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基于贝叶斯网络的重介质选煤过程自愈控制
文献摘要：
重介选煤工艺由于其基础自动化程度低、操作环境复杂、操作条件波动大、异常工况频繁发生,严重影响了产品煤质和企业的综合经济效益.针对上述问题,提出了一种基于贝叶斯网络的重介质选煤过程自愈控制方案.在深入分析重介质选煤过程中常见异常工况发生原因及相应操作方案的基础上,建立能够提供实时控制决策的贝叶斯网络模型.该模型能够有效地结合定性专家知识与定量数据信息,并遵循后验概率最大的原则获取相应的控制决策,为排除异常工况提供决策依据.仿真结果表明,该方法针对重介质选煤过程中的异常工况,能够提供有效的控制决策,及时排除异常工况,保证生产安全.
文献关键词：
自愈控制;贝叶斯网络;异常工况分析;重介质选煤
中图分类号：
作者姓名：
褚菲;鲍文超;傅逸灵;王佩;陈韬;马小平
作者机构：
中国矿业大学 信息与控制工程学院,江苏 徐州 221116;萨里大学化学与过程工程系,英国 萨里郡吉尔福德GU27XH
文献出处：
引用格式：
[1]褚菲;鲍文超;傅逸灵;王佩;陈韬;马小平-.基于贝叶斯网络的重介质选煤过程自愈控制)[J].控制工程,2022(10):1866-1873
A类：
B类：
重介质选煤,选煤过程,自愈控制,重介选煤,选煤工艺,操作环境,环境复杂,操作条件,煤质,综合经济效益,控制方案,常见异常,发生原因,操作方案,实时控制,控制决策,贝叶斯网络模型,合定,专家知识,定量数据,后验概率,决策依据,生产安全,异常工况分析
AB值：
0.291527
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