基于粗糙集理論的薄膜蒸發(fā)器預警工況研究.pdf

1、薄膜蒸發(fā)器是利用高速旋轉的刮板將料液分散成均勻的薄膜，以進行物料濃縮的一種新型高效的蒸發(fā)設備，已廣泛應用于化工、環(huán)保、食品等多種行業(yè)中，為工業(yè)生產帶來了巨大的經濟效益。
　　 在工業(yè)生產過程中，薄膜蒸發(fā)器數據采集系統在線收集了大量過程數據，如真空度、溫度、流量、轉子轉速和冷卻水量等。如何從海量數據中挖掘出過程參數間的依賴關系并及時判斷出薄膜蒸發(fā)器生產過程中存在的非正常工況是目前迫切需要解決的問題。
　　 薄膜蒸發(fā)器產生的

2、過程參數變量具有高緯數、強關聯和非線性的特點，同時由于各種干擾，過程數據中含有大量噪聲。過程數據記錄中，絕大多數正常的數據中包含有少量不正常數據。本文的研究意義在于：從薄膜蒸發(fā)器過程參數中找出少量不正常記錄數據，進行薄膜蒸發(fā)器過程工況預警達到有效控制并優(yōu)化生產過程，提高生產效率的目的。
　　 粗糙集理論是一種研究信息系統中不確定、不精確問題的決策分析工具，能夠從給定問題的描述集合出發(fā)，通過歸納學習發(fā)現內在規(guī)律，選擇最佳決策。

3、r>　　 鑒于目前大多數數據挖掘方法都不能有效地從大量規(guī)范數據庫中辨識小模式，本文采用試驗研究和粗糙集理論相結合的方法用于薄膜蒸發(fā)器過程工況預警。本文的主要研究工作及結論如下：
　　 (1)介紹了薄膜蒸發(fā)器發(fā)展概況、工作原理、試驗流程和數據采集系統。在薄膜蒸發(fā)器試驗過程中進行了測量裝置和試驗設備的部分改進，提高了試驗的可靠性和準確性。
　　 (2)對粗糙集理論的基本概念進行綜述，介紹了粗糙集理論的應用和發(fā)展。