一種有效處理沖突信息的高爐懸料診斷方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本申請(qǐng)涉及鋼鐵冶金領(lǐng)域，尤其涉及一種有效處理沖突信息的高爐懸料診斷方 法。
【背景技術(shù)】
[0002] 鋼鐵產(chǎn)業(yè)是我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，是實(shí)現(xiàn)工業(yè)化的重要支撐，在國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā) 展中發(fā)揮著不可替代的作用。高爐煉鐵作為鋼鐵生產(chǎn)的核心工序，維持高爐穩(wěn)定順行是鋼 鐵企業(yè)正常生產(chǎn)的基礎(chǔ)。
[0003] 懸料是發(fā)生頻率相對(duì)較高且危害極大的一種高爐故障爐況，如未及時(shí)診斷懸料發(fā) 生并采取應(yīng)急調(diào)控措施，將嚴(yán)重破壞高爐的穩(wěn)順運(yùn)行進(jìn)程，提出有效的懸料診斷方法具有 重要意義。生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)通過(guò)安裝壓力、溫度、流量等傳感器監(jiān)測(cè)過(guò)程參數(shù)，由于懸料發(fā)生時(shí)，過(guò) 程檢測(cè)參數(shù)不同于其在正常狀態(tài)下的表現(xiàn)。在高爐懸料診斷實(shí)踐中，可通過(guò)分析過(guò)程參數(shù) 特征實(shí)現(xiàn)診斷。
[0004] 實(shí)質(zhì)上，高爐生產(chǎn)中諸多過(guò)程數(shù)據(jù)同時(shí)變化對(duì)故障的影響難以輕易判決，不同過(guò) 程參數(shù)對(duì)特定故障的支持度差異巨大，基于不同位置傳感器的診斷結(jié)論可能沖突，基于不 同類型傳感器的診斷結(jié)論可能沖突，過(guò)程數(shù)據(jù)之間既相互影響又相互關(guān)聯(lián)，不可避免地產(chǎn) 生矛盾和沖突。過(guò)程數(shù)據(jù)存在著大量不確定性信息和沖突信息，這些信息嚴(yán)重影響著懸料 診斷的準(zhǔn)確率。比如：正常情況下，適宜的冷風(fēng)流量與適量熱風(fēng)風(fēng)壓對(duì)應(yīng)，懸料和爐況向熱 故障發(fā)生時(shí)，二者呈現(xiàn)相同的變化趨勢(shì)（熱風(fēng)風(fēng)壓上升、冷風(fēng)風(fēng)量下降），因此過(guò)程參數(shù)冷 風(fēng)風(fēng)量、熱風(fēng)風(fēng)壓隱含著不確定性信息，無(wú)法輕易確定兩參數(shù)對(duì)懸料的支持度。在懸料診斷 中，有效處理過(guò)程數(shù)據(jù)的不確定性信息和沖突信息至關(guān)重要。
[0005] 現(xiàn)有高爐懸料診斷方法大致分為兩類：一類是基于專家經(jīng)驗(yàn)的診斷，另一類是基 于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的診斷。基于專家經(jīng)驗(yàn)的直接判決受限于個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，主觀性過(guò)強(qiáng)，導(dǎo)致診斷效果 不理想；基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的懸料診斷，模型精度過(guò)度依賴懸料樣本數(shù)據(jù)，并忽略過(guò)程數(shù)據(jù)極易 產(chǎn)生沖突信息的特性，導(dǎo)致應(yīng)用效果受限。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 針對(duì)已有高爐懸料診斷方法存在的不足，結(jié)合過(guò)程參數(shù)存在大量不確定性和沖突 信息的實(shí)際，從高爐不確定性和沖突信息的新角度出發(fā)，本發(fā)明提出一種有效處理沖突信 息的高爐懸料診斷方法，為現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用提供一種切實(shí)可行的高爐懸料診斷新思路。在高爐煉 鐵過(guò)程中，能夠及時(shí)有效地診斷高爐懸料，提示操作人員采取調(diào)控措施，避免懸料的發(fā)生和 爐況的進(jìn)一步惡化。
[0007] 為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提供了一種有效處理沖突信息的高爐懸料診斷方 法，所述方法包括：
[0008] 步驟1，提取待診斷樣本過(guò)程參數(shù)的特征屬性值作為證據(jù)輸入；
[0009] 步驟2,分別采集高爐懸料樣本和正常爐況樣本的過(guò)程參數(shù)特征屬性值，提取各自 特征屬性值的最大、最小值構(gòu)造各自對(duì)應(yīng)的區(qū)間數(shù)形式的懸料基模型和正常爐況基模型；
[0010] 步驟3,計(jì)算所述證據(jù)輸入和所述懸料基模型的區(qū)間距離和區(qū)間相似度，以及計(jì)算 所述證據(jù)輸入和所述正常爐況基模型的區(qū)間距離和區(qū)間相似度，將兩個(gè)區(qū)間相似度進(jìn)行歸 一化處理確定為證據(jù)的基本概率分配；
[0011] 步驟4,在確定所述基本概率分配的基礎(chǔ)上，選取兩兩融合方式進(jìn)行證據(jù)推理，先 計(jì)算沖突度量因子辨識(shí)證據(jù)之間的沖突量，再應(yīng)用合成規(guī)則進(jìn)行融合推理獲得融合結(jié)果；
[0012] 步驟5,根據(jù)融合結(jié)果計(jì)算信任函數(shù)，選取信任函數(shù)值的最大值對(duì)應(yīng)的爐況為診斷 結(jié)果。
[0013] 優(yōu)選的，所述步驟2中：所述懸料基模型或所述正常爐況基模型的表達(dá)形式為：N =[n，n+] = {x|n彡X彡n+}，n，n+GR，N為一個(gè)區(qū)間數(shù)，n為各自特征屬性值的最小值， n+為各自特征屬性值的最大值。
[0014] 優(yōu)選的，所述步驟3中：區(qū)間距離和區(qū)間相似度的計(jì)算公式為：
[0015] 設(shè)X是所述證據(jù)輸入中待診斷樣本的特征屬性值，Y=Iiy1,y2]是所述懸料基模型 或者所述正常爐況基模型，則X和Y的區(qū)間距離為：
[0019] 其中h>0為支持系數(shù)。
[0020] 優(yōu)選的，所述步驟4中：所述沖突度量因子的計(jì)算公式具體為：
[0021] 懸料診斷的辨識(shí)框架?包含命題A、B，A表示懸料發(fā)生，B表示正常運(yùn)行，在?下 的證據(jù)E1對(duì)命題A、B的基本概率分配為mi(A)、Hi1 (B)，在?下的證據(jù)E2對(duì)命題A、B的基 本概率分配為m2 (A)和m2 (B)，則證據(jù)EpE2之間的沖突度量因子K,為：
[0023] 其中，ClifBetP(Ii^m2)為Pignistic概率距離，該距離反映證據(jù)之間的個(gè)體差異， 所述Pignistic概率距離取IH1 (A) -m2 (A)和IH1 (B) -m2 (B)中的較大值；K為證據(jù)理論中的經(jīng) 典沖突系數(shù)。
[0024] 步驟4中所述合成規(guī)則具體為：
[0027] 其中，m(A)為融合結(jié)果，所述融合結(jié)果表示證據(jù)支持命題A發(fā)生的程度，m(B)為融 合結(jié)果，所述融合結(jié)果表示證據(jù)支持命題B發(fā)生的程度。
[0028] 步驟5中所述計(jì)算信任函數(shù)的規(guī)則為：
[0029] BeUA) =m(A)
[0030] Bel(B) =m (B)
[0031] 其中，Bel(A)為命題A的信任函數(shù)，所述信任函數(shù)表征證據(jù)對(duì)懸料發(fā)生的信任程 度，Bel (B)為命題B的信任函數(shù)，所述信任函數(shù)表征證據(jù)對(duì)高爐正常運(yùn)行的信任程度。
[0032] 通過(guò)本發(fā)明的一個(gè)或者多個(gè)實(shí)施例，本發(fā)明具有以下有益效果或者優(yōu)點(diǎn)：
[0033] 本發(fā)明公開(kāi)了一種有效處理沖突信息的高爐懸料診斷方法，用以解決由高爐過(guò)程 數(shù)據(jù)存在大量不確定性和沖突信息導(dǎo)致的懸料診斷準(zhǔn)確率不高的問(wèn)題。首先，提取懸料診 斷的證據(jù)輸入。其次，基于區(qū)間數(shù)確定所述證據(jù)的基本概率分配，用以表征高爐懸料診斷證 據(jù)的不確定性信息。再次，計(jì)算沖突度量因子辨識(shí)高爐懸料診斷證據(jù)之間的沖突量，通過(guò)兩 兩證據(jù)融合方式進(jìn)行證據(jù)推理獲得融合結(jié)果；最后，計(jì)算信任函數(shù)輸出診斷結(jié)果。從而實(shí)現(xiàn) 高爐懸料診斷，提高診斷準(zhǔn)確率，降低計(jì)算難度，改善懸料診斷的實(shí)時(shí)性。
【附圖說(shuō)明】
[0034] 圖1懸料基模型和正常爐況基模型；
[0035] 圖2證據(jù)對(duì)懸料樣本的基本概率分配圖；
[0036] 圖3證據(jù)對(duì)正常爐況樣本的基本概率分配圖；
[0037] 圖4懸料測(cè)試樣本診斷結(jié)果圖；
[0038] 圖5正常爐況測(cè)試樣本診斷結(jié)果圖；
[0039] 圖6高爐懸料診斷結(jié)果準(zhǔn)確率對(duì)比圖；
[0040]圖7為本發(fā)明實(shí)施例中有效處理沖突信息的高爐懸料診斷方法的實(shí)施過(guò)程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0041] 為了使本申請(qǐng)所屬技術(shù)領(lǐng)域中的技術(shù)人員更清楚地理解本申請(qǐng)，下面結(jié)合附圖， 通過(guò)具體實(shí)施例對(duì)本申請(qǐng)技術(shù)方案作詳細(xì)描述。
[0042] 為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提出一種有效處理沖突信息的高爐懸料診斷方法， 具體的實(shí)施原理是：根據(jù)不確定性推理方法DS證據(jù)理論，基于區(qū)間數(shù)確定證據(jù)的基本概率 分配，定義沖突度量因子表征證據(jù)之間的沖突程度，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)懸料診斷。
[0043] 下面具體介紹有效處理沖突信息的高爐懸料診斷方法的實(shí)施過(guò)程，具體請(qǐng)參看圖 7,包括以下步驟：
[0044] 步驟1 :提取待診斷樣本過(guò)程參數(shù)的特征屬性值作為證據(jù)輸入；
[0045] 具體來(lái)說(shuō)，過(guò)程參數(shù)的特征屬性值可以為后續(xù)的故障診斷提供必要前提。提取過(guò) 程參數(shù)的特征屬性值可以結(jié)合高爐現(xiàn)場(chǎng)爐長(zhǎng)經(jīng)驗(yàn)和工藝機(jī)理，綜合利用過(guò)程參數(shù)的變化趨 勢(shì)和隱含信息來(lái)進(jìn)行提取。而過(guò)程參數(shù)的特征屬性值可以是如平均值、梯度變化值、梯度累 加值、偏差值、偏差累加值及標(biāo)準(zhǔn)差等。
[0046] 而在證據(jù)輸入中，證據(jù)的項(xiàng)數(shù)與所述過(guò)程參數(shù)的類別數(shù)相同，證據(jù)輸入與過(guò)程參 數(shù)一一對(duì)應(yīng)。即：一項(xiàng)證據(jù)輸入對(duì)應(yīng)一類過(guò)程參數(shù)，而本發(fā)明的一類過(guò)程參數(shù)包含一個(gè)特征 屬性值，因此，實(shí)際上特征屬性值和證據(jù)輸入也是--對(duì)應(yīng)的。
[0047] 優(yōu)選的，所述步驟1中待診斷樣本過(guò)程參數(shù)的特征屬性值包括冷風(fēng)風(fēng)量參數(shù)的偏 差（簡(jiǎn)記為風(fēng)量偏差）、熱風(fēng)壓力參數(shù)的梯度（簡(jiǎn)記為風(fēng)壓梯度）、透氣性指數(shù)參數(shù)的偏差 (簡(jiǎn)記為透指偏差）、壓差參數(shù)的梯度（簡(jiǎn)記為壓差梯度）、頂壓參數(shù)的梯度（簡(jiǎn)記為頂壓梯 度）和料速參數(shù)的平均值（簡(jiǎn)記為料速均值）。
[0048] 步驟2 :分別采集高爐懸料樣本和正常爐況樣本的過(guò)程參數(shù)特征屬性值，提取各 自特征屬性值的最大、最小值構(gòu)造各自對(duì)應(yīng)的區(qū)間數(shù)形式的懸料基模型和正常爐況基模 型。
[0049] 所述懸料基模型或正常爐況基模型的表達(dá)形式為：
[0050] N= [n，n+] = {x|n<X<n+}，n，n+GR，N為一個(gè)區(qū)間數(shù)，n為各自特征屬性 值的最小值，n+為各自特征屬性值的最大值。
[0051] 步驟3,計(jì)算所述證據(jù)輸入和所述懸料基模型之間的區(qū)間距離和區(qū)間相似度，以及 計(jì)算所述證據(jù)輸入和所述正常爐況基模型的區(qū)間距離和區(qū)間相似度，將兩個(gè)區(qū)間相似度進(jìn) 行歸一化處理確定為證據(jù)的基本概率分配；
[0052] 所述區(qū)間距離和區(qū)間相似度的計(jì)算公式為：
[0053] 設(shè)X是所述證據(jù)輸入中待診斷樣本的特征屬性值，Y=Iiy1,y2]是所述懸料基模型 或者所述正常爐況基模型，則X和Y的區(qū)間距離為：
[0057] 其中h>0為支持系數(shù)。
[0058] 步驟4,在確定所述基本概率分配的基礎(chǔ)上，選取兩兩融合方式進(jìn)行證據(jù)推理，先 計(jì)算沖突度量因子辨識(shí)證據(jù)之間的沖突量，再應(yīng)用合成規(guī)則進(jìn)行融合推理獲得融合結(jié)果；
[0059] 步驟4實(shí)際上是根據(jù)DS合成規(guī)則，采取兩兩融合方式進(jìn)行診斷。因?yàn)槔脙蓛勺C 據(jù)融合方式進(jìn)行多次信息融合，能夠避免潛在的組合爆炸危險(xiǎn)，降低計(jì)算難度，改善懸料診 斷的實(shí)時(shí)性。
[0060] 所述沖突度量因子的計(jì)算公式具體為：
[0061] 懸料診斷的辨識(shí)框架?包含命題A、B，A表示懸料發(fā)生，B表示正常運(yùn)行，在?下 的證據(jù)