真空精炼系统故障诊断的模糊聚类分析

摘要：

大型真空冶金系统(DVMS)的故障点多、故障现象与故障原因间对应关系复杂,很难从抽气机理上来精确地进行故障诊断.DVMS工艺要求能对该设备进行快速、准确的故障诊断.为此,介绍了一种基于模糊聚类算法的智能诊断模型.该模型具有很强的自学习、自组织能力,适用于大型复杂真空系统的故障诊断.以RH-KTB真空冶金系统的智能故障诊断为例,给出了真空冶金系统模糊故障诊断的实际过程.通过分析证实了该算法对大型复杂真空冶金系统智能故障诊断的有效性.

关键词：真空冶金、模糊聚类、智能故障诊断、自学习

所属期刊栏目：28

分类号：TF3(冶金机械、冶金生产自动化)

资助基金：辽宁省科技计划9910200102

在线出版日期：2004-08-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

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