基于機(jī)理相關(guān)分析貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的化工過程故障診斷
發(fā)布時間:2021-04-14 23:08
隨著化工過程集成化與自動化程度的提高,變量之間的關(guān)系越來越復(fù)雜,一旦在生產(chǎn)過程中發(fā)生故障,導(dǎo)致變量之間的連鎖效應(yīng),所造成的后果將比之前更為嚴(yán)重。而且,過程中的測量變量無法代表全過程,若存在未觀測的變量發(fā)生故障,會出現(xiàn)故障發(fā)生后檢測不到或者是嚴(yán)重滯后的結(jié)果,帶來極為嚴(yán)重的安全隱患。所以,在化工生產(chǎn)過程中,如何對過程進(jìn)行有效的監(jiān)控,及時檢測出發(fā)生的故障,確定故障發(fā)生的真正根原因,是保證化工過程的平穩(wěn)運(yùn)行與產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定的關(guān)鍵。本文提出了機(jī)理相關(guān)分析貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的方法進(jìn)行化工過程的故障診斷。首先基于互信息特征工程對過程進(jìn)行故障的檢測與識別。構(gòu)建與故障狀況最相關(guān)的特征子集用以監(jiān)控過程的變化狀態(tài),并且找出對故障狀態(tài)貢獻(xiàn)度最大的變量,構(gòu)建核極限學(xué)習(xí)機(jī)網(wǎng)絡(luò)識別故障類型。以漏診率、誤診率以及故障識別準(zhǔn)確率檢驗(yàn)所提出方法的性能。然后構(gòu)建機(jī)理相關(guān)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行化工過程故障診斷。對化工過程變量之間的內(nèi)在機(jī)理進(jìn)行相關(guān)分析,找尋變量之間存在的因果關(guān)系,結(jié)合相關(guān)系數(shù)進(jìn)一步確定變量之間的相關(guān)關(guān)系從而得到貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。用貝葉斯區(qū)間估計(jì)的方法學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù),結(jié)合之前得到的因果關(guān)系構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)。在故障檢測出后,采用貝葉...
【文章來源】:青島科技大學(xué)山東省
【文章頁數(shù)】:89 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
TE過程貝葉斯網(wǎng)絡(luò)Figure4-4BNnetworkundernormalTEprocess
青島科技大學(xué)研究生學(xué)位論文49圖4-7TE過程故障2條件下貝葉斯網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)Figure4-7BNdiagraminthecaseofTEprocessunderfault2由于故障表現(xiàn)在與組分相關(guān)變量中,因此使用PCA方法分析故障2狀況下不同采樣處的組分變化,并與正常情況下的各組成成分進(jìn)行比較,以進(jìn)一步確定故障原因,各成分變化的貢獻(xiàn)度如圖4-8所示。通過分析間歇組分的測量變量,發(fā)現(xiàn)進(jìn)料成分中的B組分含量與正常成分相比變化很大,在放空氣體中的E組分含量也隨著B成分的變化而增加。A/CABCDEFABCDEFGHDEFGH051015202530Componentcontributions圖4-8故障2狀況下組分的變化貢獻(xiàn)圖Figure4-8CompositionchangecontributionofTEprocessunderfault2對進(jìn)料、放空氣體以及產(chǎn)品組成的分析表明,故障的變化體現(xiàn)在氣液分離器的氣相產(chǎn)品與汽提塔的液相產(chǎn)品中,證明產(chǎn)品的質(zhì)量受到較大的影響。從進(jìn)料與放空氣體中分析發(fā)現(xiàn),進(jìn)料與放空氣體中的B組分影響都是最大的,而氣液分離
青島科技大學(xué)研究生學(xué)位論文51134567891011121314151617181921220220.00.10.20.30.40.50.60.70.80.9contributionsVariablenumber圖4-11故障8貝葉斯貢獻(xiàn)圖Figure4-11Bayesiancontributionoffault8圖4-12TE過程故障8狀態(tài)下貝葉斯網(wǎng)絡(luò)圖Figure4-12BNdiagraminthecaseofTEprocessfault8故障8也是與組分相關(guān)的故障,與故障2一樣,可以進(jìn)一步分析這種情況下各組分的變化,如圖4-13所示。汽提塔產(chǎn)品組成中的G確實(shí)有超出正常范圍的波動。由于進(jìn)料組成的變化,反應(yīng)受到影響,導(dǎo)致一些反應(yīng)物未反應(yīng),因此,在放空氣體中,除大量的惰性氣體之外,在正常條件下未反應(yīng)的反應(yīng)物組成也超過正常條件下的閾值范圍。結(jié)果的確表明,除了進(jìn)料中A、C組分波動超出正常范圍外,進(jìn)料中的惰性氣體B的組成也有較大改變。因此,故障8的根本原因是進(jìn)料中A、B和C成分的變化。圖4-13中,RF1的子節(jié)點(diǎn)和SeT11的父節(jié)點(diǎn)都沒有
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于貝葉斯學(xué)習(xí)的復(fù)雜系統(tǒng)研制風(fēng)險演化分析[J]. 徐一帆,呂建偉,史躍東,狄鵬. 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐. 2019(06)
[2]基于互信息和自組織RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出水BOD軟測量方法[J]. 李文靜,李萌,喬俊飛. 化工學(xué)報(bào). 2019(02)
[3]基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的柴油機(jī)潤滑系統(tǒng)多故障診斷[J]. 王金鑫,王忠巍,馬修真,劉龍,袁志國. 控制與決策. 2019(06)
[4]我國石油化工行業(yè)事故風(fēng)險分析[J]. 趙巖,徐建華. 北京大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(04)
[5]基于Gath-Geva算法和核極限學(xué)習(xí)機(jī)的多階段間歇過程軟測量[J]. 張雷,張小剛,陳華. 化工學(xué)報(bào). 2018(06)
[6]基于深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多輸出自適應(yīng)軟測量建模[J]. 邱禹,劉乙奇,吳菁,黃道平. 化工學(xué)報(bào). 2018(07)
[7]基于KELM的連續(xù)攪拌反應(yīng)釜模型辨識[J]. 李軍,石青. 控制工程. 2017(10)
[8]基于部分互信息和貝葉斯打分函數(shù)的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建算法[J]. 劉飛,張紹武,高紅艷. 西北工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(05)
[9]融合深度置信網(wǎng)絡(luò)與與核極限學(xué)習(xí)機(jī)算法的核磁共振測井儲層滲透率預(yù)測方法[J]. 朱林奇,張沖,周雪晴,魏旸,黃雨陽,高齊明. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2017(10)
[10]基于AHP的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法研究[J]. 耿志強(qiáng),張玉婷,韓永明. 北京化工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2017(05)
博士論文
[1]基于定性趨勢分析的SDG故障診斷方法及其工業(yè)應(yīng)用研究[D]. 高東.北京化工大學(xué) 2010
本文編號:3138181
【文章來源】:青島科技大學(xué)山東省
【文章頁數(shù)】:89 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
TE過程貝葉斯網(wǎng)絡(luò)Figure4-4BNnetworkundernormalTEprocess
青島科技大學(xué)研究生學(xué)位論文49圖4-7TE過程故障2條件下貝葉斯網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)Figure4-7BNdiagraminthecaseofTEprocessunderfault2由于故障表現(xiàn)在與組分相關(guān)變量中,因此使用PCA方法分析故障2狀況下不同采樣處的組分變化,并與正常情況下的各組成成分進(jìn)行比較,以進(jìn)一步確定故障原因,各成分變化的貢獻(xiàn)度如圖4-8所示。通過分析間歇組分的測量變量,發(fā)現(xiàn)進(jìn)料成分中的B組分含量與正常成分相比變化很大,在放空氣體中的E組分含量也隨著B成分的變化而增加。A/CABCDEFABCDEFGHDEFGH051015202530Componentcontributions圖4-8故障2狀況下組分的變化貢獻(xiàn)圖Figure4-8CompositionchangecontributionofTEprocessunderfault2對進(jìn)料、放空氣體以及產(chǎn)品組成的分析表明,故障的變化體現(xiàn)在氣液分離器的氣相產(chǎn)品與汽提塔的液相產(chǎn)品中,證明產(chǎn)品的質(zhì)量受到較大的影響。從進(jìn)料與放空氣體中分析發(fā)現(xiàn),進(jìn)料與放空氣體中的B組分影響都是最大的,而氣液分離
青島科技大學(xué)研究生學(xué)位論文51134567891011121314151617181921220220.00.10.20.30.40.50.60.70.80.9contributionsVariablenumber圖4-11故障8貝葉斯貢獻(xiàn)圖Figure4-11Bayesiancontributionoffault8圖4-12TE過程故障8狀態(tài)下貝葉斯網(wǎng)絡(luò)圖Figure4-12BNdiagraminthecaseofTEprocessfault8故障8也是與組分相關(guān)的故障,與故障2一樣,可以進(jìn)一步分析這種情況下各組分的變化,如圖4-13所示。汽提塔產(chǎn)品組成中的G確實(shí)有超出正常范圍的波動。由于進(jìn)料組成的變化,反應(yīng)受到影響,導(dǎo)致一些反應(yīng)物未反應(yīng),因此,在放空氣體中,除大量的惰性氣體之外,在正常條件下未反應(yīng)的反應(yīng)物組成也超過正常條件下的閾值范圍。結(jié)果的確表明,除了進(jìn)料中A、C組分波動超出正常范圍外,進(jìn)料中的惰性氣體B的組成也有較大改變。因此,故障8的根本原因是進(jìn)料中A、B和C成分的變化。圖4-13中,RF1的子節(jié)點(diǎn)和SeT11的父節(jié)點(diǎn)都沒有
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于貝葉斯學(xué)習(xí)的復(fù)雜系統(tǒng)研制風(fēng)險演化分析[J]. 徐一帆,呂建偉,史躍東,狄鵬. 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐. 2019(06)
[2]基于互信息和自組織RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出水BOD軟測量方法[J]. 李文靜,李萌,喬俊飛. 化工學(xué)報(bào). 2019(02)
[3]基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的柴油機(jī)潤滑系統(tǒng)多故障診斷[J]. 王金鑫,王忠巍,馬修真,劉龍,袁志國. 控制與決策. 2019(06)
[4]我國石油化工行業(yè)事故風(fēng)險分析[J]. 趙巖,徐建華. 北京大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(04)
[5]基于Gath-Geva算法和核極限學(xué)習(xí)機(jī)的多階段間歇過程軟測量[J]. 張雷,張小剛,陳華. 化工學(xué)報(bào). 2018(06)
[6]基于深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多輸出自適應(yīng)軟測量建模[J]. 邱禹,劉乙奇,吳菁,黃道平. 化工學(xué)報(bào). 2018(07)
[7]基于KELM的連續(xù)攪拌反應(yīng)釜模型辨識[J]. 李軍,石青. 控制工程. 2017(10)
[8]基于部分互信息和貝葉斯打分函數(shù)的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建算法[J]. 劉飛,張紹武,高紅艷. 西北工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(05)
[9]融合深度置信網(wǎng)絡(luò)與與核極限學(xué)習(xí)機(jī)算法的核磁共振測井儲層滲透率預(yù)測方法[J]. 朱林奇,張沖,周雪晴,魏旸,黃雨陽,高齊明. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2017(10)
[10]基于AHP的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法研究[J]. 耿志強(qiáng),張玉婷,韓永明. 北京化工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2017(05)
博士論文
[1]基于定性趨勢分析的SDG故障診斷方法及其工業(yè)應(yīng)用研究[D]. 高東.北京化工大學(xué) 2010
本文編號:3138181
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