[发明专利]一种水泥生料粉磨过程的故障检测方法

权利要求书

1.一种水泥生料粉磨过程的故障检测方法，其特征在于，包括：

步骤S100、水泥生料粉磨数据采集，还包括：

S110、通过生料磨磨机上的传感器，按固定周期实时采集磨机在工作过程中的各项数据；

S120、提取与磨机工作状态有关的过程变量M个，M≤100，总共提取N个时刻的过程变量数据，过程变量数据包含正常工况数据和异常工况数据；

步骤S200、数据预处理；

步骤S300、数据再平衡；

步骤S400、MLR多元逻辑回归；

步骤S500、EWMA指数移动加权平均处理，得到MLR-EWMA数学模型，包括：

S510、EWMA指数加权平均的统计方法对MLR数学模型给出概率沿着时间线进行处理，EWMA的表达式如下：

其中，V_t表示EWMA的值，

且

P_t为t时刻数据属于各个类别的概率,P_t＝h_θ(x^(t))，

系数β表示权值下降的速率，其值越小，权值下降的速率越快；

S520、通过多次试验获取β最匹配的数值；

S530、通过实验获得故障的控制线V_c；

步骤S600、故障识别。

2.如权利要求1所述的水泥生料粉磨过程的故障检测方法，其特征在于，

步骤S520中，通过多次试验获取β最匹配的数值，β＝0.98。

3.如权利要求1所述的水泥生料粉磨过程的故障检测方法，其特征在于，

步骤S530中，通过实验获得故障的控制线V_c，V_c＝0.5。

4.如权利要求1所述的水泥生料粉磨过程的故障检测方法，其特征在于，所述步骤S200还包括：

S210、各传感器按固定周期采集的数据，共采集N个时刻的数据；

S220、按时间顺序汇集成一个N X传感器数量的数据矩阵；

S230、对采集的数据进行人工标记，标记每一时刻的工况标签。

5.如权利要求1所述的水泥生料粉磨过程的故障检测方法，其特征在于，所述骤S300还包括：

S310、对异常工况数据过采样，进行多次重复抽取，增加异常工况数据的数量；

S320、新数据集中的异常工况数据和正常工况数据比例大致平衡状态。

6.如权利要求1所述的水泥生料粉磨过程的故障检测方法，其特征在于，所述步骤S400还包括：

S410、数据导入和划分；

S420、模型训练；

S430、模型测试和优化，将测试数据代入MLR数学模型，查看分类准确率，采用多折交叉验证的方式。

7.如权利要求6所述的水泥生料粉磨过程的故障检测方法，其特征在于，步骤S430中，模型测试和优化，将测试数据代入MLR数学模型，查看分类准确率，采用多折交叉验证的方式，多折交叉验证采用10折交叉验证。

8.如权利要求1所述的水泥生料粉磨过程的故障检测方法，其特征在于，所述步骤S600还包括：

S610、将t时刻水泥生料粉磨数据输入到训练好的MLR-EWMA模型中进行故障识别，得到统计量

S620、当时，判断t时刻系统出现第k类异常，发出第k类异常报警。