水泥在我国的现代经济建设中扮演着重要的角色,是工业建设领域以及其他相关领域中不可替代的原材料。在水泥熟料的煅烧系统中,回转窑是最核心的设备之一。它的重要性不言而喻。由于其生产工艺结构复杂度越来越高,工作环境恶劣、热工参数众多,导致水泥生产过程中的实时工业数据表现出复杂的数据特征,故障诊断越来越难以依靠人工来实现,如何在解决过程数据的复杂结构的同时提高企业的运行效率,成为值得深入思考的问题。为了保障水泥回转窑的安全生产,提高企业运营效率,本文以水泥回转窑作为研究课题,对其工艺流程、工艺参数、过程数据和管理模式等内容进行了调查和研究。针对回转窑过程数据的多模态特性,提出了一种新的基于局部信息的近邻标准化和主成分分析（Local Information Local Neighbor Standardization and Principal Component Analysis,LLNS-PCA）的方法建立高精确度的故障诊断模型。该方法首先对过程数据利用高斯混合模型（Gaussian Mixture Model,GMM）方法分解成多个局部样本,应用每一个局部样本的平均值和方差进行近邻标准化,再使用主元分析进行故障监测。基于PCA监测模型,采用T2和SPE两种监测统计量对多模态过程进行监测。最后通过青霉素生产过程和实际水泥回转窑生产数据验证其有效性。本文通过结合水泥回转窑工艺流程和企业现有自动化水平,采用Django、Vue和My SQL数据库等技术设计了一种适用于水泥回转窑的过程监控信息管理系统。该系统通过用户管理、数据管理、模型训练、模型管理、车间监控、装置监控、班组评分、日常报表八大功能完成了对设备运行数据的采集、分析和管理,实现了对回转窑的精准故障诊断,解决了工厂生产运维的痛点问题。最后对系统进行了功能性测试和非功能性测试,结果表明该系统满足了用户提出的需求并达成了预期效果。本文的研究为水泥回转窑的安全运行提供了一种可行的实时状态监控及故障诊断系统的解决方案。该方案可对水泥企业生产过程中的控制与优化提供一定的借鉴意义,同时对于化工行业推行生产制造工业智能化的应用也提供了有意义的参考价值。
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