1、“.....图基于慢特征分析的磨矿分级过程工况检测方法根据图,建立磨矿分级故障预警模型并对故障进行实时预警的具体工作流程法的预警时间足足提前了分钟,相较于传统的方法,预警时间提前了近分钟。由于采用了连续个时刻同时超限才预警的方式,显著降低了误报率。在故障发生后,由于系统的不稳定性,统计量也会降低到控制限之下。本方法中采取的连续个时刻未监测到故障才会结束预警,使得在这过程中能够持续预警。在这次故障发生之前,本方法成功预警,取值为按照式式计算控制限在预测阶段,对月日的样本从开始,选取前两个时刻的样本与当前时刻组成新的输入样本,并使用列均值和列标准差对以上样本做标准化处理。计算瞬时的和统计量,若连续分钟这两个统计量都超限,则表明故障发生,需要发出预警。故障发生后,若连续分钟内无故障发生,则结束预警。该企业月日的预警结果显示处理,并记录列均值阵和列标准差阵,本例中......”。

2、“.....并计算所选取本质特征的个数,步骤如下对矩阵进行特征值分解,使得,其中为矩阵的正交阵,为其对角阵且特征值由小到大排列定义矩阵求取样本的变化快慢程度,定义为,对每时刻的样本做相同的于慢特征分析的磨矿分级过程工况检测原稿如下对矩阵进行特征值分解,使得,其中为矩阵的正交阵,为其对角阵且特征值由小到大排列定义矩阵求取样本的变化快慢程度,定义为,对每时刻的样本做相同的处理,得到样本变化速率矩阵对矩阵再次进行特征值分解,使得所求变换矩阵为计算个变量在所有时刻变化快慢程度,并求取方差,本过程中,各变量的变化快慢程度如表所样本,并进行预处理,得到待测样本使用对进行变换,同样选取个特征,计算每时刻的和统计量若连续个时刻的样本和统计量都超限,则表明监测到故障若监测到故障,则开始预警,并于连续个非故障时刻后结束预警。摘要磨矿分级过程是选矿生产的重要环节,其工况异常与否直接影响产品质量......”。

3、“.....采样间隔为分钟,共计个样本。选取每时刻及其过去个时刻的样本,组成训练集样本,即变量个数为,样本个数为,以此构造样本输入矩阵。对的每列进行标准化处理,并记录列均值阵和列标准差阵,本例中,结果如表所示表各变量列均值及方差序号列均值列标准差求取变换阵,并计算所选取本质特征的个数,步分析的磨矿分级过程工况检测原稿。基于慢特征分析的磨矿分级过程工况检测方案设计包括建模和预警两大部分。建模过程采用历史数据训练以求取控制限,预警则基于当前数据和控制限判断是否发生异常工况。检测方法如图所示。图基于慢特征分析的磨矿分级过程工况检测方法根据图,建立磨矿分级故障预警模型并对故障进行实时预警的具体并进行预处理,得到待测样本使用对进行变换,同样选取个特征,计算每时刻的和统计量若连续个时刻的样本和统计量都超限,则表明监测到故障若监测到故障,则开始预警......”。

4、“.....基于慢特征分析的磨矿分级过程工况检测方案设计包括建模和预警两大部分。建模过程采用历史数据训练以求取控制限,预警则工作流程如下选择与磨矿分级涨肚故障相关的个变量从中选取个连续时刻的正常磨矿分级样本以每时刻及其过去个时刻的样本构成训练集对进行预处理得到训练集求取的变化速率矩阵,并根据和求取变换矩阵根据各变量在所有时刻变化快慢程度的方差,选取个特征根据选取的个特征计算控制限选取待测时刻及其前个时刻摘要磨矿分级过程是选矿生产的重要环节,其工况异常与否直接影响产品质量。论文将慢特征分析技术用于磨矿分级过程的工况检测,可及时预警磨矿分级过程的异常工况,有利于促进磨矿分级过程产品质量与运行效率的提升。图基于慢特征分析的磨矿分级过程工况检测方法根据图,建立磨矿分级故障预警模型并对故障进行实时预警的具体工作流程,并将其用于建立在线涨肚故障预警模型,这些特征能反映过程的本质变化。相较于传统的故障检测方法......”。

5、“.....且降低了故障漏报率和误报率。这对稳定磨矿分级生产,保障生产安全,降低企业损失,提升经济效益,具有十分重要的意义。参考文献李启衡碎矿与磨矿,北京冶金工业出版社,周东华,李钢,李元数据驱动的工业算瞬时的和统计量,若连续分钟这两个统计量都超限,则表明故障发生,需要发出预警。故障发生后,若连续分钟内无故障发生,则结束预警。该企业月日的预警结果显示,当日开始,统计量开始连续超限,但此时并没有超限,这表明此时的系统内发生了些异常,但在系统的控制调节作用下不足以导致故障。但从左右开始,统计量连续超限,且两个的工况检测,可及时预警磨矿分级过程的异常工况,有利于促进磨矿分级过程产品质量与运行效率的提升。于慢特征分析的磨矿分级过程工况检测原稿。选取月日到月日共天的数据,采样间隔为分钟,共计个样本。选取每时刻及其过去个时刻的样本,组成训练集样本,即变量个数为,样本个数为......”。

6、“.....对的每列进行标准工作流程如下选择与磨矿分级涨肚故障相关的个变量从中选取个连续时刻的正常磨矿分级样本以每时刻及其过去个时刻的样本构成训练集对进行预处理得到训练集求取的变化速率矩阵,并根据和求取变换矩阵根据各变量在所有时刻变化快慢程度的方差,选取个特征根据选取的个特征计算控制限选取待测时刻及其前个时刻如下对矩阵进行特征值分解,使得,其中为矩阵的正交阵,为其对角阵且特征值由小到大排列定义矩阵求取样本的变化快慢程度,定义为,对每时刻的样本做相同的处理,得到样本变化速率矩阵对矩阵再次进行特征值分解,使得所求变换矩阵为计算个变量在所有时刻变化快慢程度,并求取方差,本过程中,各变量的变化快慢程度如表所控,极大受制于操作工的经验和责任心。如何采用现代检测技术来分析工况,做到提前预警,直是磨矿分级工况检测的方向。传统的定量故障检测方法可以分为基于解析模型和数据驱动的方法。近年来......”。

7、“.....数据驱动的方法得到了快速发展与应用。于慢特征分析的磨矿分级过程工况检测原稿。选取月日到月日共天的于慢特征分析的磨矿分级过程工况检测原稿程故障诊断技术,北京科学出版社素寒生,蒋白桦,宫向阳等基于的工业过程质量相关的在线故障检测控制工程如下对矩阵进行特征值分解,使得,其中为矩阵的正交阵,为其对角阵且特征值由小到大排列定义矩阵求取样本的变化快慢程度,定义为,对每时刻的样本做相同的处理,得到样本变化速率矩阵对矩阵再次进行特征值分解,使得所求变换矩阵为计算个变量在所有时刻变化快慢程度,并求取方差,本过程中,各变量的变化快慢程度如表所不稳定性,统计量也会降低到控制限之下。本方法中采取的连续个时刻未监测到故障才会结束预警,使得在这过程中能够持续预警。在这次故障发生之前,本方法成功预警,有利于企业迅速采取措施,以降低故障带来的损失。本文设计了种磨矿分级过程的工况检测方法......”。

8、“.....提取该过程中变化最缓慢的特征磨矿分级生产,保障生产安全,降低企业损失,提升经济效益,具有十分重要的意义。参考文献李启衡碎矿与磨矿,北京冶金工业出版社,周东华,李钢,李元数据驱动的工业过程故障诊断技术,北京科学出版社,统计量连续个时刻同时超限,说明系统的调节作用已经达到上限,但仍无法使系统回归稳定生产,最终导致涨肚故障发生。本方法在时开始预警,相比于人工发现时间,该方法的预警时间足足提前了分钟,相较于传统的方法,预警时间提前了近分钟。由于采用了连续个时刻同时超限才预警的方式,显著降低了误报率。在故障发生后,由于系统工作流程如下选择与磨矿分级涨肚故障相关的个变量从中选取个连续时刻的正常磨矿分级样本以每时刻及其过去个时刻的样本构成训练集对进行预处理得到训练集求取的变化速率矩阵,并根据和求取变换矩阵根据各变量在所有时刻变化快慢程度的方差......”。

9、“.....并以此为界限,计算中小于该分位点的个数作为所选本质特征数的取值,本例中的计算出的界限值为,取值为按照式式计算控制限在预测阶段,对月日的样本从开始,选取前两个时刻的样本与当前时刻组成新的输入样本,并使用列均值和列标准差对以上样本做标准化处理。数据,采样间隔为分钟,共计个样本。选取每时刻及其过去个时刻的样本,组成训练集样本,即变量个数为,样本个数为,以此构造样本输入矩阵。对的每列进行标准化处理,并记录列均值阵和列标准差阵,本例中,结果如表所示表各变量列均值及方差序号列均值列标准差求取变换阵,并计算所选取本质特征的个数,步程如下选择与磨矿分级涨肚故障相关的个变量从中选取个连续时刻的正常磨矿分级样本以每时刻及其过去个时刻的样本构成训练集对进行预处理得到训练集求取的变化速率矩阵......”。