第4期 郑静，等：基于互信息的多块k近邻故障监测及诊断 ·725· 10 6000 4000 2000 d 1000 2000 3000 4000 测试样本序号 (a)变量1 1200 1100 10 20 1000 变量序号 900 (a)kNN 0 1000 2000 3000 4000 测试样本序号 (b)变量2 400 bmt 3200 6 4 0 1000 2000 3000 4000 测试样本序号 (c)变量3 300 10 20 30 变量序号 200 (b)MI-MBKNN 100 0 1000 2000 3000 4000 图11变量识别结果 测试样本序号 Fig.11 Variables identification results (d)变量4 15 3.2高炉炼铁实际过程应用 10 为了达到高炉炼铁过程节能降耗的目的，必 5 须保证铁水的生产质量和产量。当气体流动不稳 0 100020003000 4000 定时会影响碳的燃烧，最终导致炉腹架空，产生 测试样本序号 悬挂故障。若没有及时检测出悬挂故障，将会导 (e)变量5 致热应力和内部的气体压力过大，使得顶部结构 30 20 受到严重的破损。本节考虑了实际情况中悬挂故 10 障的存在，采集正常工况下的8个过程变量的2000 0 1000 2000 3000 4000 个样本作为训练样本，同时采集了悬挂故障下的 测试样本序号 1900个样本作为测试样本。在悬挂故障下，炉内 (①变量6 30 的温度和压力增加，炉顶的一氧化碳和二氧化碳 浓度上升，氢气的浓度下降。为了更好地表现变 量的特性，表4给出了8个过程变量的描述，图12 1000 20003000 4000 给出了8个变量的变化曲线图，其中前2000个样 测试样本序号 本为正常样本，后1900个样本为故障样本。 (g)变量7 表4悬挂故障监测中选择的过程变量 Table 4 Process variables selected for monitoring of the hanging fault 1000 2000 3000 4000 过程变量 变量描述 过程变量 变量描述 测试样本序号 (h)变量8 41 风量 富氧量 风温 炉顶煤气C02含量 图12高炉过程各变量曲线图 iz Fig.12 Curves of Blast furnace process variable U3 风压 M 炉顶煤气C0含量 la 炉顶压力 炉顶煤气H2含量 利用上述所提分块方法将8个变量分成两个 子块，子块1为山、，子块2为、山4、、6、、10 20 30 0 2 4 6 8 10 变量序号 马氏距离 (a) kNN 0 10 20 30 2 4 6 8 10 变量序号 马氏距离 (b) MI-MBkNN 图 11 变量识别结果 Fig. 11 Variables identification results 3.2 高炉炼铁实际过程应用 为了达到高炉炼铁过程节能降耗的目的，必 须保证铁水的生产质量和产量。当气体流动不稳 定时会影响碳的燃烧，最终导致炉腹架空，产生 悬挂故障。若没有及时检测出悬挂故障，将会导 致热应力和内部的气体压力过大，使得顶部结构 受到严重的破损。本节考虑了实际情况中悬挂故 障的存在，采集正常工况下的 8 个过程变量的 2 000 个样本作为训练样本，同时采集了悬挂故障下的 1 900 个样本作为测试样本。在悬挂故障下，炉内 的温度和压力增加，炉顶的一氧化碳和二氧化碳 浓度上升，氢气的浓度下降。为了更好地表现变 量的特性，表 4 给出了 8 个过程变量的描述，图 12 给出了 8 个变量的变化曲线图，其中前 2 000 个样 本为正常样本，后 1 900 个样本为故障样本。 表 4 悬挂故障监测中选择的过程变量 Table 4 Process variables selected for monitoring of the hanging fault 过程变量 变量描述 过程变量 变量描述 u1 风量 u5 富氧量 u2 风温 u6 炉顶煤气CO2含量 u3 风压 u7 炉顶煤气CO含量 u4 炉顶压力 u8 炉顶煤气H2含量 0 1 000 2 000 3 000 4 000 2 000 4 000 6 000 (a) 变量 1 (b) 变量 2 0 1 000 2 000 3 000 4 000 900 1 000 1 100 1 200 u1 u2 测试样本序号 测试样本序号 (c) 变量 3 0 1 000 2 000 3 000 4 000 200 400 (d) 变量 4 0 1 000 2 000 3 000 4 000 100 200 300 (e) 变量 5 0 1 000 2 000 3 000 4 000 5 10 15 (f) 变量 6 0 1 000 2 000 3 000 4 000 10 20 30 (g) 变量 7 0 1 000 2 000 3 000 4 000 10 20 30 (h) 变量 8 0 1 000 2 000 3 000 4 000 2 4 u3 u4 u5 u6 u7 u8 测试样本序号 测试样本序号 测试样本序号 测试样本序号 测试样本序号 测试样本序号 图 12 高炉过程各变量曲线图 Fig. 12 Curves of Blast furnace process variable u1 u3 u2 u4 u5 u6 u7 利用上述所提分块方法将 8 个变量分成两个 子块，子块 1 为 、 ，子块 2 为 、 、 、 、 、 第 4 期 郑静，等：基于互信息的多块 k 近邻故障监测及诊断 ·725·