本發明公開了一種基于數據挖掘的礦渣粉磨系統健康狀態識別系統及方法,利用一種綜合的特征篩選方法對工況數據進行挖掘分析,得到影響立磨穩定的關鍵參數,作為立磨健康狀態評估的指標;基于確定的立磨健康狀態評估的指標,對工況狀態進行聚類挖掘分析,得到的各個工況簇的特點,獲得歷史工況中的狀態分布情況,定義歷史工況中的運行狀態類別;然后利用ARIMA算法對立磨健康狀態特征獲取模塊中確定的特征值訓練模型,對參數的變化趨勢進行預測,用預測值輔助狀態識別。本發明具有較高的識別精度和泛化能力,性能好,適用于礦渣粉磨系統的健康狀態識別和診斷。
聲明:
“基于數據挖掘的礦渣粉磨系統健康狀態識別系統及方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
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