（檢測技術(shù)與自動化裝置專業(yè)論文）基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋁電解槽診斷系統(tǒng)研究.pdf

北方+ r 業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文 摘要 鋁電解槽是鋁電解生產(chǎn)的主要設(shè)備，鋁電解槽運行是否正常，不僅關(guān)系到電解鋁的 經(jīng)濟技術(shù)指標(biāo)，而且影響鋁電解槽的壽命以及r 常生產(chǎn)。鋁電解槽是一個非線性、多耦 合、時變和大時滯的工業(yè)過程體系，在鋁電解過程中，形成了復(fù)雜多變的槽況特征，如 陽極效應(yīng)、陽極病變、冷槽、熱槽和不穩(wěn)定槽等，故障種類多，難以檢測，而且有些故 障一旦發(fā)生，將會造成巨大的經(jīng)濟損失，影響安全生產(chǎn)。因此，本文對鋁電解槽槽況進 行故障診斷研究并丌發(fā)了鋁電解槽故障診斷軟件系統(tǒng)。 本文首先對鋁電解乍產(chǎn)原理和故障模式進行了介紹和分析，從槽電阻信號入手，建 立以頻淆能量為特征向量的故障樣本和b p 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。由于b p 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對仞值的 要求高，存在容易陷入局部最小值、收斂速度慢等缺陷和不足，本文利用遺傳算法的全 局最優(yōu)搜索能力，對b p 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值進行優(yōu)化。這樣能夠有效的加快學(xué) 習(xí)速度，并增強了診斷識別的泛化能力。本文通過m a t u 舊對故障診斷算法進行編 程，并由c o mb u i l d e r 編譯生成c o m 組件，提供給v i s u a lc + + 進行調(diào)用。 其次，用u s a lc + + 6 0 和s q ls e e r2 0 0 0 設(shè)計開發(fā)了鋁電解槽故障診斷軟件系 統(tǒng)，該系統(tǒng)主要分為故障診斷子系統(tǒng)和數(shù)據(jù)傳輸子系統(tǒng)。本文介紹了所選用的開發(fā)軟件 和開發(fā)環(huán)境，并從軟件的總體結(jié)構(gòu)設(shè)計、故障診斷子系統(tǒng)和數(shù)據(jù)傳輸子系統(tǒng)的設(shè)計，到 其他主要功能模塊，如數(shù)據(jù)實時顯示和動態(tài)曲線顯示模塊、歷史數(shù)據(jù)查詢模塊、報表生 成和打印模塊、在線幫助模塊等的設(shè)計和開發(fā)，進行了詳細地說明和論述，并生成了故 障診斷軟件系統(tǒng)的應(yīng)用程序安裝包。 最后，通過比較，沒有經(jīng)過優(yōu)化的b p 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)歷3 1 3 1 次訓(xùn)練達到指定精度， 運行時間為3 8 8 2 8 2 4 1 3 s ，經(jīng)過遺傳算法優(yōu)化的b p 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)歷2 5 7 1 次訓(xùn)練達到指定 精度，運行時間為2 2 1 9 9 6 9 4 5 s ，訓(xùn)練次數(shù)減少了1 8 ，收斂時間縮短了4 3 。通過3 0 組測試樣本的測試，故障診斷的正確率在8 0 左右。通過給定的測試環(huán)境和測試方 案，對故障診斷軟件進行了功能測試和應(yīng)用，結(jié)果顯示，對發(fā)生故障的診斷基本正確。 關(guān)鍵詞：鋁電解，遺傳算法，b p 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，軟件系統(tǒng) 北方t 業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文 r e s e a r c h0 nd i a g n o s i ss y s t e mf o ra l u m i n u mr e d u c t i o nc e l lb a s e do n g e n e t i cn e u r a ln e t w o r k a b s t r a c t u m i n i u mr e d u c t i o nc e ui st h em a i np r o d u c t i o ne q u i p m e n t w h e t h e rt h es t a t u so f t h e a l u m i n i u mr e d u c t i o nc e ni sn o 丌n a l ，n o to n l yr e l a t e dt ot h ee c o n o m i ca n dt e c h n i c a li n d i c a t o r s ， b u ta l s oa f f e c tt h el i f eo fa l u m i n i u mc e l la n dd a y t o d a yp r o d u c t i o n u m i n i u mr e d u c t i o nc e l l i san o n l i n e a r ，m u l t i c o u p l i n g ，a n dt h et i m e v a r y i n gt i m e d e i a ys y s t e mo fi n d u s t r i a lp r o c e s s 1 1 1 t h ee l e c t r o l ”i cp r o c e s s ，i tf o n n e dac o m p l e xm u l t i c h a n g et h es t a t u so ft h ec e l lf e a t u r e s ，s u c ha s a n o d ee f f e c t s ，a n o d ed i s e a s e ，c o l dc e l l ，h e a tc e l la n du n s t a b l ec e l l ，e t c ni sd i f f i c u l tt 0b e d e t e c t e d ，a n ds o m ef a u l i sw i l lr e s u l ti nh u g ee c o n o m i cl o s s e sa n dt h ei m p a c to np r o d u c t i o n s a f e t y t h e r e f o r e ，t h i sp a p e rm a i n l yi n v e s l i g a t e d t h ef a u l td i a g n o s i so ft h e a l u m i n i u m r e d u c t i o nc e l la n dd e s i g n e do ft h es o f t 、v a r es y s t e m i nt h i sp a p e r ，t h ep n c i p l eo fe l e c t i 0 l y t i cp r o d u c t i o na n di t sf a u l tm o d e sw a si n n 0 d u c e d a n da n a l v s j s f i r s t l v ，t h ea u t h o rs e tu pt h eb pn e u r a ln e 觚o r km o d e lf o r t h ef a u l td i a 印o s i so f t h ea l u m i n u mr e d u c t i o nc e l lb e c a u s ei ti sh a r dt oc o n f o mt h ei n i t i a lv a l u eo ft h eb pn e u r a l n e 似。咄a j l di ti se a s yt ol o c a lm i i l i m u m ，s l o wc o n v e 略e n c ed e f e c t sa j l ds h o r t c o m i l l 筍t h u s ， t h ep a p e ru s e dg e n e t i ca 1 9 0 r i t h i i lt o 叩t i m i z et h eb pn e u r a ln e 伽o r ki i l i t i a lv a l u e nc a l l e f ! f 色c t i v e l ya c c e l e r a t et h el e 鋤i n gs p e e d 鋤de i l i l a n c e dr e c o 印i t i o no f t h eg e n e r a l i z a t i o na b i l i t ) ， t h ef a u l td i a 朗o s i sa l g o r i t h mj sp r o 伊姍e db yt h em a r l 蛆，a i l dt h ea u t h o ru s e dt h ec o m b u i l d e rt oc o m p i l e ri tt oc o mc o m p o n e n t s t 1 l u s ，i tc 柚b eu s e db yv i s u a lc + + s e c o n d l y ，t h ea u t h o rd e s i g n e da n dr e a l i z e dt h ef a u l td i a g n o s i ss o f t w a r es y s t e mw i t hv i u s a l c + + a n ds q ls e e r2 0 0 0 ，w h i c hc a nb ed i v i d e di i l t os u b s y s t e mf a u l td i a 印o s i sa i l dd a t a a c q u i s i t i o ns y s t e m s t h es y s t 鋤m a i n l yc o m p o s e so fm a n ym o d u l e s ，s u c ha sr e a l - t i i l l ed a t a d i s p l a ya 1 1 di i ) r i l 鋤i cc u em o d u l e s ，l l i s t o r i c a ld a t aq u e 巧m o d u l e ，p r i n t i l l gr e p o nf o m sm o d u l e ， 0 i l j j m eh e l pm o d u l e ，e t c t h e n ，t h ea u t h o rm a d et h es o r w a r ci i l s t a l l a t i o np a c k a g e f i i l a l l y ，t h eb pn e u r a ln e 吶o r kw m c hh a sn o tb e e no p t i i i l i z e dr e a c ht h ea p p o i i l t e da c c u r a c y m e r3 1 3 1t m i n i n g ，w h e nm n t i l l l ei s3 8 8 2 8 2 4 1 3 s ，n eb pn e u r a ln e m o r kw l l i c hh a sb c e n o p t i i i 血e dr e a c ht l l ea p p o i i l t e da o c u r a c y 如r2 5 7 1t r a j i l i l l g ，w h e nm n - t i i i l ei s2 2 1 9 9 6 9 4 5 s t h e t 洶g t i m e sr e d u c e d1 8 柚dt h e1 1 j n - t i i i l er e d u c e d4 3 a c c o r d i n gt o3 0t e s ts 鋤p l e s ，t h c a c c u m c yo ff a u l td i a g n o s i si sa b o u t8 0 7 1 1 l es y s t e mm a d e ar e s u l tf o rt h ef a u l td i a g n o s i su n d e r t h et e s te n v i r o 玎m e n ta n dt e s tp r o j e c t t h er e s u l ti sb a s i cr i g i l t ，a n dt h ea u t h o r 舀v e st h eu s e r i i l t e l l f a c ea n dt e s ti e s u l t si i lt h ee n d k e yw o r d s ：u m 塒u mr e d u c t i o nc e u ，g c n e t i ca l g o r i t l l i l l ，b pn e u r a ln e t 、v o 咄s o f t w a r es y s t e m 獨創(chuàng)性聲明 本人聲明所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進行的研究工作及取得的研究成 果。據(jù)我所知，除了文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā) 表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得j e 友王些丕堂或其他教育機構(gòu)的學(xué)位或證書 而使用過的材料。與我一同工作的同志對木研究所做的任何貢獻均已在論文中作了明 確的說明并表示謝意。 學(xué)位論文作者簽名 簽字日期：護8 年6 月6 日 學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書 本學(xué)位論文作者完全了解j 匕友王些盔堂有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，有權(quán)保 留并向國家有關(guān)部門或機構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤，允許論文被查閱和借閱。本人 授權(quán)j 曼友王些太堂可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進行檢索，可以 采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。 ( 保密的學(xué)位論文在解密后適用本授權(quán)書) 學(xué)位論文作者簽名抽扔 簽字日期：o g 年6 月6 日 學(xué)位論文作者畢業(yè)后去向： 工作單位： 通訊地址： 電話： 郵編： g一日 講 凡 ， 月 夕1 廣 6 ，p 年醯 名 期 簽 日 r竹 ，_ i 師 字 導(dǎo) 簽 北方工業(yè)人學(xué)碩+ 學(xué)位論文 1 緒論 1 1 課題的背景和意義 鋁在自然界中分布極廣，占地殼總量的8 ，是最豐富的會屬元素。由于金屬鋁的 一系列優(yōu)良的物理化學(xué)性質(zhì)，它的應(yīng)用同益廣泛，已成為有色金屬中產(chǎn)量最大、最重要 的會屬，在工業(yè)上享有“力能金屬”的美譽，鋁電解工業(yè)也因此而在國民經(jīng)濟中占有越來 越重要的地位，成為一個國家的支柱產(chǎn)業(yè)，并具有廣泛的發(fā)展自仃景。 鋁電解工業(yè)是一種典型的流程工業(yè)，企業(yè)的規(guī)模一般都很大。鋁電解工業(yè)是最早在 生產(chǎn)過程中采用計算機系統(tǒng)進行控制的工業(yè)企業(yè)之一。早在上世紀6 0 年代，世界各國 就丌始采用計算機控制鉗電解過干罕。鋁電解雖然是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，但在應(yīng)用計算機網(wǎng)絡(luò)和自 動化技術(shù)方面卻能緊芷艮信息時代的步伐。但是，目i ，j 我凼鋁電解工業(yè)的發(fā)展水平與世= 界 發(fā)達國家相比還有很大的差距，我國預(yù)焙鋁電解槽生產(chǎn)系列中普遍使用的槽控機由于其 軟、硬件功能簡單，運算功能弱，已經(jīng)遠遠不能滿足現(xiàn)代鋁電解工藝對自動化技術(shù)的要 求。要想縮小與發(fā)達國家的這利一差距，達到國際先進技術(shù)水平，必須加強鋁電解：f 業(yè)的 綜合自動化技術(shù)的研究和實施。 鋁電解槽運行狀態(tài)的檢測和故障診斷是鋁電解工業(yè)中很重要的一個環(huán)節(jié)，也是鋁電 解工業(yè)提高自動化水平的一個瓶頸。鋁電解槽是鋁電解生產(chǎn)的主要設(shè)備，鋁電解槽運行 是否正常，不僅關(guān)系到電解鋁的經(jīng)濟技術(shù)指標(biāo)，而且影響著鋁電解槽的壽命以及日常生 產(chǎn)。鋁電解槽是一個非線性、多耦合、時變和大時滯的工業(yè)過程體系，在鋁電解過程 中，物料平衡與能量平衡狀態(tài)的不斷變化及其相互影響和相互制約，形成了復(fù)雜多變的 槽況特征，如陽極效應(yīng)、陽極病變、冷槽、熱槽和不穩(wěn)定槽等，故障種類多，難以檢 測，而且有些故障一旦發(fā)生，將會造成巨大的經(jīng)濟損失，影響安全生產(chǎn)【。如何降低電 解鋁的能耗，提高鋁電解槽的壽命，提前預(yù)報電解鋁過程中發(fā)生的故障，減少經(jīng)濟損 失，提高鋁的產(chǎn)量和質(zhì)量，成為目前急需解決的重要課題。 鋁電解生產(chǎn)過程中計算機控制系統(tǒng)實時采集并存儲了大量的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)中 包含著豐富的、通常人們很難能夠發(fā)現(xiàn)的生產(chǎn)實際過程中各種因素之間相互影響、相互 作用的寶貴信息，提取和利用這些信息對于人們加強對生產(chǎn)過程的認識、提高控制和管 理水平、監(jiān)測鋁電解槽的狀態(tài)、預(yù)報即將發(fā)生的故障顯得非常重要。通過建立鋁電解生 產(chǎn)過程數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫，采用面向?qū)ο蠹夹g(shù)開發(fā)鋁電解槽故障診斷軟件，對生產(chǎn)數(shù)據(jù)進行 分析處理，可以為生產(chǎn)管理者提供方便易用的決策依據(jù)。因此，如何利用計算機技術(shù)和 自動化技術(shù)對鋁電解槽槽況進行在線監(jiān)測、診斷具有重要的意義。 1 匕方上業(yè)人學(xué)碩十學(xué)位論文 1 2 鋁電解槽故障診斷系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀 1 2 1 國外研究現(xiàn)狀 隨著故障診斷技術(shù)和計算機技術(shù)的發(fā)展，美國、法國、挪威等國家采用了基于人工 智能、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)對鋁電解槽槽況進行綜合分析和診斷，取得了較好的 診斷效果。加拿大和挪威等國家運用專家監(jiān)控系統(tǒng)對槽況進行全面解析和珍斷，并根據(jù) 結(jié)果對鋁電解槽進行控制，取得了較好的經(jīng)濟效益。美固鋁業(yè)公司、挪威鋁業(yè)公司、法 國彼施涅公司、美國凱撒鋁業(yè)公司和瑞士鋁業(yè)公司擁有世界上先進的電解鋁技術(shù)【2 1 。 德國聯(lián)合鋁業(yè)公司的e l a s 系統(tǒng)代表了國際較高的技術(shù)水平，在美國、歐洲、非洲 都有應(yīng)用。德固聯(lián)合鋁j i p 公司茵廠第一電解系列為年產(chǎn)量2 1 9 萬噸，由、，a w 公司丌發(fā) 設(shè)計的1 1 5 l a 中間j u 料預(yù)焙陽極電解礴。芮廠采用瑞士a l e s a 自動濃相輸送a l ：0 3 ， 它具有御置靈活、占地面積小、效果好等明顯優(yōu)點，并配有德國魯奇公司( l u r g i ) 設(shè) 計制造的先進技術(shù)、運行狀況良好的 二式煙氣凈化系統(tǒng)。該電解槽配備刪公司丌發(fā) 的e a is 過程控制軟件技術(shù)，電解過程采用由信息級和控制級組成的集散式白適應(yīng)控制 系統(tǒng)，整個控制是完善的，而且可靠性強，實現(xiàn)了自動熄滅陽極效應(yīng)，可更好穩(wěn)定生產(chǎn) 狀況和實現(xiàn)高效、低耗、長壽的目標(biāo)，保證了電解過程的穩(wěn)定性，槽上安裝的點式下料 裝置及自適應(yīng)控制技術(shù)的應(yīng)用是該廠獲得較高電流效率的關(guān)鍵因素。該系統(tǒng)通過全程模 擬電解槽生產(chǎn)過程中的各種擾動和其自身的變化規(guī)律，同時忽略掉部分對電解槽生產(chǎn)過 程中影響較小的擾動和在歇息的過程中剔除對電解槽生產(chǎn)產(chǎn)生異常的擾動( 效應(yīng)、換極 等為正常擾動不予剔除) ，做出相應(yīng)的控制模塊應(yīng)用于生產(chǎn)中。 另外，還有人從產(chǎn)生機理上對鋁電解槽針振進行過較詳細的分類，并通過人工神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)來識別和診斷針振原因，根據(jù)電壓信號的振幅和頻率來進行故障診斷。 1 2 2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀 在我國，故障診斷技術(shù)的研究比國外晚十年左右。目前，我國在這方面的研究主要 集中在模糊專家系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩個方面，以及與小波變換等其他技術(shù)相結(jié)合的方法， 并且在一定程度上取得了比較好的診斷效梨圳。 由清華大學(xué)承擔(dān)的“流程工業(yè)典型設(shè)備的故障診斷與預(yù)測維護系統(tǒng)”課題，以其在技 術(shù)研究上的突破及成功應(yīng)用，順利地通過了8 6 3 計劃c s 主題專家組組織的驗收。課 題研究和開發(fā)了具有自主知識產(chǎn)權(quán)的鋁電解槽智能健康診斷系統(tǒng)。這套系統(tǒng)的核心算法 水平達到國內(nèi)領(lǐng)先水平，在相關(guān)理論研究方面也取得了具有國際水平的理論成果。這套 故障診斷系統(tǒng)可通過及時發(fā)現(xiàn)或預(yù)報設(shè)備的異常或故障而避免由其所導(dǎo)致的巨大經(jīng)濟損 2 北方工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文 失或安全事故，從而具有潛在的巨大經(jīng)濟效益。鋁電解槽智能健康診斷系統(tǒng)可以有效地 預(yù)報鋁電解槽的陽極效應(yīng)，從而改善對鋁電解槽狀念的監(jiān)控，對控制陽極效應(yīng)的發(fā)生次 數(shù)、節(jié)能和保證鋁產(chǎn)品產(chǎn)量均起到了積極的作用。目前，鋁電解槽智能健康診斷系統(tǒng)分 別在甘肅省白銀鋁廠續(xù)建工程項目部和河南省神火集團鋁電工程建設(shè)指揮部鋁廠項目部 進行了試應(yīng)用。 中南大學(xué)與中鋁公司平果分公司聯(lián)合丌發(fā)的基于小波包變換預(yù)處理的鋁電解槽針振 信息元診斷系統(tǒng)，針對鋁電解槽電壓波動信號的頻譜特點，采用小波包分析方法提取了 電壓信號的特征向量，進行預(yù)處理得到頻段能量特征向量，應(yīng)用b p 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立特征 向量至0 振針信息元之i f j 的映射，仿真結(jié)果表明，能夠及時發(fā)現(xiàn)鋁電解槽的早期不良癥 狀。 中南大學(xué)與中鋁公司廣西分公司f 乜解j1 聯(lián)合丌發(fā)的基于小波高階模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診 斷系統(tǒng)，將小波理論與模糊邏輯理論引入高階b p 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，運用串聯(lián)方式將小波包 分析、模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合在一起，構(gòu)成診斷系統(tǒng)，提高了鋁電解槽工作狀態(tài)診斷 的精度。 清華大學(xué)開發(fā)的基于s d g ( 符號定向圖) 模型和模糊融合的診斷系統(tǒng)，根據(jù)生產(chǎn) 經(jīng)驗建立了鋁電解槽槽況s d g 模型，辨識不同的故障模式并計算其可能性，增加了診 斷結(jié)果的準(zhǔn)確性。 沈陽鋁鎂設(shè)計院和東北大學(xué)聯(lián)合開發(fā)的鋁電解槽模糊專家系統(tǒng)，把鋁電解的專家知 識和經(jīng)驗作為規(guī)則引入到系統(tǒng)之內(nèi)，對槽況進行實時在線診斷。在鋁電解槽陽極效應(yīng)的 預(yù)測方面，提出了通過對碳陽極氣泡振動信號的頻譜分析來預(yù)報鋁電解槽的陽極效應(yīng)的 方法。 東北大學(xué)采用分布式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)開發(fā)的診斷系統(tǒng)，不管是單一故障診斷，還是多 個復(fù)合故障診斷，診斷準(zhǔn)確率都能夠達到8 5 以上。 目前，雖然對鋁電解槽故障的智能診斷研究，無論在理論上還是在系統(tǒng)開發(fā)方面都 已取得了很大的進步，但是真正投入使用并且功能完善的系統(tǒng)并不多，大多數(shù)的研究成 果仍然停留在實驗室階段。 1 3 故障診斷技術(shù)的方法分類 1 3 1 基于解析模型的故障診斷方法 基于解析模型的故障診斷方法是最早發(fā)展起來的，此方法需要建立被診斷對象的較 為準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型，如基于系統(tǒng)模型的狀態(tài)估計、參數(shù)估計和等價空間的診斷方法等。 北方二r = 業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文 基于解析模型診斷的主要思想是：根據(jù)組成系統(tǒng)建立待診斷系統(tǒng)模型，這種模型通 常用一階邏輯語句來描述。根據(jù)系統(tǒng)的邏輯模型以及系統(tǒng)的輸入能通過邏輯推理推導(dǎo)出 系統(tǒng)在j 下常情況下預(yù)期行為。觀測到的系統(tǒng)實際行為與系統(tǒng)預(yù)期行為有差異，說明系統(tǒng) 存在故障，利用邏輯推理也能夠確定引發(fā)故障的原因。 1 3 2 基于信號處理的故障診斷方法 當(dāng)難以建立診斷對象的解析數(shù)學(xué)模型時，基于信號處理的故障診斷方法足非常有用 的，因為這種方法回避了抽取對象的數(shù)學(xué)模型的難點。 基于信號處理的主要思想足：利用計算機或?qū)Ｓ锰幚碓O(shè)備，以數(shù)值計算的方法對信 號進行采集、變換、綜合、估值與諺! 刖等加工處理，以達到檢測出故障的同的。所采用 的方法有：傅罩葉分析法( f f t ) 、小波分析法、頻淆分析法和相天分析法。 1 3 3 基于知識的故障診斷方法 基于知識的故障診斷方法與基于信號處理的故障診斷方法類似，也不需要系統(tǒng)的定 量數(shù)學(xué)模型，但它克服了后者的缺點，引入了診斷對象的許多信息，特別是可以充分地 利用專家診斷知識等，所以是一種很有6 訂途的故障診斷方法，尤其足在非線性系統(tǒng)領(lǐng)域 中?；谥R的故障診斷方法還可以分為基于癥狀的方法和基于定性模型的方法。基于 癥狀的方法包括專家系統(tǒng)方法、模糊推理方法、模式識別方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法等，基于 定性模型的方法包括定性觀測器、定性仿真和知識觀測器等。 基于知識的診斷方法的主要思想是：在知識的層次上，以知識處理技術(shù)為基礎(chǔ)，實 現(xiàn)辯證邏輯與數(shù)理邏輯的集成，符號處理與數(shù)值處理的統(tǒng)一，推理過程與算法過程的統(tǒng) 一。通過在概念和處理方法上的知識化，實現(xiàn)設(shè)備故障診斷智能化。 1 4 鋁電解槽故障診斷技術(shù)發(fā)展方向 鋁電解槽是一個多變量、非線性、大滯后、時變的復(fù)雜系統(tǒng)，不能確定它的數(shù)學(xué)模 型。因此，將基于知識的故障診斷方法或者基于信號處理的故障診斷方法應(yīng)用于鋁電解 過程的故障診斷，比基于解析模型的故障診斷方法具有優(yōu)勢。而且，在這個復(fù)雜的鋁電 解系統(tǒng)中，用多種故障診斷方法的融合能夠更好的進行診斷。 因此，鋁電解槽故障診斷技術(shù)主要有以下幾種發(fā)展趨判1 叭1 】： 一是把模糊邏輯與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，充分利用模糊控制與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點，構(gòu) 造模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 模糊邏輯與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方式包括：以模糊算子代替神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中神經(jīng)元的 傳遞函數(shù)、采用模糊參數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值、采用模糊變量作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入信號 4 北方工業(yè)人學(xué)碩士學(xué)位論文 等。基于模糊理論的模糊邏輯系統(tǒng)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，既有共同之處，也有各自不同 的特點。首先，它們都是用于解決復(fù)雜非線性系統(tǒng)的信息處理、控制、決策等問題所使 用的方法，兩者都采用數(shù)值方法建立輸入與輸出之間的非線性映射關(guān)系，因此，都不需 要建立系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型。其次，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊系統(tǒng)都能從各自不同的角度增強計算機 系統(tǒng)信息處理的“智商”，因而在廣泛的人工智能領(lǐng)域都發(fā)揮了重要的作用。最后，人們 已經(jīng)證明，一個適當(dāng)設(shè)計的模糊邏輯系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都已成為嚴格有效的非線性系統(tǒng)信 息處理、控制、決策的方法和工具。但是，在如何建立輸入輸出的映射關(guān)系、如何存儲 和表達知識以及在系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)等方面，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯系統(tǒng)是有著顯著差別的。由 于各自不同的結(jié)構(gòu)特點，它們在應(yīng)用中也有各自的優(yōu)缺點，如表1 1 所示。 表1 1 模糊邏輯系統(tǒng)! j 人i ：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雕i 匕較 名稱模糊邏輯系統(tǒng)人上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 結(jié)構(gòu)模糊規(guī)則、模糊推理多個神經(jīng)元相且迮接而成的網(wǎng)絡(luò) 優(yōu)點能處理4 i 確定的信息，可利川專家經(jīng)驗知識 無學(xué)習(xí)能力，推理過程中模糊性增加 缺點并行處理、容錯性強、有自我學(xué)習(xí)能力知識解釋困難、初始權(quán)值設(shè)置任意性強 將模糊邏輯與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合，構(gòu)造模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)實質(zhì)上是對人 腦結(jié)構(gòu)和思維功能的雙重模擬，也就是大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的“硬件”拓撲結(jié)構(gòu)和模糊信息處理 的“軟件”功能的同時模擬。其顯著特點體現(xiàn)在它充分吸收了模糊理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各自的 優(yōu)點，并由此來彌補各自的不足。近年來，關(guān)于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的研究得到了高度的 重視，其成果也己得到了廣泛的應(yīng)用。在故障診斷領(lǐng)域，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)代表了一個 新的方向。 。 在鋁電解槽陽極效應(yīng)預(yù)報中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要用來計算在當(dāng)前的狀態(tài)下，正常運行和 發(fā)生陽極效應(yīng)的概率，這決定了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出應(yīng)該是實數(shù)值( o 到1 之間的概率值) ， 而不是簡單的布爾值。在鋁電解槽故障診斷系統(tǒng)中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是用于提供狀態(tài)和故障概 率的子模塊。因此，由自適應(yīng)線性單元和模糊神經(jīng)元組成的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，相對于由輸 出值為布爾值的神經(jīng)元組成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，更適用于鋁電解槽的故障診斷系統(tǒng)。 二是遺傳算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，構(gòu)造遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。近年來，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故 障診斷已廣泛應(yīng)用于參數(shù)預(yù)測及故障診斷等方面，其中最常用的是b p 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它能 夠模擬很多映射關(guān)系。但是，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仍存在著它所固有的弊端。就拿應(yīng)用最多的b p 5 北方工業(yè)人學(xué)碩七學(xué)位論文 算法來說，最為明顯的兩點就是收斂速度慢和容易陷入局部極小值。它是利用可微函數(shù) 的梯度下降的方法進行搜索最優(yōu)的，這是b p 算法收斂慢的主要原因。b p 算法對于局部 搜索具有優(yōu)勢，但對于全局搜索，就容易陷入局部極小值，不能搜索到最優(yōu)值。而且 b p 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值不易確定，有的學(xué)者經(jīng)過分析研究后認為：選擇權(quán)值的量級為 s ，其中s 為第一層神經(jīng)元數(shù)量，t 為輸出層神經(jīng)元數(shù)量。對于這些問題，出現(xiàn)了一 些優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和權(quán)值的方法，如改進優(yōu)化法、改進作用函數(shù)以及如梯度下降搜索法和 模擬退火法等。雖然有一定的可行性，但均不能圓滿解決所存在的i u j 題。遺傳算法的出 現(xiàn)，使得網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練有了新的有效方法。遺傳算法的搜索不但是并行的，而且能夠遍及 全局，不f h 加快了網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，而且容易得到全局最優(yōu)解，改善網(wǎng)絡(luò)的性能。這也是日 6 訂這門技術(shù)的最新發(fā)展趨向。 1 5 課題的研究內(nèi)容 從錨電解槽故障診斷技術(shù)的發(fā)展方向來看，再結(jié)合鋁電解槽槽況的自身特點，本文 利用b p 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立故障模型，進行故障診斷。為了克服b p 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對初值的要求 高，存在收斂速度慢、容易陷入局部最小值的缺陷和不足，用遺傳算法對b p 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 的初始權(quán)值和閾值進行優(yōu)化，得到最優(yōu)初始權(quán)值和閾值，然后再進行網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)，加快 了網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，提高了故障診斷的準(zhǔn)確性。 最后，利用v i s u a lc + + 6 0 和s q ls e r v e r2 0 0 0 開發(fā)鋁電解槽故障診斷軟件系統(tǒng)，實 現(xiàn)對鋁電解槽槽況狀態(tài)的實時監(jiān)控和鋁電解過程的故障診斷。用m a n a b 軟件編寫故 障診斷算法，采用c o mb u i l d e r 進行編譯，生成c o m 組件，方便v i s u a lc + + 調(diào)用。 1 6 論文的結(jié)構(gòu)安排 本文論述了如何設(shè)計和實現(xiàn)鋁電解槽槽況的故障診斷，包括故障診斷方法的選擇， 遺傳算法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化，軟件系統(tǒng)的開發(fā)、設(shè)計及相關(guān)細節(jié)等問題，并對相關(guān)背景 知識做了簡單介紹，包括故障診斷技術(shù)方法分類、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀等。 論文的結(jié)構(gòu)安排如下： 第一章是整篇論文的概述，簡要介紹了課題的研究背景和意義，闡明了要解決的問 題，綜述了故障診斷的方法和技術(shù)，分析了鋁電解槽故障診斷技術(shù)的發(fā)展方向，概括了 本文各章節(jié)的內(nèi)容和作者完成的工作。 第二章主要論述了鋁電解槽故障診斷系統(tǒng)的總體設(shè)計方案。首先簡要介紹了鋁電解 的原理和鋁電解槽的故障分類，并在此基礎(chǔ)上，從系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和功能上給出了系統(tǒng)的總體 設(shè)計方案，然后介紹了涉及到的主要開發(fā)工具以及整個系統(tǒng)的特點和功能。 6 北方t 業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文 第三章詳細論述了故障診斷子系統(tǒng)的設(shè)計方案，包括故障診斷算法的選擇，神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)模型的建立，遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法和遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立，最后給出了 故障診斷子系統(tǒng)的軟件實現(xiàn)方案。 第四章首先介紹了數(shù)據(jù)傳輸子系統(tǒng)的設(shè)計過程，包括數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)信息，a d o 數(shù)據(jù) 庫連接技術(shù)連接、打開、獲取、操作、關(guān)閉數(shù)據(jù)庫及數(shù)據(jù)庫的記錄集的方法。其次，介 紹了其他主要功能模塊的設(shè)計丌發(fā)方法，包括實時數(shù)據(jù)顯示模塊，動念曲線顯示模塊， 歷史數(shù)據(jù)查詢模塊，在線故障珍斷模塊，報表生成打印模塊，在線幫助系統(tǒng)模塊等。 第五章主要進行了鋁電解槽故障診斷系統(tǒng)的測試，并對測試結(jié)果進行了分析。 笫六章對全文進行了總結(jié)，并對本課題的研究提出了展望。 7 北方= 業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文 2 鋁電解槽故障診斷系統(tǒng)總體設(shè)計 2 1 鋁電解生產(chǎn)的原理 目前，鋁的生產(chǎn)方法是鋁電解，鋁電解是一個復(fù)雜的工業(yè)過程，由大量的物理變 化、化學(xué)變化和其他過程所組成。鋁電解槽是鋁電解過程的主要設(shè)備，其工作狀態(tài)直接 影響鋁電解工業(yè)的效益。 煉鋁的方法稱為霍爾一埃魯法，其基本原理是采用氧化鋁作為煉鋁的原料，以冰晶 石熔體作為溶劑，碳素材料作為陽極，以位于碳素內(nèi)襯中的鋁液作為陰極，通入直流 電，通過電解反應(yīng)，在陽極產(chǎn)生出二氧化碳或一氧化碳，在陰極產(chǎn)生金屬鋁，其基本的 化學(xué)反應(yīng)方程式為1 5 l ： 2 2 0 3 + 3 c = 4 + 3 c 0 2( 2 1 ) 鋁電解槽工作在大電流、高溫度、強腐蝕性熔體的條件下，是一個多變量耦合、時 變和大滯后的工業(yè)過程體系，由于同時受到電磁力、氣體等作用，使電解槽內(nèi)眾多的參 數(shù)和變量具有不確定性和不可連續(xù)測定性，使得錨電解槽控制所需的重要參數(shù)( 氧化鋁 濃度、鋁電解溫度) 無法在線連續(xù)測量。目前可以在線采集的參數(shù)只有槽電壓和槽電 流，能夠?qū)崟r反應(yīng)槽況變化的參數(shù)也只有通過槽電壓和槽電流計算而得到的槽電阻信 號，其他參數(shù)均無法在線測量，因此無法建立起完整的數(shù)學(xué)模型。 2 2 槽電阻信號的計算 槽電阻信號，又簡稱為槽電阻，主要由有用信號和干擾信號兩部分構(gòu)成，是用來實 現(xiàn)對鋁電解過程中實時監(jiān)控和故障診斷的主要技術(shù)參數(shù)。 目前，被廣泛采用的槽電阻的計算模型是【1 2 】： 磁一以一e ) j r i( 2 2 ) 其中： r ：氣時刻的槽電阻采樣值； 圪：氣時刻的槽電壓值； ，。：時刻的系列電流值； e ：表觀反電動勢設(shè)定常數(shù)。 8 北方工業(yè)人學(xué)碩十學(xué)位論文 2 3 鋁電解槽的故障分類 在生產(chǎn)過程中，由于槽內(nèi)物料平衡與能量平衡狀態(tài)的不斷變化及其相互影響和相互 制約，形成了復(fù)雜多變的槽況特征，如陽極效應(yīng)，陽極病變，陽極長苞，鋁液波動，冷 槽，熱槽和不穩(wěn)定槽等，而鋁電解槽故障診斷系統(tǒng)要診斷的目標(biāo)就是這些故障。 2 3 1 陽極效應(yīng) 陽極效應(yīng)是鋁電解過程中發(fā)生在陽極上的特殊現(xiàn)象，產(chǎn)生陽極效應(yīng)的最主要的原因 是陽極附近的氧化錨濃度降低。當(dāng)工業(yè)鋁電解槽罩氧化鋁含量低于1 o 時，氟離子和 氧離子共同在碳陽極上放電，形成氧氟化合物( c o f ) ，隨后和其他吸附化合物一起積 聚住陽極表面上。此時，電解質(zhì)對碳1 5 幾極的濕潤性變壞，電解質(zhì)會在更人程度上為陽極 所排斥，于是陽極的有效電流密度逐漸增加，達到臨界電流密度時，便發(fā)，上陽極效應(yīng)。 其外觀特征是：在陽極周圍產(chǎn)生明亮的小火花，氣泡停止在陽極析出，電解質(zhì)也停 止沸騰。熔鹽和陽極問的電子傳遞受到阻礙，導(dǎo)致槽電壓在丌始發(fā)生的兒秒鐘之內(nèi)迅速 升高( 3 0 5 0 伏) 和電流的急劇下降，往往使現(xiàn)場工作人員無法及時做出反應(yīng)，消耗 大量的電能，并引起系列r c l 流和電壓的波動，降低了電流效率。因此，義寸鋁電解楷陽極 效應(yīng)的預(yù)報和控制，具有重要意義。 2 3 2 鋁液波動 鋁液波動又成滾鋁，是在鋁電解過程鐘時常發(fā)生的異?，F(xiàn)象，影響鋁電解過程的正 常進行。電解槽鋁液波動的形成原因很多，但其主要原因是槽內(nèi)磁場和熔體流動，槽電 解溫度和槽膛形狀的影響，這三個影響因素對引起電解槽鋁液波動過程的形成既有單獨 作用，又有相互的共同作用。 其外觀特征是：鋁液從槽底翻滾到電解質(zhì)表面，造成電解槽局部短路，電壓擺動， 電解溫度升高等。當(dāng)鋁液波動較大時，甚至?xí)霈F(xiàn)鋁液滾出槽的情況。鋁液波動對電解 槽造成的危害，不僅會影響電解槽的正常電解生產(chǎn)，還會造成電解槽破損，甚至?xí)黄?中止電解槽的生產(chǎn)過程，造成非正常停槽。 2 3 3 冷槽熱槽 冷槽或熱槽是指電解質(zhì)熔液溫度長時間偏底或偏高，一般情況下鋁電解槽的正常生 產(chǎn)溫度是9 4 0 9 6 0 ，長時間偏低或者偏高都會影響鋁電解的正常生產(chǎn)。冷槽會對鋁 電解槽內(nèi)液體溫度場和電磁場造成不利影響，可能導(dǎo)致其它的故障產(chǎn)生。熱槽會降低鋁 電解槽的電解效率，增加電能消耗。因此，應(yīng)當(dāng)避免冷槽和熱槽的發(fā)生，是鋁電解槽的 溫度保持在正常范圍內(nèi)。 9 北方t 業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文 鋁電解工業(yè)生產(chǎn)中，各種鋁電解槽故障一般都會直接或間接導(dǎo)致鋁電解槽溫度的改 變，因此，冷槽和熱槽屬于前述幾種故障的附屬故障，一般由有經(jīng)驗的車間工人根據(jù)鋁 電解槽內(nèi)的火焰的顏色判定，并采取相應(yīng)的措施予以排除。 2 4 系統(tǒng)的總體設(shè)計方案 先進的計算機控制系統(tǒng)已經(jīng)應(yīng)用在現(xiàn)代化鋁電解生產(chǎn)系統(tǒng)中，每一個車| 、日j 都配置一 臺工控機，每一臺槽控機都控制一臺電解槽，監(jiān)控系統(tǒng)通過局域網(wǎng)與數(shù)據(jù)庫服務(wù)器相 連，其監(jiān)控系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖2 1 所示： 圖2 1 鋁電解網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖 鋁電解槽故障診斷軟件系統(tǒng)一般安裝在監(jiān)控室的上位機上，也可以安裝在局域網(wǎng)內(nèi) 的任意一臺計算機上，如主任室的計算機。系統(tǒng)通過獲取存儲在數(shù)據(jù)庫服務(wù)器上的現(xiàn)場 數(shù)據(jù)，對信息進行加工處理，實現(xiàn)對鋁電解槽的槽況監(jiān)控和參數(shù)修改，同時也為人工操 1 0 北方工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文 作以及維護提供可靠的數(shù)據(jù)依據(jù)。這種網(wǎng)絡(luò)化的結(jié)構(gòu)，不僅方便了數(shù)據(jù)的共享，而且為 鋁電解槽槽況監(jiān)測與故障診斷軟件系統(tǒng)的應(yīng)用帶來了方便。 因此，鋁電解槽故障診斷軟件系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)如圖2 2 所示： 用戶 人機界面 i 工 。l i 故障診斷 i子系統(tǒng) 工 i 信號處理 i子系統(tǒng) i ： 、 r i 數(shù)據(jù)傳輸子系統(tǒng) f 數(shù)據(jù)庫服務(wù)器 i 圖2 2 軟件系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)圖 從圖2 2 中可以看出，系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)可分為三個層次。最上層是人機接口，即界 面層，包括各種人機界面，菜單，命令按鈕，圖形顯示等；中間層是信號分析處理，故 障診斷算法和各種參數(shù)運算的主體，即邏輯層，包括各種中間參數(shù)的計算，故障診斷算 法的實現(xiàn)，參數(shù)的設(shè)置，在線數(shù)據(jù)采集等；最下層是數(shù)據(jù)庫服務(wù)器，即數(shù)據(jù)層，存儲各 種在線采集的現(xiàn)場數(shù)據(jù)等。 本文主要論述數(shù)據(jù)傳輸子系統(tǒng)，故障診斷子系統(tǒng)和人機接口界面的設(shè)計過程。 2 5 主要開發(fā)工具及系統(tǒng)功能 v j s u a lc + + 是m i c r o s o f i 公司推出的功能強大的面向?qū)ο箝_發(fā)工具，是在w i n d o w s 操作系統(tǒng)下進行應(yīng)用程序開發(fā)的最重要的產(chǎn)品，是系統(tǒng)級應(yīng)用開發(fā)工具，是運用面向?qū)?一1 1 - 北方丁業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文 象思想進行軟件項目開發(fā)的得力工具，它使得軟件開發(fā)能夠在源碼級、類級、控件級等 多個級別上重用，不僅加快了軟件開發(fā)效率，而且提高了軟件的可重用性和頑健性。 下面給出各種軟件開發(fā)平臺優(yōu)缺點的比較，如表2 1 所示： 表2 1 軟件開發(fā)平臺優(yōu)缺點比較 開發(fā)平臺 v i s u a lc + +c + + b u 刪e rv i s u a lb a s i c d e l p h i i ：業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，高效率源于c 語言，靈活開發(fā)效率高，時間源于p a s c a i 語言，編 具有面向?qū)ο蟮奶匦院?，編程效?短，使川簡單。譯速度快，開發(fā)效率 優(yōu)點點，還可以使川高，學(xué)起來快，使 高，數(shù)據(jù)編程能力強 m f 類庫，并有剛起米簡單。人。 多種i ：具的支持。 學(xué)習(xí)較幽難，使j j與w i n d o w s 系統(tǒng)的 運行速度較慢，缺乏編剃語言f i 很流行， 缺點起來比較復(fù)雜。兼容性較v i s u a l靈活的數(shù)據(jù)類型，項底層開發(fā)較弱。 c + + 差一些。 目管理困難。 s q ls e r v e r2 0 0 0 是m i c r o s o f t 公司的企業(yè)級數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，它是由s v b a s es q ls e e r 演變向來的。它是一個功能強大的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，是一個支持縮放、高性能的關(guān)系型 數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)( i b m s ) 。它的完全基于服務(wù)器客戶機模式的特點使得許多公司和 企業(yè)選擇該產(chǎn)品作為新一代數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。s q ls e r v e r2 0 0 0 作為一個高性能的數(shù)據(jù)庫管 理系統(tǒng)，既可以管理大中型企業(yè)和公司數(shù)據(jù)，也可以在小型的系統(tǒng)或單機中使用。它具 有1 1 1 t e m e t 集成，可伸縮性和可用性，易于安裝、部署和使用，還提供了很多常用的管 理工具程序，例如服務(wù)器管理器、企業(yè)管理器，查詢分析器等。 m a t ia b 是m a t h w o r l 娼公司推出的工程計算軟件，它以強大的矩陣運算能力為基 礎(chǔ)，同時提供多種學(xué)科領(lǐng)域的工具箱，現(xiàn)已發(fā)展成為世界上最優(yōu)秀的數(shù)學(xué)應(yīng)用軟件。由 于語言的平臺局限性，m a l l a b 程序無法脫離m a l r i a b 環(huán)境而運行?，F(xiàn)有的脫離 m a t i a b 環(huán)境的混合編程技術(shù)主要是借助m a l r i a b 的c c + + 函數(shù)庫，或者借助 m a l la b 的m c c 編譯器生成c 犯+ + 代碼，然后嵌入到用戶的c 忙+ + 程序。將c c + + 代碼進一步編譯為d l l 或是e x e 文件，可以應(yīng)用于c i c + + 語言之外的開發(fā)環(huán)境，如 v i s u a lc + + ，v i s u a lb a s i c ，d e l p l l i 等。一些輔助軟件也被廣泛應(yīng)用于m a t ia b 和 d c + + 的混合編程中，如m a t c o m 。 本系統(tǒng)在w i i l d o w sx p 操作系統(tǒng)下，通過v i s u a lc + + 6 0 ，m a l r ia b 和s q ls e r v e r 2 0 0 0 相結(jié)合的方式進行開發(fā)設(shè)計，具有如下特點： ( 1 ) 功能完善，界面友好：可以做的連接局域網(wǎng)內(nèi)的遠處數(shù)據(jù)庫，實時數(shù)據(jù)顯示， 1 2 北方工業(yè)人學(xué)碩十學(xué)位論文 動態(tài)曲線顯示，歷史數(shù)據(jù)查詢，報表生成和打印，在線幫助，故障診斷，參數(shù)設(shè)置等功 能。 ( 2 ) 算法先進，升級方便：主要采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行故障診斷和故障模式分類，并配 合遺傳算法進行優(yōu)化，使系統(tǒng)能夠有效的，準(zhǔn)確的，實時的對鋁電解槽進行狀態(tài)監(jiān)測和 故障診斷。故障診斷算法采用m a t ia b 編程并編譯生成c o m 組件，這樣做可以在不 改變整個軟件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的情況下，方便的升級或修改故障診斷的算法。 ( 3 ) 結(jié)構(gòu)清晰，模塊編程：從程序模塊的角度來講，軟件系統(tǒng)由數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)， 故障診斷子系統(tǒng)，信號分析與處理子系統(tǒng)等組成，軟件程序采用v i s u a lc + + 編寫，程序 結(jié)構(gòu)模塊化，容易擴展，各種算法模塊和功能模塊協(xié)調(diào)運作，使整個系統(tǒng)的運行效率更 占 同。 鋁電角犁槽故障診斷軟件系統(tǒng)的功能模塊如圖2 3 所示： 圖2 3 軟件系統(tǒng)功能模塊圖 由圖2 3 可以看出，該系統(tǒng)主要實現(xiàn)以下幾種功能： ( 1 ) 系統(tǒng)管理模塊：實現(xiàn)軟件系統(tǒng)的管理，包括用戶的添加，密碼的修改以及退出 系統(tǒng)等功能。 ( 2 ) 數(shù)據(jù)采集模塊：實現(xiàn)軟件系統(tǒng)與局域網(wǎng)內(nèi)的遠處數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的連接，數(shù)據(jù)庫 中存儲的現(xiàn)場數(shù)據(jù)的讀取等功能，在線采集槽電壓、系列電流等數(shù)據(jù)。 ( 3 ) 數(shù)據(jù)顯示模塊：實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中現(xiàn)場數(shù)據(jù)的實時動態(tài)顯示。 ( 4 ) 曲線顯示模塊：以動態(tài)曲線的形式顯示鋁電解槽的槽電壓和槽電流。 ( 5 ) 故障診斷模塊：主要實現(xiàn)對鋁電解槽槽況的工作狀態(tài)進行在線故障診斷，如果 1 3 北方工業(yè)人學(xué)碩士學(xué)位論文 發(fā)現(xiàn)有故障產(chǎn)生，將對槽況的故障進行報警和顯示，使工作人員能夠及時發(fā)現(xiàn)故障，保 障安全生產(chǎn)。 ( 6 ) 數(shù)據(jù)查詢與報表打印模塊：主要通過日期等條件參數(shù)的選擇，實現(xiàn)對槽電壓、 槽電流等歷史數(shù)據(jù)進行查詢，并生成報表，對報表進行打印。 ( 7 ) 在線幫助模塊：用戶在線幫助手冊，包括系統(tǒng)的使用方法等介紹。 2 6 本章小結(jié) 本章簡要介紹了鋁電解的生產(chǎn)原理，在生產(chǎn)過程中可能產(chǎn)生的故障以及故障產(chǎn)生的 原因，并在此基礎(chǔ)上，主要介紹了鋁電解槽故障診斷系統(tǒng)的總體設(shè)計方案，包括系統(tǒng)的 整體結(jié)構(gòu)設(shè)計和各個功能模塊的劃分，最后采用v i s u a lc + + ，m a t l a b 和s q ls e r v e r 2 0 0 0 三者相結(jié)合的方法丌發(fā)系統(tǒng)軟件，實現(xiàn)對鋁電解槽的敞障診斷。 1 4 北方工業(yè)人學(xué)碩十學(xué)位論文 3 故障診斷子系統(tǒng)的設(shè)計 3 1 故障診斷方法的選擇 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的出現(xiàn)，為故障診斷問題提供了一種新的解決途徑，特別是對于鋁電 解過程這種復(fù)雜的系統(tǒng)。由于基于解析模型的故障診斷方法面臨著難以建立系統(tǒng)模型的 實際困難，基于知識的故障診斷方法成了重要的、也是實際可行的方法，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 i 0 非線性映射特性、信息的分布存儲、并行處理和全局集體作用，特別是其高度的自 組織和自學(xué)習(xí)能力，使其成為鋁電解槽槽況故障診斷的一種有效方法和手段。 3 2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的選擇 神經(jīng)剛絡(luò)的基本巾元足神經(jīng)元，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就足由大量的種繹，已相互連接而構(gòu)成的網(wǎng) 絡(luò)，根據(jù)連接方式的不同，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)通常可分成兩大類：層狀結(jié)構(gòu)和網(wǎng)狀結(jié) 構(gòu)。 層狀結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由若干層組成，其中一層為網(wǎng)絡(luò)的輸入層，另一層為網(wǎng)絡(luò)的輸 出層，其余介于輸入層與輸出層之間的則為網(wǎng)絡(luò)的隱含層，每一層都包括一定數(shù)量的神 經(jīng)元，在相鄰層中神經(jīng)元單向連接，而同層內(nèi)的神經(jīng)元相互之間無連接關(guān)系。根據(jù)層與 層之間有無反饋連接，層狀結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進一步分為前饋網(wǎng)絡(luò)和反饋網(wǎng)絡(luò)兩種類型。 前饋網(wǎng)絡(luò)又稱為前向網(wǎng)絡(luò)，其特點是在前后相鄰的兩層