调控流图与数据挖掘相结合的复杂过程故障诊断方法研究

采用调控流图与数据挖掘相结合的方法研究了原油蒸馏过程故障诊断问题。利用调控流图方法进行建模,通过对调控流图模型的定性仿真获得每个故障的传播途径及对每个观测变量的影响,形成故障-监测变量关系表,最后利用数据挖掘技术建立从监测变量推断故障的故障诊断模型。由于该模型结构简单,可以在生产过程中直接应用,具有速度快、判断直接的特点,在一定程度上解决了复杂过程实时故障诊断中的组合爆炸问题。     

基于PSR和SVM方法的化工过程单变量故障诊断

基于相空间重构(SPR)和支持向量机(SVM)算法本文提出了一种利用单一变量进行化工过程故障诊断的方法。首先进行变量筛选,然后对筛选出的关键变量进行相空间重构,再利用SVM对重构后的数据进行故障分类。通过对TE(Tennessee Eastman)过程几类故障进行仿真测试,结果表明在单一故障和多故障情况下,本方法均可实现化工过程的单变量故障诊断;与传统SVW方法相比,相空间重构可有效提高诊断正确率。此方法可为建立简单而有效的单变量故障诊断系统提供理论依据。