基于人工智能技术的水泥生料立磨饱磨异常识别方法

摘要

本申请实施例提出了基于人工智能技术的水泥生料立磨饱磨异常识别方法，包括确定正确识别工况状态的关键工艺指标；结合卡尔曼滤波算法对获取到的生产数据进行预处理，对预处理后的生产数据结合半监督学习算法对立磨历史工况进行自动标注；基于立磨关键工艺指标历史数据及伪标签结合递归提升决策树构建异常工况识别模型，向模型实时导入对应关键工艺指标的预处理后数据进行立磨异常状态实时识别。基于主电机总有功功率、主电机电流、磨机本体压差、磨辊位移、回料斗提电流、振动等关键过程工艺变量和伪标签数据，利用梯度提升决策树算法建立饱磨工艺异常识别模型，在线识别生料磨当前运行状态，具有预测准确度高、模型稳定、泛化能力强的特点。