效應(yīng)的 預(yù)測(cè)方面，提出了通過(guò)對(duì)碳陽(yáng)極氣泡振動(dòng)信號(hào)的頻譜分析來(lái)預(yù)報(bào)鋁電解槽的陽(yáng)極效應(yīng)的 方法。 東北大學(xué)采用分布式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)開(kāi)發(fā)的診斷系統(tǒng)，不管是單一故障診斷，還是多 個(gè)復(fù)合故障診斷，診斷準(zhǔn)確率都能夠達(dá)到8 5 以上。 目前，雖然對(duì)鋁電解槽故障的智能診斷研究，無(wú)論在理論上還是在系統(tǒng)開(kāi)發(fā)方面都 已取得了很大的進(jìn)步，但是真正投入使用并且功能完善的系統(tǒng)并不多，大多數(shù)的研究成 果仍然停留在實(shí)驗(yàn)室階段。 1 3 故障診斷技術(shù)的方法分類(lèi) 1 3 1 基于解析模型的故障診斷方法 基于解析模型的故障診斷方法是最早發(fā)展起來(lái)的，此方法需要建立被診斷對(duì)象的較 為準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型，如基于系統(tǒng)模型的狀態(tài)估計(jì)、參數(shù)估計(jì)和等價(jià)空間的診斷方法等。 北方二r = 業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文 基于解析模型診斷的主要思想是：根據(jù)組成系統(tǒng)建立待診斷系統(tǒng)模型，這種模型通 常用一階邏輯語(yǔ)句來(lái)描述。根據(jù)系統(tǒng)的邏輯模型以及系統(tǒng)的輸入能通過(guò)邏輯推理推導(dǎo)出 系統(tǒng)在j 下常情況下預(yù)期行為。觀測(cè)到的系統(tǒng)實(shí)際行為與系統(tǒng)預(yù)期行為有差異，說(shuō)明系統(tǒng) 存在故障，利用邏輯推理也能夠確定引發(fā)故障的原因。 1 3 2 基于信號(hào)處理的故障診斷方法 當(dāng)難以建立診斷對(duì)象的解析數(shù)學(xué)模型時(shí)，基于信號(hào)處理的故障診斷方法足非常有用 的，因?yàn)檫@種方法回避了抽取對(duì)象的數(shù)學(xué)模型的難點(diǎn)。 基于信號(hào)處理的主要思想足：利用計(jì)算機(jī)或?qū)Ｓ锰幚碓O(shè)備，以數(shù)值計(jì)算的方法對(duì)信 號(hào)進(jìn)行采集、變換、綜合、估值與諺! 刖等加工處理，以達(dá)到檢測(cè)出故障的同的。所采用 的方法有：傅罩葉分析法( f f t ) 、小波分析法、頻淆分析法和相天分析法。 1 3 3 基于知識(shí)的故障診斷方法 基于知識(shí)的故障診斷方法與基于信號(hào)處理的故障診斷方法類(lèi)似，也不需要系統(tǒng)的定 量數(shù)學(xué)模型，但它克服了后者的缺點(diǎn)，引入了診斷對(duì)象的許多信息，特別是可以充分地 利用專(zhuān)家診斷知識(shí)等，所以是一種很有6 訂途的故障診斷方法，尤其足在非線性系統(tǒng)領(lǐng)域 中。基于知識(shí)的故障診斷方法還可以分為基于癥狀的方法和基于定性模型的方法。基于 癥狀的方法包括專(zhuān)家系統(tǒng)方法、模糊推理方法、模式識(shí)別方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法等，基于 定性模型的方法包括定性觀測(cè)器、定性仿真和知識(shí)觀測(cè)器等。 基于知識(shí)的診斷方法的主要思想是：在知識(shí)的層次上，以知識(shí)處理技術(shù)為基礎(chǔ)，實(shí) 現(xiàn)辯證邏輯與數(shù)理邏輯的集成，符號(hào)處理與數(shù)值處理的統(tǒng)一，推理過(guò)程與算法過(guò)程的統(tǒng) 一。通過(guò)在概念和處理方法上的知識(shí)化，實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障診斷智能化。 1 4 鋁電解槽故障診斷技術(shù)發(fā)展方向 鋁電解槽是一個(gè)多變量、非線性、大滯后、時(shí)變的復(fù)雜系統(tǒng)，不能確定它的數(shù)學(xué)模 型。因此，將基于知識(shí)的故障診斷方法或者基于信號(hào)處理的故障診斷方法應(yīng)用于鋁電解 過(guò)程的故障診斷，比基于解析模型的故障診斷方法具有優(yōu)勢(shì)。而且，在這個(gè)復(fù)雜的鋁電 解系統(tǒng)中，用多種故障診斷方法的融合能夠更好的進(jìn)行診斷。 因此，鋁電解槽故障診斷技術(shù)主要有以下幾種發(fā)展趨判1 叭1 】： 一是把模糊邏輯與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，充分利用模糊控制與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)，構(gòu) 造模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 模糊邏輯與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方式包括：以模糊算子代替神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中神經(jīng)元的 傳遞函數(shù)、采用模糊參數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值、采用模糊變量作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入信號(hào) 4 北方工業(yè)人學(xué)碩士學(xué)位論文 等?；谀：碚摰哪：壿嬒到y(tǒng)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，既有共同之處，也有各自不同 的特點(diǎn)。首先，它們都是用于解決復(fù)雜非線性系統(tǒng)的信息處理、控制、決策等問(wèn)題所使 用的方法，兩者都采用數(shù)值方法建立輸入與輸出之間的非線性映射關(guān)系，因此，都不需 要建立系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型。其次，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊系統(tǒng)都能從各自不同的角度增強(qiáng)計(jì)算機(jī) 系統(tǒng)信息處理的“智商”，因而在廣泛的人工智能領(lǐng)域都發(fā)揮了重要的作用。最后，人們 已經(jīng)證明，一個(gè)適當(dāng)設(shè)計(jì)的模糊邏輯系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都已成為嚴(yán)格有效的非線性系統(tǒng)信 息處理、控制、決策的方法和工具。但是，在如何建立輸入輸出的映射關(guān)系、如何存儲(chǔ) 和表達(dá)知識(shí)以及在系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)等方面，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯系統(tǒng)是有著顯著差別的。由 于各自不同的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，它們?cè)趹?yīng)用中也有各自的優(yōu)缺點(diǎn)，如表1 1 所示。 表1 1 模糊邏輯系統(tǒng)! j 人i ：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雕i 匕較 名稱(chēng)模糊邏輯系統(tǒng)人上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 結(jié)構(gòu)模糊規(guī)則、模糊推理多個(gè)神經(jīng)元相且迮接而成的網(wǎng)絡(luò) 優(yōu)點(diǎn)能處理4 i 確定的信息，可利川專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)知識(shí) 無(wú)學(xué)習(xí)能力，推理過(guò)程中模糊性增加 缺點(diǎn)并行處理、容錯(cuò)性強(qiáng)、有自我學(xué)習(xí)能力知識(shí)解釋困難、初始權(quán)值設(shè)置任意性強(qiáng) 將模糊邏輯與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合，構(gòu)造模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)實(shí)質(zhì)上是對(duì)人 腦結(jié)構(gòu)和思維功能的雙重模擬，也就是大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的“硬件”拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和模糊信息處理 的“軟件”功能的同時(shí)模擬。其顯著特點(diǎn)體現(xiàn)在它充分吸收了模糊理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各自的 優(yōu)點(diǎn)，并由此來(lái)彌補(bǔ)各自的不足。近年來(lái)，關(guān)于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的研究得到了高度的 重視，其成果也己得到了廣泛的應(yīng)用。在故障診斷領(lǐng)域，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)代表了一個(gè) 新的方向。 。 在鋁電解槽陽(yáng)極效應(yīng)預(yù)報(bào)中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要用來(lái)計(jì)算在當(dāng)前的狀態(tài)下，正常運(yùn)行和 發(fā)生陽(yáng)極效應(yīng)的概率，這決定了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出應(yīng)該是實(shí)數(shù)值( o 到1 之間的概率值) ， 而不是簡(jiǎn)單的布爾值。在鋁電解槽故障診斷系統(tǒng)中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是用于提供狀態(tài)和故障概 率的子模塊。因此，由自適應(yīng)線性單元和模糊神經(jīng)元組成的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，相對(duì)于由輸 出值為布爾值的神經(jīng)元組成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，更適用于鋁電解槽的故障診斷系統(tǒng)。 二是遺傳算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，構(gòu)造遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。近年來(lái)，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故 障診斷已廣泛應(yīng)用于參數(shù)預(yù)測(cè)及故障診斷等方面，其中最常用的是b p 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它能 夠模擬很多映射關(guān)系。但是，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仍存在著它所固有的弊端。就拿應(yīng)用最多的b p 5 北方工業(yè)人學(xué)碩七學(xué)位論文 算法來(lái)說(shuō)，最為明顯的兩點(diǎn)就是收斂速度慢和容易陷入局部極小值。它是利用可微函數(shù) 的梯度下降的方法進(jìn)行搜索最優(yōu)的，這是b p 算法收斂慢的主要原因。b p 算法對(duì)于局部 搜索具有優(yōu)勢(shì)，但對(duì)于全局搜索，就容易陷入局部極小值，不能搜索到最優(yōu)值。而且 b p 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值不易確定，有的學(xué)者經(jīng)過(guò)分析研究后認(rèn)為：選擇權(quán)值的量級(jí)為 s ，其中s 為第一層神經(jīng)元數(shù)量，t 為輸出層神經(jīng)元數(shù)量。對(duì)于這些問(wèn)題，出現(xiàn)了一 些優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和權(quán)值的方法，如改進(jìn)優(yōu)化法、改進(jìn)作用函數(shù)以及如梯度下降搜索法和 模擬退火法等。雖然有一定的可行性，但均不能圓滿解決所存在的i u j 題。遺傳算法的出 現(xiàn)，使得網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練有了新的有效方法。遺傳算法的搜索不但是并行的，而且能夠遍及 全局，不f h 加快了網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，而且容易得到全局最優(yōu)解，改善網(wǎng)絡(luò)的性能。這也是日 6 訂這門(mén)技術(shù)的最新發(fā)展趨向。 1 5 課題的研究?jī)?nèi)容 從錨電解槽故障診斷技術(shù)的發(fā)展方向來(lái)看，再結(jié)合鋁電解槽槽況的自身特點(diǎn)，本文 利用b p 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立故障模型，進(jìn)行故障診斷。為了克服b p 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)初值的要求 高，存在收斂速度慢、容易陷入局部最小值的缺陷和不足，用遺傳算法對(duì)b p 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 的初始權(quán)值和閾值進(jìn)行優(yōu)化，得到最優(yōu)初始權(quán)值和閾值，然后再進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)，加快 了網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，提高了故障診斷的準(zhǔn)確性。 最后，利用v i s u a lc + + 6 0 和s q ls e r v e r2 0 0 0 開(kāi)發(fā)鋁電解槽故障診斷軟件系統(tǒng)，實(shí) 現(xiàn)對(duì)鋁電解槽槽況狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)控和鋁電解過(guò)程的故障診斷。用m a n a b 軟件編寫(xiě)故 障診斷算法，采用c o mb u i l d e r 進(jìn)行編譯，生成c o m 組件，方便v i s u a lc + + 調(diào)用。 1 6 論文的結(jié)構(gòu)安排 本文論述了如何設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)鋁電解槽槽況的故障診斷，包括故障診斷方法的選擇， 遺傳算法對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化，軟件系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)、設(shè)計(jì)及相關(guān)細(xì)節(jié)等問(wèn)題，并對(duì)相關(guān)背景 知識(shí)做了簡(jiǎn)單介紹，包括故障診斷技術(shù)方法分類(lèi)、國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀等。 論文的結(jié)構(gòu)安排如下： 第一章是整篇論文的概述，簡(jiǎn)要介紹了課題的研究背景和意義，闡明了要解決的問(wèn) 題，綜述了故障診斷的方法和技術(shù)，分析了鋁電解槽故障診斷技術(shù)的發(fā)展方向，概括了 本文各章節(jié)的內(nèi)容和作者完成的工作。 第二章主要論述了鋁電解槽故障診斷系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)方案。首先簡(jiǎn)要介紹了鋁電解 的原理和鋁電解槽的故障分類(lèi)，并在此基礎(chǔ)上，從系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和功能上給出了系統(tǒng)的總體 設(shè)計(jì)方案，然后介紹了涉及到的主要開(kāi)發(fā)工具以及整個(gè)系統(tǒng)的特點(diǎn)和功能。 6 北方t 業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文 第三章詳細(xì)論述了故障診斷子系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案，包括故障診斷算法的選擇，神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)模型的建立，遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法和遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立，最后給出了 故障診斷子系統(tǒng)的軟件實(shí)現(xiàn)方案。 第四章首先介紹了數(shù)據(jù)傳輸子系統(tǒng)的設(shè)計(jì)過(guò)程，包括數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)信息，a d o 數(shù)據(jù) 庫(kù)連接技術(shù)連接、打開(kāi)、獲取、操作、關(guān)閉數(shù)據(jù)庫(kù)及數(shù)據(jù)庫(kù)的記錄集的方法。其次，介 紹了其他主要功能模塊的設(shè)計(jì)丌發(fā)方法，包括實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)顯示模塊，動(dòng)念曲線顯示模塊， 歷史數(shù)據(jù)查詢(xún)模塊，在線故障珍斷模塊，報(bào)表生成打印模塊，在線幫助系統(tǒng)模塊等。 第五章主要進(jìn)行了鋁電解槽故障診斷系統(tǒng)的測(cè)試，并對(duì)測(cè)試結(jié)果進(jìn)行了分析。 笫六章對(duì)全文進(jìn)行了總結(jié)，并對(duì)本課題的研究提出了展望。 7 北方= 業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文 2 鋁電解槽故障診斷系統(tǒng)總體設(shè)計(jì) 2 1 鋁電解生產(chǎn)的原理 目前，鋁的生產(chǎn)方法是鋁電解，鋁電解是一個(gè)復(fù)雜的工業(yè)過(guò)程，由大量的物理變 化、化學(xué)變化和其他過(guò)程所組成。鋁電解槽是鋁電解過(guò)程的主要設(shè)備，其工作狀態(tài)直接 影響鋁電解工業(yè)的效益。 煉鋁的方法稱(chēng)為霍爾一埃魯法，其基本原理是采用氧化鋁作為煉鋁的原料，以冰晶 石熔體作為溶劑，碳素材料作為陽(yáng)極，以位于碳素內(nèi)襯中的鋁液作為陰極，通入直流 電，通過(guò)電解反應(yīng)，在陽(yáng)極產(chǎn)生出二氧化碳或一氧化碳，在陰極產(chǎn)生金屬鋁，其基本的 化學(xué)反應(yīng)方程式為1 5 l ： 2 2 0 3 + 3 c = 4 + 3 c 0 2( 2 1 ) 鋁電解槽工作在大電流、高溫度、強(qiáng)腐蝕性熔體的條件下，是一個(gè)多變量耦合、時(shí) 變和大滯后的工業(yè)過(guò)程體系，由于同時(shí)受到電磁力、氣體等作用，使電解槽內(nèi)眾多的參 數(shù)和變量具有不確定性和不可連續(xù)測(cè)定性，使得錨電解槽控制所需的重要參數(shù)( 氧化鋁 濃度、鋁電解溫度) 無(wú)法在線連續(xù)測(cè)量。目前可以在線采集的參數(shù)只有槽電壓和槽電 流，能夠?qū)崟r(shí)反應(yīng)槽況變化的參數(shù)也只有通過(guò)槽電壓和槽電流計(jì)算而得到的槽電阻信 號(hào)，其他參數(shù)均無(wú)法在線測(cè)量，因此無(wú)法建立起完整的數(shù)學(xué)模型。 2 2 槽電阻信號(hào)的計(jì)算 槽電阻信號(hào)，又簡(jiǎn)稱(chēng)為槽電阻，主要由有用信號(hào)和干擾信號(hào)兩部分構(gòu)成，是用來(lái)實(shí) 現(xiàn)對(duì)鋁電解過(guò)程中實(shí)時(shí)監(jiān)控和故障診斷的主要技術(shù)參數(shù)。 目前，被廣泛采用的槽電阻的計(jì)算模型是【1 2 】： 磁一以一e ) j r i( 2 2 ) 其中： r ：氣時(shí)刻的槽電阻采樣值； 圪：氣時(shí)刻的槽電壓值； ，。：時(shí)刻的系列電流值； e ：表觀反電動(dòng)勢(shì)設(shè)定常數(shù)。 8 北方工業(yè)人學(xué)碩十學(xué)位論文 2 3 鋁電解槽的故障分類(lèi) 在生產(chǎn)過(guò)程中，由于槽內(nèi)物料平衡與能量平衡狀態(tài)的不斷變化及其相互影響和相互 制約，形成了復(fù)雜多變的槽況特征，如陽(yáng)極效應(yīng)，陽(yáng)極病變，陽(yáng)極長(zhǎng)苞，鋁液波動(dòng)，冷 槽，熱槽和不穩(wěn)定槽等，而鋁電解槽故障診斷系統(tǒng)要診斷的目標(biāo)就是這些故障。 2 3 1 陽(yáng)極效應(yīng) 陽(yáng)極效應(yīng)是鋁電解過(guò)程中發(fā)生在陽(yáng)極上的特殊現(xiàn)象，產(chǎn)生陽(yáng)極效應(yīng)的最主要的原因 是陽(yáng)極附近的氧化錨濃度降低。當(dāng)工業(yè)鋁電解槽罩氧化鋁含量低于1 o 時(shí)，氟離子和 氧離子共同在碳陽(yáng)極上放電，形成氧氟化合物( c o f ) ，隨后和其他吸附化合物一起積 聚住陽(yáng)極表面上。此時(shí)，電解質(zhì)對(duì)碳1 5 幾極的濕潤(rùn)性變壞，電解質(zhì)會(huì)在更人程度上為陽(yáng)極 所排斥，于是陽(yáng)極的有效電流密度逐漸增加，達(dá)到臨界電流密度時(shí)，便發(fā)，上陽(yáng)極效應(yīng)。 其外觀特征是：在陽(yáng)極周?chē)a(chǎn)生明亮的小火花，氣泡停止在陽(yáng)極析出，電解質(zhì)也停 止沸騰。熔鹽和陽(yáng)極問(wèn)的電子傳遞受到阻礙，導(dǎo)致槽電壓在丌始發(fā)生的兒秒鐘之內(nèi)迅速 升高( 3 0 5 0 伏) 和電流的急劇下降，往往使現(xiàn)場(chǎng)工作人員無(wú)法及時(shí)做出反應(yīng)，消耗 大量的電能，并引起系列r c l 流和電壓的波動(dòng)，降低了電流效率。因此，義寸鋁電解楷陽(yáng)極 效應(yīng)的預(yù)報(bào)和控制，具有重要意義。 2 3 2 鋁液波動(dòng) 鋁液波動(dòng)又成滾鋁，是在鋁電解過(guò)程鐘時(shí)常發(fā)生的異常現(xiàn)象，影響鋁電解過(guò)程的正 常進(jìn)行。電解槽鋁液波動(dòng)的形成原因很多，但其主要原因是槽內(nèi)磁場(chǎng)和熔體流動(dòng)，槽電 解溫度和槽膛形狀的影響，這三個(gè)影響因素對(duì)引起電解槽鋁液波動(dòng)過(guò)程的形成既有單獨(dú) 作用，又有相互的共同作用。 其外觀特征是：鋁液從槽底翻滾到電解質(zhì)表面，造成電解槽局部短路，電壓擺動(dòng)， 電解溫度升高等。當(dāng)鋁液波動(dòng)較大時(shí)，甚至?xí)霈F(xiàn)鋁液滾出槽的情況。鋁液波動(dòng)對(duì)電解 槽造成的危害，不僅會(huì)影響電解槽的正常電解生產(chǎn)，還會(huì)造成電解槽破損，甚至?xí)黄?中止電解槽的生產(chǎn)過(guò)程，造成非正常停槽。 2 3 3 冷槽熱槽 冷槽或熱槽是指電解質(zhì)熔液溫度長(zhǎng)時(shí)間偏底或偏高，一般情況下鋁電解槽的正常生 產(chǎn)溫度是9 4 0 9 6 0 ，長(zhǎng)時(shí)間偏低或者偏高都會(huì)影響鋁電解的正常生產(chǎn)。冷槽會(huì)對(duì)鋁 電解槽內(nèi)液體溫度場(chǎng)和電磁場(chǎng)造成不利影響，可能導(dǎo)致其它的故障產(chǎn)生。熱槽會(huì)降低鋁 電解槽的電解效率，增加電能消耗。因此，應(yīng)當(dāng)避免冷槽和熱槽的發(fā)生，是鋁電解槽的 溫度保持在正常范圍內(nèi)。 9 北方t 業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文 鋁電解工業(yè)生產(chǎn)中，各種鋁電解槽故障一般都會(huì)直接或間接導(dǎo)致鋁電解槽溫度的改 變，因此，冷槽和熱槽屬于前述幾種故障的附屬故障，一般由有經(jīng)驗(yàn)的車(chē)間工人根據(jù)鋁 電解槽內(nèi)的火焰的顏色判定，并采取相應(yīng)的措施予以排除。 2 4 系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)方案 先進(jìn)的計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)已經(jīng)應(yīng)用在現(xiàn)代化鋁電解生產(chǎn)系統(tǒng)中，每一個(gè)車(chē)| 、日j 都配置一 臺(tái)工控機(jī)，每一臺(tái)槽控機(jī)都控制一臺(tái)電解槽，監(jiān)控系統(tǒng)通過(guò)局域網(wǎng)與數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器相 連，其監(jiān)控系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖2 1 所示： 圖2 1 鋁電解網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖 鋁電解槽故障診斷軟件系統(tǒng)一般安裝在監(jiān)控室的上位機(jī)上，也可以安裝在局域網(wǎng)內(nèi) 的任意一臺(tái)計(jì)算機(jī)上，如主任室的計(jì)算機(jī)。系統(tǒng)通過(guò)獲取存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器上的現(xiàn)場(chǎng) 數(shù)據(jù)，對(duì)信息進(jìn)行加工處理，實(shí)現(xiàn)對(duì)鋁電解槽的槽況監(jiān)控和參數(shù)修改，同時(shí)也為人工操 1 0 北方工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文 作以及維護(hù)提供可靠的數(shù)據(jù)依據(jù)。這種網(wǎng)絡(luò)化的結(jié)構(gòu)，不僅方便了數(shù)據(jù)的共享，而且為 鋁電解槽槽況監(jiān)測(cè)與故障診斷軟件系統(tǒng)的應(yīng)用帶來(lái)了方便。 因此，鋁電解槽故障診斷軟件系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)如圖2 2 所示： 用戶(hù) 人機(jī)界面 i 工 。l i 故障診斷 i子系統(tǒng) 工 i 信號(hào)處理 i子系統(tǒng) i ： 、 r i 數(shù)據(jù)傳輸子系統(tǒng) f 數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器 i 圖2 2 軟件系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)圖 從圖2 2 中可以看出，系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)可分為三個(gè)層次。最上層是人機(jī)接口，即界 面層，包括各種人機(jī)界面，菜單，命令按鈕，圖形顯示等；中間層是信號(hào)分析處理，故 障診斷算法和各種參數(shù)運(yùn)算的主體，即邏輯層，包括各種中間參數(shù)的計(jì)算，故障診斷算 法的實(shí)現(xiàn)，參數(shù)的設(shè)置，在線數(shù)據(jù)采集等；最下層是數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器，即數(shù)據(jù)層，存儲(chǔ)各 種在線采集的現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)等。 本文主要論述數(shù)據(jù)傳輸子系統(tǒng)，故障診斷子系統(tǒng)和人機(jī)接口界面的設(shè)計(jì)過(guò)程。 2 5 主要開(kāi)發(fā)工具及系統(tǒng)功能 v j s u a lc + + 是m i c r o s o f i 公司推出的功能強(qiáng)大的面向?qū)ο箝_(kāi)發(fā)工具，是在w i n d o w s 操作系統(tǒng)下進(jìn)行應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)的最重要的產(chǎn)品，是系統(tǒng)級(jí)應(yīng)用開(kāi)發(fā)工具，是運(yùn)用面向?qū)?一1 1 - 北方丁業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文 象思想進(jìn)行軟件項(xiàng)目開(kāi)發(fā)的得力工具，它使得軟件開(kāi)發(fā)能夠在源碼級(jí)、類(lèi)級(jí)、控件級(jí)等 多個(gè)級(jí)別上重用，不僅加快了軟件開(kāi)發(fā)效率，而且提高了軟件的可重用性和頑健性。 下面給出各種軟件開(kāi)發(fā)平臺(tái)優(yōu)缺點(diǎn)的比較，如表2 1 所示： 表2 1 軟件開(kāi)發(fā)平臺(tái)優(yōu)缺點(diǎn)比較 開(kāi)發(fā)平臺(tái) v i s u a lc + +c + + b u 刪e rv i s u a lb a s i c d e l p h i i ：業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，高效率源于c 語(yǔ)言，靈活開(kāi)發(fā)效率高，時(shí)間源于p a s c a i 語(yǔ)言，編 具有面向?qū)ο蟮奶匦院?，編程效?短，使川簡(jiǎn)單。譯速度快，開(kāi)發(fā)效率 優(yōu)點(diǎn)點(diǎn)，還可以使川高，學(xué)起來(lái)快，使 高，數(shù)據(jù)編程能力強(qiáng) m f 類(lèi)庫(kù)，并有剛起米簡(jiǎn)單。人。 多種i ：具的支持。 學(xué)習(xí)較幽難，使j j與w i n d o w s 系統(tǒng)的 運(yùn)行速度較慢，缺乏編剃語(yǔ)言f i 很流行， 缺點(diǎn)起來(lái)比較復(fù)雜。兼容性較v i s u a l靈活的數(shù)據(jù)類(lèi)型，項(xiàng)底層開(kāi)發(fā)較弱。 c + + 差一些。 目管理困難。 s q ls e r v e r2 0 0 0 是m i c r o s o f t 公司的企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品，它是由s v b a s es q ls e e r 演變向來(lái)的。它是一個(gè)功能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)，是一個(gè)支持縮放、高性能的關(guān)系型 數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)( i b m s ) 。它的完全基于服務(wù)器客戶(hù)機(jī)模式的特點(diǎn)使得許多公司和 企業(yè)選擇該產(chǎn)品作為新一代數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)。s q ls e r v e r2 0 0 0 作為一個(gè)高性能的數(shù)據(jù)庫(kù)管 理系統(tǒng)，既可以管理大中型企業(yè)和公司數(shù)據(jù)，也可以在小型的系統(tǒng)或單機(jī)中使用。它具 有1 1 1 t e m e t 集成，可伸縮性和可用性，易于安裝、部署和使用，還提供了很多常用的管 理工具程序，例如服務(wù)器管理器、企業(yè)管理器，查詢(xún)分析器等。 m a t ia b 是m a t h w o r l 娼公司推出的工程計(jì)算軟件，它以強(qiáng)大的矩陣運(yùn)算能力為基 礎(chǔ)，同時(shí)提供多種學(xué)科領(lǐng)域的工具箱，現(xiàn)已發(fā)展成為世界上最優(yōu)秀的數(shù)學(xué)應(yīng)用軟件。由 于語(yǔ)言的平臺(tái)局限性，m a l l a b 程序無(wú)法脫離m a l r i a b 環(huán)境而運(yùn)行?，F(xiàn)有的脫離 m a t i a b 環(huán)境的混合編程技術(shù)主要是借助m a l r i a b 的c c + + 函數(shù)庫(kù)，或者借助 m a l la b 的m c c 編譯器生成c 犯+ + 代碼，然后嵌入到用戶(hù)的c 忙+ + 程序。將c c + + 代碼進(jìn)一步編譯為d l l 或是e x e 文件，可以應(yīng)用于c i c + + 語(yǔ)言之外的開(kāi)發(fā)環(huán)境，如 v i s u a lc + + ，v i s u a lb a s i c ，d e l p l l i 等。一些輔助軟件也被廣泛應(yīng)用于m a t ia b 和 d c + + 的混合編程中，如m a t c o m 。 本系統(tǒng)在w i i l d o w sx p 操作系統(tǒng)下，通過(guò)v i s u a lc + + 6 0 ，m a l r ia b 和s q ls e r v e r 2 0 0 0 相結(jié)合的方式進(jìn)行開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)，具有如下特點(diǎn)： ( 1 ) 功能完善，界面友好：可以做的連接局域網(wǎng)內(nèi)的遠(yuǎn)處數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)顯示， 1 2 北方工業(yè)人學(xué)碩十學(xué)位論文 動(dòng)態(tài)曲線顯示，歷史數(shù)據(jù)查詢(xún)，報(bào)表生成和打印，在線幫助，故障診斷，參數(shù)設(shè)置等功 能。 ( 2 ) 算法先進(jìn)，升級(jí)方便：主要采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障診斷和故障模式分類(lèi)，并配 合遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化，使系統(tǒng)能夠有效的，準(zhǔn)確的，實(shí)時(shí)的對(duì)鋁電解槽進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)和 故障診斷。故障診斷算法采用m a t ia b 編程并編譯生成c o m 組件，這樣做可以在不 改變整個(gè)軟件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的情況下，方便的升級(jí)或修改故障診斷的算法。 ( 3 ) 結(jié)構(gòu)清晰，模塊編程：從程序模塊的角度來(lái)講，軟件系統(tǒng)由數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)， 故障診斷子系統(tǒng)，信號(hào)分析與處理子系統(tǒng)等組成，軟件程序采用v i s u a lc + + 編寫(xiě)，程序 結(jié)構(gòu)模塊化，容易擴(kuò)展，各種算法模塊和功能模塊協(xié)調(diào)運(yùn)作，使整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行效率更 占 同。 鋁電角犁槽故障診斷軟件系統(tǒng)的功能模塊如圖2 3 所示： 圖2 3 軟件系統(tǒng)功能模塊圖 由圖2 3 可以看出，該系統(tǒng)主要實(shí)現(xiàn)以下幾種功能： ( 1 ) 系統(tǒng)管理模塊：實(shí)現(xiàn)軟件系統(tǒng)的管理，包括用戶(hù)的添加，密碼的修改以及退出 系統(tǒng)等功能。 ( 2 ) 數(shù)據(jù)采集模塊：實(shí)現(xiàn)軟件系統(tǒng)與局域網(wǎng)內(nèi)的遠(yuǎn)處數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器的連接，數(shù)據(jù)庫(kù) 中存儲(chǔ)的現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)的讀取等功能，在線采集槽電壓、系列電流等數(shù)據(jù)。 ( 3 ) 數(shù)據(jù)顯示模塊：實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)中現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)顯示。 ( 4 ) 曲線顯示模塊：以動(dòng)態(tài)曲線的形式顯示鋁電解槽的槽電壓和槽電流。 ( 5 ) 故障診斷模塊：主要實(shí)現(xiàn)對(duì)鋁電解槽槽況的工作狀態(tài)進(jìn)行在線故障診斷，如果 1 3 北方工業(yè)人學(xué)碩士學(xué)位論文 發(fā)現(xiàn)有故障產(chǎn)生，將對(duì)槽況的故障進(jìn)行報(bào)警和顯示，使工作人員能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)故障，保 障安全生產(chǎn)。 ( 6 ) 數(shù)據(jù)查詢(xún)與報(bào)表打印模塊：主要通過(guò)日期等條件參數(shù)的選擇，實(shí)現(xiàn)對(duì)槽電壓、 槽電流等歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢(xún)，并生成報(bào)表，對(duì)報(bào)表進(jìn)行打印。 ( 7 ) 在線幫助模塊：用戶(hù)在線幫助手冊(cè)，包括系統(tǒng)的使用方法等介紹。 2 6 本章小結(jié) 本章簡(jiǎn)要介紹了鋁電解的生產(chǎn)原理，在生產(chǎn)過(guò)程中可能產(chǎn)生的故障以及故障產(chǎn)生的 原因，并在此基礎(chǔ)上，主要介紹了鋁電解槽故障診斷系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)方案，包括系統(tǒng)的 整體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和各個(gè)功能模塊的劃分，最后采用v i s u a lc + + ，m a t l a b 和s q ls e r v e r 2 0 0 0 三者相結(jié)合的方法丌發(fā)系統(tǒng)軟件，實(shí)現(xiàn)對(duì)鋁電解槽的敞障診斷。 1 4 北方工業(yè)人學(xué)碩十學(xué)位論文 3 故障診斷子系統(tǒng)的設(shè)計(jì) 3 1 故障診斷方法的選擇 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的出現(xiàn)，為故障診斷問(wèn)題提供了一種新的解決途徑，特別是對(duì)于鋁電 解過(guò)程這種復(fù)雜的系統(tǒng)。由于基于解析模型的故障診斷方法面臨著難以建立系統(tǒng)模型的 實(shí)際困難，基于知識(shí)的故障診斷方法成了重要的、也是實(shí)際可行的方法，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 i 0 非線性映射特性、信息的分布存儲(chǔ)、并行處理和全局集體作用，特別是其高度的自 組織和自學(xué)習(xí)能力，使其成為鋁電解槽槽況故障診斷的一種有效方法和手段。 3 2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的選擇 神經(jīng)剛絡(luò)的基本巾元足神經(jīng)元，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就足由大量的種繹，已相互連接而構(gòu)成的網(wǎng) 絡(luò)，根據(jù)連接方式的不同，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)通?？煞殖蓛纱箢?lèi)：層狀結(jié)構(gòu)和網(wǎng)狀結(jié) 構(gòu)。 層狀結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由若干層組成，其中一層為網(wǎng)絡(luò)的輸入層，另一層為網(wǎng)絡(luò)的輸 出層，其余介于輸入層與輸出層之間的則為網(wǎng)絡(luò)的隱含層，每一層都包括一定數(shù)量的神 經(jīng)元，在相鄰層中神經(jīng)元單向連接，而同層內(nèi)的神經(jīng)元相互之間無(wú)連接關(guān)系。根據(jù)層與 層之間有無(wú)反饋連接，層狀結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)一步分為前饋網(wǎng)絡(luò)和反饋網(wǎng)絡(luò)兩種類(lèi)型。 前饋網(wǎng)絡(luò)又稱(chēng)為前向網(wǎng)絡(luò)，其特點(diǎn)是在前后相鄰的兩層