电熔镁炉熔炼过程异常工况识别及自愈控制方法

• 作者: 李荟 李鸿儒 王福利
• 来源期刊: 自动化学报
• 关键词: 电熔镁炉 多源信息融合 异常工况识别 贝叶斯网络 自愈控制
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 1411-1419
• 页数: 9页
• 字数: 7612字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16383/j.aas.2018.c180333

摘要

本文提出了基于多源信息融合的电熔镁炉异常工况识别及自愈控制方法.通过分析与三种异常相关的专家知识及操作经验,本文提取了与异常工况相关的多源信息.通过融合多源信息,建立了用于异常工况识别的贝叶斯网络模型.根据异常工况的识别结果,利用剩余生命时间与控制变量调整量间的关系获得自愈控制措施.仿真结果表明提出的方法能够实现异常工况识别,并且能够区分严重程度,制定相应的自愈控制方案,获得比现有方法更好的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王福利	东北大学信息科学与工程学院	200	3025	30.0	44.0
5	李鸿儒	东北大学信息科学与工程学院	52	733	15.0	26.0
6	李荟	东北大学信息科学与工程学院	1	0	0.0	0.0