[發明專利]一種流程工業系統的過程故障分析裝置及方法

無效

• 申請號: 200810232132.1
• 申請日: 2008-11-06
• 公開（公告）號: CN101446827A
• 公開（公告）日: 2009-06-03
• 發明（設計）人: 陳富民;高建民;高智勇;姜洪權
• 申請（專利權）人: 西安交通大學
• 主分類號: G05B19/418
• 分類號: G05B19/418
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責任公司
• 代理人: 陳翠蘭

1.一種流程工業系統的過程故障分析方法，其特征在于，包括下列步驟：

步驟1：流程工業系統網絡特性分析，依據系統工業流程信息、過程測點變量信息對過程系統進行結構分解，以監測變量節點網絡形式描述系統，通過對系統進行網絡特性分析，依據網絡特性確定對系統動態行為有重要影響的關鍵變量節點集合；獲取系統結構信息的數據結構模型，該數據結構模型包括節點描述信息、故障模式信息，并存儲在系統結構信息庫中；

步驟2：基于關鍵節點集的系統主元分析(PCA)過程監測，利用過程系統運行中的實時數據、分析獲取的關鍵節點集構建系統數據主元分析(PCA)監測模型，對系統過程故障進行監測；

步驟3：變量節點集及其定性故障描述信息獲取，如果發生故障，則獲取具有故障征兆的變量節點集合及其定性故障描述信息；

步驟4：基于關聯節點征兆與觀測征兆的故障原因分析，在獲取故障征兆后，對比已經建立的故障模式即可進行故障原因分析，確定維護措施；

步驟5：將分析結果通過人機交互模塊顯示出來，

所述的流程工業系統網絡特性分析，包括如下步驟：

(a)依據系統工業流程信息、過程測點變量信息對過程系統進行結構分解，以監測變量節點網絡形式描述系統，并采用近鄰矩陣形式存儲于系統結構信息庫中；

(b)通過對近鄰矩陣按照網絡特性定義進行計算，得到集群系數、特征路徑長度、節點度數、節點介數網絡特性值，并存儲于系統結構信息庫中，為從網絡角度認識系統及后續分析提供依據；

(c)依據網絡特性確定節點重要度w_i，獲取反映系統整體行為的關鍵變量節點集，此信息存儲于系統結構信息庫中；

(d)故障模式信息獲取；根據歷史故障數據建立系統故障模式信息，包括故障原因、關聯節點、關聯節點征兆、嚴重程度和維護措施，

所述的基于關鍵節點集的系統主元分析(PCA)監測方法，首先，利用穩態無故障狀況下的過程數據及獲取的關鍵變量集，構造正常狀況下的主元模型，即構造出主元得分矩陣和主元負荷矩陣；然后，對于一個新的樣本，構造相應的統計量T²和Q及其相應控制限閥值T_α²和Q_α監測系統過程行為，所述的基于關聯節點征兆與觀測征兆的故障原因分析方法，依據故障模式中的關聯節點征兆信息，確定初始原因集合，如果存在一種原因解釋全部觀測到的故障征兆，則該原因即為最終分析結果，并說明系統可能發生單一故障；如果不能全部解釋觀測征兆，則記錄解釋征兆數最大的原因作為最終可能原因之一；對剩余的原因集合重復以上步驟，直到所得原因集能夠全部解釋觀測的故障征兆。