基于MAS的化工过程故障诊断研究(Ⅱ)

针对化工过程的故障诊断问题,给出了分布式化工过程故障诊断问题的多智能体的合作求解模型。通过对尿素生产过程中尿素蒸发与造粒的化工过程的仿真研究,详细描述了基于多智能体的故障诊断系统的应用方法。这种分布式的框架结构同以往的集中式的诊断方法相比,无论是在满足通信需求还是在简化计算复杂程度上都具有显著的优越性。     

基于MAS的化工过程故障诊断研究(I)

提出了一种新的基于多智能体的分布式化工过程故障诊断方法。通过定义化工过程的诊断本体论和功能-行为本体论,系统在提高诊断系统性能的同时,能够显著降低整个系统构造的复杂程度。采用本文给出的化工过程诊断本体论后,整个多智能体故障诊断系统的开发任务从智能体的结构设计转移到对诊断本体论属性的应用上。     

基于MAS的化工过程故障诊断研究(Ⅰ)

提出了一种新的基于多智能体的分布式化工过程故障诊断方法.通过定义化工过程的诊断本体论和功能-行为本体论,系统在提高诊断系统性能的同时,能够显著降低整个系统构造的复杂程度.采用本文给出的化工过程诊断本体论后,整个多智能体故障诊断系统的开发任务从智能体的结构设计转移到对诊断本体论属性的应用上.     

面向复杂过程系统的集成化智能故障诊断系统

提出采用层次诊断模型建立集成化智能故障诊断系统的方法，文中对系统结构，组成及实现等进行了较详细讨论了，并简单介绍了一在微机上实现的化工生产过程的集成化智能故障诊断原型系统。     

智能故障诊断标准化技术研究

传统的故障诊断专家系统中存在着不足,近些年,研究人员神经网络技术等其他人工智能引入了故障诊断领域。本文首先介绍智能故障诊断技术主要方法和应用领域,指出其面临的问题。提出智能故障诊断标准化方法,从数据、智能诊断方法、数据库等几方面阐述了智能故障诊断标准化实现过程,为该领域的技术标准化提供了新思路。     

智能故障诊断技术及应用的研究

首先讨论了故障诊断系统的主要任务及其不同的分类方法,接着对几类典型智能故障诊断方法的原理、特点、诊断内容、诊断过程作了分析和比较。由于在实际应用中一种单纯的故障诊断方法往往得不到理想的诊断效果,因此重点讨论了几种重要的综合智能故障诊断方法。最后对智能故障诊断方法的应用做了简要介绍并对智能故障诊断方法的进一步发展做出思考。     

复杂诊断系统的MAS分布式协作方法

为适应故障诊断中动态变化的环境和满足求解复杂系统全部任务的要求,研究一种基于MAS的分布式智能监控系统。以诊断决策问题的结构及建模过程的层次性为基本思想,基于诊断任务的多层次混合分解策略,提出融合不同表达方式和推理机制的多Agent并行诊断结构,建立了具有公共属性的智能体模块化层次结构,实现了基于MAS多层分布式黑板模型的智能监控系统。工程应用效果验证了多智能体结构框架下复杂系统分布式求解的可行性和有效性。     

火电厂智能诊断系统及其改进

本文主要介绍了一种基于火电厂虚拟DCS仿真系统的实时在线智能故障诊断系统,并对该系统做出了基于智能故障诊断平台INTEMOR的改进,使之为火电厂生产提供更好的服务。     

基于模糊聚类算法的精炼过程真空系统故障诊断

针对大型真空冶金系统(DVMS)的故障点多、故障征兆不明显且要求其故障诊断快速、准确的特点,提出了一种基于模糊聚类算法的智能诊断模型·该模型具有很强的自学习、自组织能力适用于大型复杂真空系统的故障诊断·在介绍了模糊聚类算法的理论同时,给出了模糊故障诊断的步骤·以RH KTB真空冶金系统的智能故障诊断为例给出了模糊诊断的实际过程·通过分析证实了该算法对大型复杂真空冶金系统智能故障诊断的有效性·     

基于改进优化算法的轧机滚动轴承深度学习故障诊断方法

近年来，基于深度学习的智能故障诊断方法在理论研究和工程应用方面都取得了显著的效果，滚动轴承是轧机的核心部件之一，对轧机轴承进行精确的故障诊断能够有效保障轧机装备安全运行与生产效率.当前基于深度学习的故障诊断方法通常训练过程不稳定，模型难以收敛，造成工程应用中随机性强.本文提出基于改进优化算法的轧机滚动轴承深度故障诊断方法，在保证模型诊断精度的同时提升训练效率、模型输出结果的稳定性以及模型相对于参数变化所表现出的鲁棒性，并通过实验台获取滚动轴承的故障数据，使用该方法对数据进行诊断来证明方法的准确性.     

多Agent诊断求解方法研究

该文首先建造了一种包括多诊断Agent的诊断系统结构。为提高诊断Agent求解效率,对诊断Agent内部的故障模式进行聚类,将故障模式聚集成多个故障原型,使诊断只在特定空间是进行求解,避免搜索过程的盲目性和无关性;在此基础上,设计了一种基于故障原型的诊断Agent内部序贯诊断算法。另外考虑到诊断对象固有的关联性特征造成的多Agent间的诊断耦合,提出了以故障原型为依据建立Agent间关联模型的方法。基于故障原型的序贯诊断算法和Agent关联模型使Agent的内部诊断和Agent间的协作行为得以有效的联系。文中最后通过一个化工过程诊断实例对提出的多Agent诊断求解方法进行了验证。     

基于多向Fisher判据分析的间歇过程性能监控

针对传统的间歇过程监控方法,在建模时只利用正常工况下的数据,其故障诊断能力并不令人满意的问题,提出了多向Fisher判据分析(MFDA:Multiway Fisher Discriminant Analysis)方法,用于间歇过程的监控.该算法同时利用正常工况和故障条件下的数据进行建模,其故障诊断能力要优于MPCA(Multiway Principal Component Analysis),在故障检测的同时也实现了故障的诊断.通过对实际工业链霉素发酵过程数据分析,表明该算法是可行的,可以获得较满意的故障诊断结果.     

基于支持向量机的化工过程故障诊断

引入了基于统计学习理论的支持向量机技术,以连续搅拌釜式反应器——CSTR模型为例,研究了非线性化工复杂反应过程的故障诊断问题。实验结果表明,支持向量机方法与传统故障诊断方法相比,具有更好的精度、速度以及适应性。     

基于粒计算-SDG的故障诊断仿真平台

针对目前实际工业系统不允许在运行中进行实时的故障诊断试验及研究的问题,设计了基于Matlab中GUI的高温硝酸冷却系统的故障诊断仿真试验平台。本试验平台采用符号有向图的深层知识模型和反向推理方法,利用系统模型中的相容通路,推理基本故障的故障诊断规则,引入信息粒度和信息粒化原理,实现了粒矩阵的知识约简算法,构建了基于粒计算-SDG的故障诊断方法。最后通过实验验证了该仿真试验平台的有效性。     

基于LMD和SSA-SVM的电机故障诊断

针对电机故障诊断问题,尤其电机轴承方面的诊断,提出了LMD分解和麻雀搜索优化算法（SSA）优化支持向量机（SVM）的故障诊断方法。第一步采取小波降噪和LMD算法相结合去处理原始信号,经过小波降噪后的原始故障信号会去掉一部分的干扰,再分解得到原始信号的一系列PF分量,接着使用相关性分析法选择出有效的PF分量进行信号重构,重构后的故障信号再次经过LMD分解得到的PF分量求出各自的能量熵,直接用能量图展现出来。接着将各个PF分量的能量熵组成一组组特征向量输入到支持向量机的故障诊断模型里。利用麻雀搜索算法在支持向量机（SVM）对于电机故障的分类的模型上进行惩罚参数和核参数的挑选和模拟,选择最合适的参数组合建立SSA-SVM故障诊断模型进行仿真实验,通过仿真实验验证该方法的故障诊断准确率高达99.2％,与PSO-SVM和SVM故障诊断模型进行比较分析,实验证明提出来的方案有着更适合的故障识别能力,对电机故障诊断有着很好的适应性和发展性。     

基于知识共享和重用的化工过程故障诊断技术研究

基于分布式人工智能的知识共享和重用原理、方法 ,提出了依层次化对象分解构建化工过程的面向对象的集成故障检测与诊断系统的方法 ,并据此构建了一个通用的化工过程故障诊断系统 ( GCFDS)。通过对一具体生产过程的实例化仿真结果来看 ,应用实例的建立和运行结果都令人满意。     

基于双核独立元分析的化工过程故障诊断算法研究

由于化工生产过程数据具有强非线性和非高斯性特征,提出了核主元分析与核独立元分析相结合的可用于化工过程故障诊断的双核独立元分析算法,该算法利用核主元分析的非线性核函数把数据从原空间映射到高维特征空间进行白化预处理,再用核独立元分析算法进行独立元分析,在特征空间中获得故障监控统计量,计算控制置信限,达到有效的故障诊断.提出的算法应用在连续搅拌反应釜过程中,结果表明,该算法对化工过程故障诊断能有效提高准确度、降低漏报率和误报率.     

PCA 在过程故障检测与诊断中的应用

讨论了基于主无分析（PCA）的过程故障检测与诊断的原理,运用T^2统计、Q统计方法,结合贡献图对一典型过程进行了仿真分析,结果表明PCA方法可对简单传感器故障进行检测与诊断,并指出了该方法中的不足,提出了将PCA方法同基于过程动态模型的故障诊断方法相结合的研究思路。     

水电机组故障诊断系统中的模糊诊断技术研究

介绍了在水电机组故障诊断系统中采用的模糊诊断技术,构造了故障诊断的模糊关系矩阵.此模糊知识已成功地应用于实际水电厂的故障诊断系统中,在故障诊断系统的使用过程中得到进一步的充实和验证.在整个系统的多年运行中,此诊断方法成功地诊断出如转子不对中、尾水管偏心涡带等机组运行问题,为电厂的维修与管理提供了有价值的依据与参考。应用效果表明,使用模糊诊断方法于水电机组故障诊断中是有效的,模糊关系矩阵也在故障诊断系统的使用过程中得到进一步的充实和验证.