本文關鍵詞：化工過程故障根源精準定位模型

  更多相關文章： 動態(tài)主元分析(DPCA) 因果關系模型 故障定位 田納西-伊斯曼過程(TE) 化工過程

【摘要】：化工過程具有大規(guī)模、高復雜性、多變量等特點,系統(tǒng)的關聯(lián)性強,現(xiàn)有的故障定位方法較為繁瑣,且會引入大量冗余計算,使其在化工過程故障定位中的實用性降低。為及時診斷故障并識別故障根源,基于動態(tài)主元分析(DPCA),結合貢獻圖和統(tǒng)計量,建立化工過程故障因果關系模型,確定對故障貢獻率最大的變量,繪制故障傳播路徑圖,找到引起擾動的初始變量,即故障的根源。采用田納西-伊斯曼過程(TE)中的某一故障仿真作為案例,以驗證該模型的有效性。結果表明,該模型利用故障的傳播特點,在發(fā)生故障報警后,通過繪制故障傳播路徑圖對擾動進行溯源,可實現(xiàn)化工過程故障定位。
【作者單位】： 中國石油大學(北京)機械與儲運工程學院;
【關鍵詞】： 動態(tài)主元分析(DPCA) 因果關系模型 故障定位 田納西-伊斯曼過程(TE) 化工過程
【基金】：國家自然科學基金資助(51574263) 中國石油大學(北京)科研基金資助(YJRC-2013-35) 中國石油化工股份有限公司科學研究與技術開發(fā)項目(P14004)
【分類號】：TQ056
【正文快照】： 化工過程文·134·2016年China Safety Science Journal化工過程的設備、系統(tǒng)之間具有很強的關聯(lián)性,故障通常表現(xiàn)為在系統(tǒng)的某處出現(xiàn)一個擾動,它隨著物流及其他連接傳遞到過程的其他部位,直至某一處的擾動超過報警閾限值而引起報警。然而初始擾動的出現(xiàn)是隱蔽的,系統(tǒng)報警時擾

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