乙烯精馏塔开车动态建模与优化

乙烯精馏塔是乙烯装置的关键低温耗能设备之一,其开车过程中的动态特性和节能策略少有报道。本文以Aspen HYSYS和MATLAB为建模平台,结合工业装置开车及稳态运行数据,完成了对乙烯塔的稳态、动态建模和模型验证。在此基础上,采用FROFI进化算法对开车策略进行了优化研究,得到了比原工业方案更好的开车策略,实现了开车节能25%,为指导乙烯塔在开车过程的节能降耗提供了理论基础。     

基于一种改进的一维卷积神经网络电机故障诊断方法

故障诊断对于保障电机正常运行有着重要意义,卷积神经网络（CNN）对单一电机故障有着良好的诊断效果.然而传统CNN在处理不同尺寸的数据上存在局限性.针对这一问题,提出了一种基于空间金字塔池化和一维卷积神经网络相结合的故障诊断方法与参数优化策略.该方法不仅使网络可以处理不同尺寸的数据,还降低了网络结构的复杂性和所需运算量.所提出的参数优化策略从理论上解决了诊断过程中可能会发生的金字塔池化的尺度失配问题.仿真结果表明,与传统网络相比,所提出的方法提高了网络结构的鲁棒性与泛化能力,可以更加快速准确地实现电机的故障诊断.      

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。     

基于动态信息的过渡过程辨识方法

提出了一种基于动态信息的过渡过程识别方法.给出了过渡过程的具体定义,描述了过渡过程相对于稳态过程的独特性质.考虑到多工况过程存在较强的动态特性,引入动态交互信息概念,运用动态交互信息的方法,可以较好地反映过渡过程与稳态工况之间的差异.通过算例和TE(Tennessee Eastman)过程仿真平台对算法进行验证的结果表明,所提出的方法相对于传统方法在过渡过程识别和监控中取得了更好的效果.     

大型汽轮发电机组混合智能诊断方法的研究

针对大型汽轮发电机组的状态监测与故障诊断问题,为了克服单一故障诊断方法的局限性,对现有大型设备故障诊断方法作了全面的分析和比较之后,提出并探讨了多种故障诊断技术集成的混合智能诊断方法.该方法根据设备故障诊断过程的不同阶段和具体任务,综合利用了模糊数学、模糊模式识别、模糊人工神经网络、基于规则的诊断专家系统等多种故障诊断原理,并且已经分别在电站热力系统的故障诊断和机组振动故障诊断中实际应用.     

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.     

多弧旁路GMAW熔滴过渡图像边缘提取算法

熔滴过渡是焊接过程中影响焊缝成形和焊接质量的重要因素.为了对多弧旁路GMAW(DB-GMAW)焊接过程中的熔滴过渡特征信息深入研究提供条件,对该种焊接方法下熔滴过渡图像颈缩部分边缘提取算法进行了研究.对比了6种微分算子对其边缘的提取结果,选出了效果最好的ZeroCross微分算子,并对熔滴过渡连续帧图像进行了处理.结果符合要求.     

丙烯腈装置Delta V系统常见故障及处理

针对丙烯腈装置开车运行过程Delta V系统所暴露出的一些常见故障，结合工作实际，通过故障诊断和原因分析，提出了相应的处理措施，为该装置的生产正常运行提供了参考。     

工业过程故障诊断方法的研究进展

故障诊断是工业过程中一个重要的问题.文章将故障诊断方法分为基于定量模型的方法、基于定性模型方法和基于数据的方法.在对各种故障诊断方法的基本思想和原理作简要回顾的基础上,对近年来的各种故障诊断方法在工业过程中的应用和研究进展作一综述,并总结出不同情况下的适用方法;指出了今后可能的研究方向.     

信息融合熵在机械故障诊断中的应用

详细介绍信息融合熵理论在机械故障诊断中的应用,为复杂的机械故障诊断提供一种新的方法.利用信息论熵的相关理论和D-S证据理论,分别研究机械特征参数提取和机械故障诊断的信息融合问题.用机械健康度定量度量机械状态的优劣,给出机械特征参数提取和机械故障诊断时信息融合的计算方法.最后,以柴油机的故障诊断为例,论述实际故障诊断应用中该方法的具体实施过程,并将该诊断方法与传统的故障诊断方法进行比较,分析该诊断方法的特点.研究结果表明基于信息融合熵的机械故障诊断方法具有良好的容错性和稳定性,能够提高机械故障诊断的准确性和可靠性.