基于软测量的设备异常识别技术研究

• 作者: 刘文 卫柯丞 吉旭 王刚 贺革 邱旭蒙
• 来源期刊: 山东化工
• 学科: 工学
• 关键词: 智能制造 软测量 异常识别
• 年，卷（期）: 2015,（20）
• 所属期刊栏目: 生产与应用
• 页码范围: 88-91,93
• 页数: 5页
• 分类号: TP274
• 字数: 3511字
• 语种: 中文

摘要

针用各类传感器监测系统运行过程中的异常是企业常用方法,但由于技术障碍或成本原因已无法满足工厂在复杂环境下对设备运行稳定性、可靠性更高的要求.设备异常识别技术作为智能制造的重要技术组成部分,已成为设备异常识别的研究热点.本文通过引入软测量的技术,基于企业工艺数据、设备运行机电数据、过程实时数据等,结合数据管理、软测量模型建立和异常结果发布等相关技术,设计了设备异常识别系统模型.在实例分析中,采用GA-BP算法实现了设备状态的实时监测以及异常识别,验证了软测量技术在设备异常识别系统中算法实现的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王刚	四川大学化学工程学院	133	1327	22.0	31.0
2	卫柯丞	四川大学化学工程学院	5	8	2.0	2.0
3	吉旭	四川大学化学工程学院	49	180	8.0	11.0
4	贺革	四川大学化学工程学院	3	8	1.0	2.0
5	邱旭蒙	四川大学化学工程学院	4	10	2.0	3.0
6	刘文	四川大学化学工程学院	13	25	3.0	5.0