动化发展需求是一个重要的研究方向。

 

　　软测量技术为选煤工业重要工艺参数的检测、监控乃至控制提供了检测、测量的新思路

,

可对选煤工业现有传感器品种不足提供重要补充。

 

　　

 

　　

(三)故障诊断技术 

　　目前

,选煤厂用的各类大型机电设备(主要指国内设备)和检测仪器普遍存在稳定性、可靠

性差等缺点

,要想实现选煤厂的综合自动化,必须大力发展故障诊断技术。Agent 是运行于动

态环境中具有较高自制能力的实体。智能体具有的特性包括代理性、智能性、自主性、交互性、
反应性、主动性、机动性、学习性和自成长性等。选煤生产系统作为流程工业

,由于设备的复杂

性和分布式特性

,单个智能体所拥有的知识和计算资源的限制,使其不能适应选煤厂故障诊断

问题的求解

,因此,采用多 Agents 的故障诊断系统成为必然。所谓多智能体系统是将单个智能

体集合起来

,通过它们之间的相互作用或相互结合以产生更高的智能,从而提高系统的整体功

能。通过实施基于多

Agents 的故障诊断技术,可使选煤过程始终保持在良好的状态生产中,变

定期维修制度为预知维修

,缩短维修时间,为选煤综合自动化的最终实现提供技术保障。 

　　

 

　　

(四)数据挖掘与知识发现技术 

　　数据挖掘与知识发现技术应用于过程监控是近几年的事

,显示了巨大潜力。过程监控数

据挖掘和知识发现方法可以按不同的方法进行分类

,根据功能和应用目的,过程监控中的数据

挖掘与知识发现方法可概括为

:特征提取、聚类与分类、相关与依赖分析和综合。特征提取是

选择能描述数据的特征的过程

,是知识发现过程重要的步骤。聚类、分类技术可用于选煤过程

的过程建模、故障诊断、规则提取、决策树的形成和操作策略的形成等。相关与依赖分析是数
据挖掘和知识发现的重要方法。在过程监控中

,相关分析可用来分析过程特性变化和引起故

障的原因

,在操作策略的形成和故障诊断中起重要作用;所谓数据综合就是对数据集合的精简

描述

,是数据挖掘和知识发现普遍采用的方法,包括规则综合、多变量可视化技术、变量之间的

函数关系等。知识发现是一个复杂的过程

,过程监控中数据挖掘与知识发现是一种新技术,还

没有形成完整的理论体系

,其应用都是针对具体问题展开研究。但是可以预见,在选煤工业过

程监控中知识发现技术蕴涵着巨大的发展潜力

,为实现选煤过程控制和生产优化提供了新的

途径

,是值得深入和广泛研究的新领域。 

　　

 

　　三、结束语

 

　　

 

　　纵观选煤厂现代化的进程

,其对安全生产监控系统提出了更高的要求,同时实现选煤厂综

合自动化是我国选煤工业发展的必然趋势

,这既要解决生产过程中的安全、生产自动化问题,

又要了解各种与生产经营相关的信息

,建立安全生产、调度和网络管理,通过本文的分析,文中

所提到的技术将是选煤自动化的强有力支撑。

 

　　

 

　　参考文献

: 

　　

[1]唐晓萍.数据挖掘与知识发现综述[J].电脑开发与利用,2003 

　　

[2]刘峰.第 14 届国际选煤会议概况[J].世界煤炭,2003 

　　

[3]李千目.基于多 Agent 的网络故障诊断系统[J].计算机工程与应用,2003