[發(fā)明專利]一種基于小波分析的濃密機底流堵塞故障診斷方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011115540.6
• 申請日: 2020-10-16
• 公開（公告）號: CN112326283A
• 公開（公告）日: 2021-02-05
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張漢闊;段銀聯(lián);何大闊;鄒國斌;李康;王旭;方文
• 申請（專利權(quán)）人: 山東黃金礦業(yè)（萊州）有限公司三山島金礦;東北大學
• 主分類號: G01M99/00
• 分類號: G01M99/00
• 代理公司: 煙臺雙聯(lián)專利事務(wù)所(普通合伙) 37225
• 代理人: 姜宏藝

本發(fā)明公開了一種基于小波分析的濃密機底流堵塞故障診斷方法，首先利用小波分析理論，結(jié)合原有歷史數(shù)據(jù)和現(xiàn)場實際情況，對發(fā)生故障時段的數(shù)據(jù)采用基于db6的小波基函數(shù)的小波分解方法對該階段數(shù)據(jù)進行特征提取；然后經(jīng)過實驗對比，確定出相似度的閾值；最后根據(jù)某一時段數(shù)據(jù)經(jīng)過同等方式進行處理后獲得的數(shù)據(jù)特征與所提取的故障特征的相似度與該閾值進行對比，判定底流堵塞異常狀態(tài)。該方法可以有效地對底流堵塞異常狀態(tài)進行判別，以協(xié)助操作員進行控制，保證濃密脫水過程安全、穩(wěn)定運行，提高綜合經(jīng)濟效益，同時減少壓濾機的故障率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于濕法冶金領(lǐng)域，具體涉及一種濃密機底流堵塞故障診斷方法。

背景技術(shù)

隨著國家的快速發(fā)展，工業(yè)化、城鎮(zhèn)化進程的不斷推進，對礦物資源的不斷開發(fā)利用，高品位礦石正在逐步減少，金屬資源日益枯竭。業(yè)界不得不越來越多地面臨從貧、細、雜礦石中回收礦物資源的問題，礦產(chǎn)資源供給面臨空前的壓力。如何經(jīng)濟高效地利用低品位有色金屬礦物資源生產(chǎn)金屬產(chǎn)品，對我國的可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。而濕法冶金工藝正具有可處理低品位復(fù)雜礦石、生產(chǎn)高效、低排放等優(yōu)點，在有色金屬冶煉領(lǐng)域有著越來越廣泛的應(yīng)用。提高濕法冶金生產(chǎn)流程的自動化水平，實現(xiàn)濕法冶金全流程優(yōu)化控制已成為我國業(yè)界亟需解決的重要問題。

礦物加工是典型的流程工業(yè)過程，其生產(chǎn)機理復(fù)雜，工序環(huán)節(jié)眾多，各個工序相互影響，相互耦合。濃密脫水工序是其中一道非常重要的工序，濃密機是該過程的關(guān)鍵設(shè)備。在生產(chǎn)過程中濃密機底流容易發(fā)生生產(chǎn)異常的狀況，如有可能發(fā)生底流堵塞故障，致使一段時間內(nèi)整個工序停工，造成巨大的經(jīng)濟損失。在實際工業(yè)現(xiàn)場采用的是間歇式放礦的生產(chǎn)方式，當發(fā)生底流堵塞故障時，此時底流流量小，攪拌槽中入料少、出料多，入不敷出，運行一段時間后，會導(dǎo)致出現(xiàn)攪拌槽電機空轉(zhuǎn)、壓濾機無料可壓的情況。此外，在該故障下不僅會造成電能的浪費，而且會使得壓濾機壓濾的濾餅重量低、含料少導(dǎo)致壓濾機效率降低。因此，對濃密機出料進行故障監(jiān)測就顯得尤為重要。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是，提供一種基于小波分析的濃密機底流堵塞故障診斷方法，解決濃密機底流堵塞故障的在線診斷問題。

本發(fā)明解決其技術(shù)問題采用的技術(shù)方案是：

一種基于小波分析的濃密機底流堵塞故障診斷方法，其特征在于：首先利用小波分析理論，結(jié)合原有歷史數(shù)據(jù)和現(xiàn)場實際情況，對發(fā)生故障時段的數(shù)據(jù)采用基于db6的小波基函數(shù)的小波分解方法對該階段數(shù)據(jù)進行特征提取；然后經(jīng)過實驗對比，確定出相似度的閾值，若某一時段數(shù)據(jù)經(jīng)過同等方式進行處理后獲得的數(shù)據(jù)特征與所提取的故障特征的相似度對比大于等于該閾值，則認定該時段處于底流堵塞異常的故障狀態(tài)；若小于該閾值，則認為該時段不符合底流堵塞的異常狀態(tài)。

所述的基于小波分析的濃密機底流堵塞故障診斷方法步驟如下：

步驟1：確定建立故障診斷模型所需的據(jù)集：結(jié)合現(xiàn)場實際生產(chǎn)情況和專家經(jīng)驗，在歷史數(shù)據(jù)中確定出符合底流堵塞狀態(tài)階段的底流流量數(shù)據(jù)集作為故障診斷模型的訓(xùn)練集；

步驟2：對所確定的數(shù)據(jù)集通過小波分析方法提取數(shù)據(jù)特征：基于db6小波基函數(shù)對數(shù)據(jù)集進行二層、三層、四層、五層小波分解，經(jīng)過大量數(shù)據(jù)分析采用五次分解后的低頻信息和二次分解、三次分解、四次分解后的高頻信息作為濃密機底流堵塞的故障特征；

步驟3：確定相似度的閾值：結(jié)合現(xiàn)場實際生產(chǎn)情況和專家經(jīng)驗，通過對比歷史數(shù)據(jù)中正常狀態(tài)、底流堵塞狀態(tài)、其他異常狀態(tài)的所提取的數(shù)據(jù)特征與訓(xùn)練集中所提取的數(shù)據(jù)特征進行相似度對比，確定公式(1)所示的相似度閾值；

步驟4：故障判別：對要進行故障判別的時段按照上述方式進行小波分解提取數(shù)據(jù)特征，然后按照公式(1)與訓(xùn)練集所提取的數(shù)據(jù)特征進行對比獲得相似度數(shù)值，若該數(shù)值大于等于步驟3中所確定出的相似度閾值，則判定該時段處于濃密機底流堵塞的異常狀態(tài)；若該數(shù)值小于步驟3中所確定出的相似度閾值，則判定該時段不屬于濃密機底流堵塞的異常狀態(tài)。