集成化SDG建模、推理与信息处理软件平台

过程工业的安全问题正日益引起公众及政府的关注和担忧。大量的人力物力被投入到过程风险评价(PHA)中，而它们的大多数依靠人工完成。近年来，通过引入符号有向图(SDG)，基于计算机的自动PHA成为了可能。这项工作的首要任务是建立一个实用的SDG建模、推理平台。我们基于对HAZOP评价方法的研究，根据操作的步骤和需要，最终设计、开发了一个图形化、层次化、支持组件可复用的SDG软件平台，以供建模、推理和数据后处理使用。该平台基于自主开发的SDG推理引擎和图形建模环境，其设计充分考虑技术研究的持续和渐进性，利用迭代开发和面向对象的技术，支持多种算法的混合使用和组件的复用，从而在SDG的图形建模、推理引擎构架和双向推理方面做出了有益的探索。     

基于符号定向图(SDG)深层知识模型的定性仿真

定性仿真是系统仿真技术中的重要研究和应用方向，同时也是人工智能技术的一个重要方面。近年来，随着现代计算机技术的日新月异，使得基于符号定向图(SDG)深层知识模型的定性仿真研究和应用取得了显著进展。SDG模型能够表达复杂的因果关系，具有包容大规模潜在信息的能力，因此特别适合于过程系统危险评价(PHA)、危险识别与故障诊断。SDG模型结构简单，易于建立和修改。然而高质量的SDG模型必须采用经验数据和定量动态仿真检验和校正。采用SDG模型进行定性仿真的关键技术是高效双向推理“引擎”，由计算机软件自动完成。目前，在计算机辅助过程系统危险评价方面，SDG是最有效的方法；在过程系统故障诊断方面，其完备性较好，但诊断分辨率尚待提高。今后的研究应解决：定性仿真和定量仿真相结合；SDG自动建模；通用推理软件平台；大系统高分辨率故障诊断等问题。     

一种基于SDG用于危险分析的新型定性仿真技术

安全已经成为世界各国政府面临的一个重要问题。由于安全研究的实验无法在真实工厂中进行，因此仿真技术已经成为研究和解决安全问题的一个核心基础。然而，对于真实化工工厂的精确定量数学模型由于规模庞大和复杂而难以获得与计算。与此相反，定性模型相对容易建模，计算也相对较快。我们提出了一种基于符号有向图的定性仿真技术。它能够有效地针对复杂系统中各个组件间的原因与后果关系。通过网络拓朴和专家规则，SDG模型可以有效地找出系统中潜在的危险。结合目前最为广泛应用的过程危险分析方法，即HAZOP，提出一种新的SDG-HAZOP方法，以代替目前的人工安全分析。最后以65t／h锅炉为例，展示并讨论该新方法的优、缺点。     

定性仿真与人工智能的关系及计算机化解法体系

定性仿真是采用定性推理方法建立和求解定性代数方程或定性微分方程模型,得到被仿真对象的定性行为和展望的预测过程。定性仿真(QSIM)和基于深层知识的人工智能技术,在其核心内容上看是属于同一科学领域。图论方法是求解复杂定量或定性仿真模型的实用且有效的计算机化方法。提出了有关定量和定性仿真计算机化的解法体系,给出了一种计算机求解实例。     

连续系统动态趋势分析的定性代数和SDG图论方法

采用定性代数方程表达动态过程的稳态行为是定性仿真的一个重要应用方面,定性代数方程的求解与应用是定性仿真的一个重要领域,基于符号定向图SDG的求解方法是在许多应用领域被证明为最具实用意义的方法.在全面综述SDG方法国内外研究进展的基础上,分析了定性代数人工试错法的局限性,并通过将定性代数方程向动态过程稳态行为描述扩展,结合SDG图论方法的优势,说明SDG方法是目前发展前景较好的一种定性仿真方法,已经在HAZoP危险与可操作性分析、安全评价及智能化自解释仿真训练方面取得了突破性进展,在故障诊断领域亦显示出明显的优势.探讨了SDG方法用于实时故障诊断的算法步骤,并根据SDG方法的不足,对SDG图论方法的研究与发展提出了建议,以提高故障诊断的精确性.     

化工过程SDG建模方法

SDG(Signed Directed Graph)是一种重要的定性建模技术，特别是在安全评价和故障诊断领域。本文系统介绍了两种常用的SDG建模方法：基于数学模型的方法和基于流程图的方法。此外，本文提出了一种基于经验知识的建模方法。由于安全评价强调揭示潜在故障的全面性，而故障诊断则要求诊断速度和故障分辨率高，因此基于经验知识的建模方法分为评价模型建模方法和诊断模型建模方法。采用此方法建立的评价模型不仅能全面表达故障，而且还能揭示故障的传播规律；建立的诊断模型简单精炼、故障分辨率高。     

基于PCA和SDG的传感器故障诊断方法研究及应用

针对传统基于PCA(主元分析)的传感器故障诊断方法缺乏故障推理能力,难以定位故障源的缺点,提出一种PCA与SDG(符号有向图)相结合的传感器故障诊断的方法。此方法分为2步:首先建立系统的SDG模型和PCA模型,使用PCA方法监控所有的过程变量;第二步,当故障发生的时候,通过PCA得到异常变量的状态,根据变量的状态,通过SDG模型进行反向推理,找到可能发生故障的传感器。通过液位控制系统的仿真实验以及在常减压装置(AUDU)故障诊断上的应用,结果表明方法能够及时有效地检测出单个或多个传感器故障,提高了诊断的准确性与分辨率。     

SDG自动生成故障树软件的研究与开发

故障树分析法是分析系统可靠性的一种有效方法。对于复杂系统而言,进行故障树自动生成十分重要。本文从基于符号定向图的定性仿真方法出发,开发了一套可视化的故障树自动生成软件。本软件由人机交互接口、信息处理中心和推理机三个部分组成,能够支持故障树自动生成的全过程。在软件核心部分推理机的设计中,针对传统的Lapp&Powers算法进行了两点改进。首先,我们提出一种基于反向搜索索引及操作符模块化组态的全面快速的定性推理机制;其次,我们提出了一种新颖高效的矩阵开拓算法,用于搜索SDG模型中的负反馈回路及前馈回路。本文最后给出一个硝酸换热器的故障树自动生成过程,证明了本软件的实用性和高效性。     

导弹发射决策专家系统推理机研究与实现

介绍了一种基于灵活、通用的知识表达方法的推理机。它将面向对象方法和问题求解的黑板模型有机结合 ,自带各种控制信息和适宜的不确定性推理算法 ,将知识库分层和模块化 ,极大地提高了推理效率。推理机根据监控信息 ,推理计算出导弹允许发射的合格置信度 ,已应用于导弹发射决策专家系统设计中。     

石油化工SDG故障诊断仿真试验系统

基于SDG深层知识模型的推理方法是一种完备的揭示系统故障的有效方法，石油化工的SDG故障诊断方法也是当前研究的热点问题。系统仿真技术在故障诊断系统中发挥了特殊的作用，建立用于故障诊断的仿真试验系统是必要的。本文给出了该系统的硬件和软件结构，讨论了其中的关键技术。该试验系统可用于辅助建立SDG故障诊断模型、阈值修正、案例试验、模型验证及模型简化等，并可依据国际标准对诊断系统进行系统安全整体性要求测试，包括软件可靠性试验和硬件可靠性试验。     

复杂系统的定性表示与推理

基于人工智能中树图推理的思想,提出一种对复杂系统进行定性描述和推理的方法.该方法基于图论把一般的定性约束方程转化为一种约束图的表示形式,并在虚拟因果理论基础上,得到描述系统波动演化的各关键变量的约束影响图形式.最后,比较了Kuipers的QSIM和本文发展出的方法,表明采用图形化的方式来表征系统各变量之间所存在的约束关系,可以得到和原系统等价的但变量数大大减少的约束影响图形式.这种处理可以推动定性推理的研究从QSIM的实验室阶段走向实际应用领域.