本文關鍵詞：基于回聲狀態(tài)網絡的化工過程故障診斷方法研究

  更多相關文章： 化工過程 故障檢測與診斷 特征提取 參數優(yōu)化 CJESN-OCSVM

【摘要】：隨著化工生產系統(tǒng)自動化水平的不斷提高,化工生產過程規(guī)模變得越來越大,復雜性變得越來越高。生產過程中一旦出現故障,可能會降低整個系統(tǒng)的生產效率或使系統(tǒng)失效停車,嚴重時甚至會造成人員傷亡。故障診斷技術能夠及時檢測出故障并對其進行定位與分離,具有降低或避免損失的作用。針對化工生產過程開展故障診斷技術研究,有助于進一步提高化工生產過程的安全性、可靠性�；芈暊顟B(tài)網絡(Echo State Network,ESN)是一種計算量相對較少,短期記憶能力較好的新型神經網絡。為了提高化工過程的故障檢測與診斷能力,本文基于回聲狀態(tài)網絡、一類支持向量機(One-Class Support Vector Machines,OCSVM)等技術,以田納西-伊斯曼(Tennessee Eastman,TE)過程仿真平臺為故障數據獲取來源,主要開展了以下研究工作:(1)針對化工過程中均值/方差未發(fā)生明顯變化類型故障難以檢測的問題,本文根據該類型故障的特點,提出了一種基于MCUSUM-PCA-CJESN的故障特征提取方法。該方法首先用多變量累積和(Multivariable Cumulative Sum,MCUSUM)對過程變量的歷史信息進行累加,豐富過程數據在時間維度的信息,使得過程數據的微小變化得以放大;然后用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)對數據進行降維,減少計算量;最后用環(huán)形跳躍回聲狀態(tài)網絡(Circular Jumping Echo State Network,CJESN)讀出層對不同時刻數據差異性特征的捕獲能力,提取出過程數據的特征。(2)針對故障診斷過程中參數選取是否恰當對故障檢測率與識別率有較大影響問題,本文在傳統(tǒng)果蠅優(yōu)化算法(Fruit Fly Optimization Algorithm,FOA)基礎上提出了自適應果蠅優(yōu)化算法(Adaptive Fruit Fly Optimization Algorithm,AFOA),并將其用于故障診斷參數尋優(yōu)。通過利用待優(yōu)化變量的取值范圍確定果蠅群體的初始位置,AFOA克服了FOA參數優(yōu)化過程中果蠅群體初始位置難以確定的問題。(3)為了提高化工過程的故障檢測與診斷能力,本文將基于MCUSUM-PCA-CJESN的故障特征提取方法與OCSVM相結合,提出了基于CJESN-OCSVM的故障檢測與診斷方法,并在該方法中用AFOA對MCUSUM的累積步長和CJESN的四個關鍵參數進行優(yōu)化。最后將該故障檢測與診斷方法應用于TE過程進行效果驗證。
【關鍵詞】：化工過程 故障檢測與診斷 特征提取 參數優(yōu)化 CJESN-OCSVM
【學位授予單位】：重慶大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TQ056
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-8
• 1 緒論8-19
• 1.1 課題研究背景及意義8-9
• 1.2 故障診斷的研究現狀9-13
• 1.2.1 故障診斷概述9-10
• 1.2.2 故障診斷方法分類10-13
• 1.2.3 故障診斷技術的發(fā)展趨勢13
• 1.3 回聲狀態(tài)網絡的研究現狀13-16
• 1.4 本文主要研究內容16-18
• 1.5 論文各章節(jié)內容及安排18-19
• 2 基于MCUSUM-PCA-CJESN的故障特征提取方法研究19-30
• 2.1 引言19-20
• 2.2 故障特征提取的數據預處理20-22
• 2.2.1 多變量累積和20-21
• 2.2.2 主成分分析21-22
• 2.3 改進的回聲狀態(tài)網絡22-27
• 2.3.1 CJESN的網絡結構23-25
• 2.3.2 CJESN的訓練25-26
• 2.3.3 CJESN的關鍵參數26-27
• 2.4 MCUSUM-PCA-CJESN故障特征提取方法步驟27-29
• 2.5 本章小結29-30
• 3 基于FOA的故障診斷參數尋優(yōu)方法研究30-36
• 3.1 引言30
• 3.2 傳統(tǒng)果蠅優(yōu)化算法30-32
• 3.2.1 果蠅優(yōu)化算法原理30-31
• 3.2.2 果蠅優(yōu)化算法步驟31-32
• 3.3 改進的果蠅優(yōu)化算法32-35
• 3.3.1 FOA存在的不足32
• 3.3.2 FOA的改進思路32-34
• 3.3.3 AFOA算法步驟34-35
• 3.4 AFOA對故障診斷方法的參數優(yōu)化效果驗證35
• 3.5 本章小結35-36
• 4 基于CJESN-OCSVM的故障檢測與診斷方法研究36-52
• 4.1 引言36
• 4.2 TE過程36-41
• 4.2.1 TE過程工藝流程37-38
• 4.2.2 TE過程變量38-40
• 4.2.3 TE過程故障40-41
• 4.3 一類支持向量機41-44
• 4.4 基于CJESN-OCSVM的故障檢測44-49
• 4.4.1 故障檢測方法設計44-47
• 4.4.2 故障檢測實驗結果分析47-49
• 4.5 基于CJESN-OCSVM的故障診斷49-51
• 4.5.1 故障診斷方法設計49
• 4.5.2 故障診斷實驗結果分析49-51
• 4.6 本章小結51-52
• 5 總結與展望52-54
• 5.1 總結52
• 5.2 展望52-54
• 致謝54-55
• 參考文獻55-60
• 附錄60
• A. 作者在攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文60
• B. 作者在攻讀碩士學位期間參與的項目60

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1 常凌飛;劉有智;;化工過程強化的研究進展[J];化工中間體;2010年08期

2 徐輝;陳華;;間歇化工過程的設計與優(yōu)化分析[J];化工管理;2012年S1期

3 陸震維;化工過程開發(fā)(Ⅰ) 第一篇 化工過程開發(fā)概論(一)[J];合成橡膠工業(yè);1979年06期

4 陸震維;化工過程開發(fā)(Ⅳ)——第一篇 化工過程開發(fā)概論(四)[J];合成橡膠工業(yè);1980年03期

5 田振增;;關于化工過程中反應熱計算的探討[J];化工設計通訊;1980年03期

6 陳敏恒;陸仁杰;;化工過程開發(fā)中的實驗研究方法[J];石油化工;1981年09期

7 高渭彪;;化工過程控制的發(fā)展動向[摘要][J];廣州化工;1983年04期

8 蘇健民;;化工過程工程[J];蘭化科技;1984年03期

9 章學欽;;化工過程的分析和合成在節(jié)能中的作用(上)[J];上�；�;1985年06期

10 章學欽;;化工過程的分析和合成在節(jié)能中的作用(下)[J];上�；�;1986年02期

中國重要會議論文全文數據庫 前10條

1 陳丙珍;;化工系統(tǒng)工程與化工過程安全[A];第三屆全國化學工程與生物化工年會邀請報告[C];2006年

2 孔令啟;李玉剛;程華農;畢榮山;;加工時間不確定的間歇化工過程隨機調度研究[A];2009中國過程系統(tǒng)工程年會暨中國mes年會論文集[C];2009年

3 錢宇;黃啟明;李秀喜;江燕斌;蔣艷榮;宋光均;;化工過程集成型智能故障診斷系統(tǒng)[A];過程系統(tǒng)工程2001年會論文集[C];2001年

4 李秀喜;錢宇;;化工過程安全運行技術研究進展[A];第十屆全國信息技術化工應用年會論文集[C];2005年

5 黃穎;趙捧;蔣慰孫;潘日芳;;一種非線性化工過程數據校核處理的新方法[A];1997中國控制與決策學術年會論文集[C];1997年

6 戴一陽;趙勁松;陳丙珍;;化工過程混合故障診斷系統(tǒng)的應用研究[A];2009中國過程系統(tǒng)工程年會暨中國mes年會論文集[C];2009年

7 石峰;;化工過程強化條件下交替層狀自組裝的研究[A];中國化學會第28屆學術年會第15分會場摘要集[C];2012年

8 李秀喜;楊國軍;熊海霞;;基于GEP的化工過程故障診斷知識抽取[A];2009中國過程系統(tǒng)工程年會暨中國mes年會論文集[C];2009年

9 趙磊;黃道;;基于蟻群算法的化工過程故障診斷[A];2006北京地區(qū)高校研究生學術交流會——通信與信息技術會議論文集（下）[C];2006年

10 任芊;;化工過程多元組分在線組合測量系統(tǒng)[A];面向21世紀的科技進步與社會經濟發(fā)展（下冊）[C];1999年

中國重要報紙全文數據庫 前8條

1 記者 李東周 楊揚;化工過程節(jié)能平添利器[N];中國化工報;2014年

2 本報記者 王曉濤;過程強化讓化工告別“三高”[N];中國經濟導報;2005年

3 呼躍軍;化工過程強化從多層次創(chuàng)新[N];中國化工報;2008年

4 本報記者 陶婷婷;化工過程環(huán)境的綠色“守護者”[N];上�？萍紙�;2013年

5 費維揚;化工過程強化呈現新特點[N];中國化工報;2002年

6 特約記者 鄭偉;多項化工過程強化技術獲應用[N];中國化工報;2008年

7 本報記者 張曄　通訊員 陶然;工程師的搖籃該怎樣培養(yǎng)工程師？[N];科技日報;2009年

8 記者 晏燕;自然基金800萬資助重大項目[N];科技日報;2003年

中國博士學位論文全文數據庫 前9條

1 佟淑嬌;典型化工過程安全控制模式研究[D];東北大學;2013年

2 王峰;化工過程非正常工況自愈調控理論及工程應用研究[D];北京化工大學;2009年

3 黃衛(wèi)清;含不確定參數的化工過程系統(tǒng)的操作調控與動態(tài)柔性分析[D];華南理工大學;2011年

4 孔令啟;基于內外圈協(xié)同優(yōu)化策略的間歇化工過程不確定性調度研究[D];華南理工大學;2010年

5 李秀喜;基于GEP的過程監(jiān)測和化工過程安全運行智能輔助系統(tǒng)研究與開發(fā)[D];華南理工大學;2009年

6 孫力;基于模糊理論的化工過程多目標優(yōu)化集成研究[D];大連理工大學;2004年

7 鄭嬈;復雜化工過程的調控流圖建模方法及故障診斷技術研究[D];北京化工大學;2010年

8 劉闖;若干化工過程的復雜性研究[D];華東理工大學;2012年

9 許亮;基于核函數和知識的化工過程安全運行智能支持系統(tǒng)研究[D];華南理工大學;2007年

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1 曲彥光;基于動態(tài)不確定因果圖的化工過程動態(tài)故障診斷及狀態(tài)預測[D];北京化工大學;2015年

2 劉蘭英;化工過程安全運行信息物理融合系統(tǒng)模型[D];廣東工業(yè)大學;2016年

3 朱其斯;基于回聲狀態(tài)網絡的化工過程故障診斷方法研究[D];重慶大學;2016年

4 張瀟瀟;基于規(guī)范變量分析的化工過程故障診斷方法研究[D];蘭州理工大學;2015年

5 范超;化工過程系統(tǒng)分隔與切斷排序方法研究[D];北京化工大學;2016年

6 李慧玲;基于列隊競爭算法的混合算法研究及其在化工過程系統(tǒng)中的應用[D];武漢理工大學;2007年

7 王慧;定性趨勢分析及其在化工過程中的應用[D];華南理工大學;2011年

8 錢君秀;基于獨立分量分析的化工過程故障診斷研究[D];蘭州理工大學;2012年

9 呂成;基于報警數據庫的化工過程風險動態(tài)分析方法[D];華東理工大學;2015年

10 王振恒;化工過程開車過程故障診斷方法研究[D];北京化工大學;2009年

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