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石灰回轉窯窯況識別過程及框架判斷
石灰回轉窯窯況識別過程及框架判斷：了解預熱器、分解爐以及石灰回轉窯的運行狀況，完成石灰回轉窯系統的窯況識別。但是在判斷發生此種窯況的原因時，我們還需要參考次要工藝參數的狀態以及變化，從而判斷窯況，并給出當前窯況、生產指導建議。
石灰回轉窯窯況識別的工作過程與判斷框架設計過程分為下述三步：
(1)權值學習
先整理反映水泥石灰回轉窯生產過程中典型窯況的樣本數據，存儲到SQL數據庫中。按照采樣模式，系統每5秒采樣一次數據，18個數據形成一個模式向量，逐個將模式向量送入ART-2神經網絡進行分類。這樣經大量樣本數據訓練后，ART-2神經網絡輸出類別數M可基本穩定。
(2)合并整理
以窯尾溫度為例，在對SQL數據庫中的3990個數據進行權值學習訓練后，得到類別數=36。在其他參數形同的情況下，類別數的多少與警戒參數P值關系很大，減小p可以減少類別數。同時為了簡化計算和窯況識別的復雜性，可以根據實際的生產工藝情況進一步將相似的類合并。選擇適當的類別數M，使盡可能全面反映出工藝參數的各種變化情況，又不至于太復雜。通過進行合并整理后，可以得到四類典型的窯尾溫度類別。例如第一類，表示窯尾溫度上升，造成窯尾溫度上升原因包括某級預熱器旋風筒堵塞：煤粉然燒值的波動。石灰回轉窯內拉風過大：窯頭用煤過多等。訓練好的權值存儲在SQL數據庫中，為ART-2神經網絡實時運行時提供權值。
(3)實時分類將第二步中具有4類權值的ART-2神經網絡用于實時系統。通過OPC接口讀取數據，存儲到SQL數據庫中，ART-2神經網絡接受實時數據，并將數據歸入到4類中的某一類。
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