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摘要
预拌混凝土行业在自动化生产过程中,因计量传感器会发生信号偏移等异常情况,可能导致计量偏差而影响预拌混凝土质量的稳定性,故对计量传感器进行异常诊断并做好异常预警,对于安全高效生产具有重要的指导意义。为实现计量传感器状态的实时监测与异常诊断,本文基于大数据技术,以历史数据加实时数据驱动的自学习方法,提出了一种傅里叶变换与移动平均-求和-自回归(ARIMA)相混合的智能化模型,实现异常诊断。为预防大数据预处理过程中将异常数据误清洗而屏蔽异常信号识别,本文采取傅里叶变换法对实时数据进行预处理,使时间序列平滑化,同时保留异常征兆,然后建立ARIMA模型完成数据的时间序列分析,并实现计量传感器异常预测。该异常诊断智能算法已应用于实际的搅拌站配料系统称重设备的异常诊断中,其方法的可行性得到验证。
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单位中建西部建设股份有限公司; 中建西部建设西南有限公司
