计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2014年
12期
367-370,392
,共5页
炼钢炉%炉温%约束模糊聚类%温度检测
煉鋼爐%爐溫%約束模糊聚類%溫度檢測
련강로%로온%약속모호취류%온도검측
Steel furnace%Furnace temperature%Constraints fuzzy clustering%Temperature detection
在炼钢炉内高温高压环境下,异常温度信号往往瞬间形成,在炉内气浪、异常压力鼓动等外部干扰下,温度异常信号会迅速发生非正常衰减,甚至与其它异常信号发生混淆,造成温度测量不准.传统的炉内温度异常检测方法在信号发生不可控衰减或混淆的情况下,信号分离和识别的过程存在较大困难,在外部干扰下,对温度信号的单独识别、提取效果不佳,温度检测存在较大弊端.提出一种采用约束模糊聚类算法的大型炼钢炉炉温异常信号检测方法.根据傅里叶变换方法对信号采集设备采集到的信号进行隔离处理,克服由于信号混淆带来的困难.根据约束模糊聚类算法,对隔离后的信号进行聚类,使其成为有效的识别特征,完成了异常温度的检测.实验结果表明,利用改进算法进行大型炼钢炉炉温异常检测,能够极大提高异常温度信号检测的准确率.
在煉鋼爐內高溫高壓環境下,異常溫度信號往往瞬間形成,在爐內氣浪、異常壓力鼓動等外部榦擾下,溫度異常信號會迅速髮生非正常衰減,甚至與其它異常信號髮生混淆,造成溫度測量不準.傳統的爐內溫度異常檢測方法在信號髮生不可控衰減或混淆的情況下,信號分離和識彆的過程存在較大睏難,在外部榦擾下,對溫度信號的單獨識彆、提取效果不佳,溫度檢測存在較大弊耑.提齣一種採用約束模糊聚類算法的大型煉鋼爐爐溫異常信號檢測方法.根據傅裏葉變換方法對信號採集設備採集到的信號進行隔離處理,剋服由于信號混淆帶來的睏難.根據約束模糊聚類算法,對隔離後的信號進行聚類,使其成為有效的識彆特徵,完成瞭異常溫度的檢測.實驗結果錶明,利用改進算法進行大型煉鋼爐爐溫異常檢測,能夠極大提高異常溫度信號檢測的準確率.
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