[發(fā)明專利]化工生產(chǎn)混合故障信息提取與匹配的技術(shù)方法

無效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 200910010015.5
• 申請(qǐng)日: 2009-01-07
• 公開（公告）號(hào): CN101477373A
• 公開（公告）日: 2009-07-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李元;郭金玉;郭小平
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 沈陽化工學(xué)院
• 主分類號(hào): G05B23/02
• 分類號(hào): G05B23/02
• 代理公司: 沈陽技聯(lián)專利代理有限公司
• 代理人: 張志剛

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及化工生產(chǎn)技術(shù)過程的監(jiān)視與故障診斷，特別是涉及一種基于過程的控制系統(tǒng)的現(xiàn)場(chǎng)采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行過程的控制、監(jiān)視以及故障診斷的技術(shù)方法。

背景技術(shù)

化工生產(chǎn)過程的過程控制、監(jiān)視以及故障診斷是化工生產(chǎn)過程平穩(wěn)、安全、可靠運(yùn)行的重要保證。傳統(tǒng)的過程控制是首先根據(jù)過程反應(yīng)機(jī)理建立過程的數(shù)學(xué)模型，應(yīng)用控制算法進(jìn)行過程的控制，由于化工過程的復(fù)雜性、多變性以及模型的不確定性，使得控制的準(zhǔn)確性難以保障。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和通訊技術(shù)的發(fā)展，基于統(tǒng)計(jì)過程分析的方法進(jìn)行過程控制、監(jiān)視以及故障診斷得到應(yīng)用。在過程大量變量的樣本空間中進(jìn)行數(shù)據(jù)特征的提取，這樣只對(duì)測(cè)量變量進(jìn)行信息處理，大量的控制變量、操作變量信息未被采用，使得信息大量丟失，影響了數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確性與可靠性，同時(shí)影響了過程控制以及故障診斷的性能。將語言識(shí)別技術(shù)應(yīng)用到故障信息匹配中，使故障的識(shí)別更加合理和可靠。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種化工生產(chǎn)混合故障信息提取與匹配的技術(shù)方法，是一種新的故障分離方法，用統(tǒng)計(jì)相關(guān)混合信息分析、動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整技術(shù)對(duì)化工過程的控制、監(jiān)視及故障診斷進(jìn)行改進(jìn)，進(jìn)一步提高過程監(jiān)視與控制的水平，使化工過程的故障診斷的準(zhǔn)確性與可靠性得到提高。

本發(fā)明的目的是通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的：

化工生產(chǎn)混合故障信息提取與匹配的技術(shù)方法，首先采集現(xiàn)場(chǎng)的測(cè)量變量Var，控制變量Con，操作變量Ope，建立統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫，并將相關(guān)回路的變量進(jìn)行對(duì)應(yīng)形成數(shù)據(jù)矩陣，通過數(shù)據(jù)的量化標(biāo)準(zhǔn)后使其均值為0方差為1；提取主元信息量，其中包括控制參量的全部信息的主要因子，在正常的過程中建立統(tǒng)計(jì)過程診斷樣本庫，新的過程樣本經(jīng)過同樣的過程與診斷樣本庫的模式進(jìn)行匹配；計(jì)算局部距離、標(biāo)準(zhǔn)總體距離和最短標(biāo)準(zhǔn)總體距離，確定故障的信息點(diǎn)。

所述的化工生產(chǎn)混合故障信息提取與匹配的技術(shù)方法，其混合過程采集的全部相關(guān)信息，并建立統(tǒng)計(jì)過程診斷庫，使信息得到豐富。

所述的化工生產(chǎn)混合故障信息提取與匹配的技術(shù)方法，其采用語言識(shí)別的模式匹配解決方案進(jìn)行故障的跟蹤與識(shí)別。

本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)與效果是：

1.本發(fā)明將測(cè)量變量、控制變量和操作變量作為主元的混合信息來源，使信息資源更全面、準(zhǔn)確，使正常信息與故障信息的容量增加，提高了控制與診斷的性能。

2.本發(fā)明建立系統(tǒng)的正常數(shù)據(jù)和故障混合信息的樣本庫，基于動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整技術(shù)對(duì)過程的實(shí)時(shí)采樣數(shù)據(jù)與樣本庫中信息進(jìn)行模式匹配。

3.本發(fā)明技術(shù)先進(jìn)，有理論基礎(chǔ)，實(shí)際應(yīng)用與可操作性強(qiáng)。

附圖說明

本發(fā)明的附圖為主元信息提取示意圖。

具體實(shí)施方式

下面參照附圖對(duì)本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)說明：

將過程中的測(cè)量變量，控制變量及操作變量進(jìn)行數(shù)據(jù)庫的建立，分別為Var(測(cè)量變量)，Con(控制變量)，Ope(操作變量)，如圖。在此基礎(chǔ)上建立主元模型Score，并進(jìn)行主元故障混合信息T?infor的提取、故障信息的抽取與特征匹配。

建立過程測(cè)量變量、控制變量、操作變量數(shù)據(jù)庫，并進(jìn)行主元故障信息的提取；在對(duì)變量與主元相關(guān)信息分析的基礎(chǔ)上，完成非正常子域的建立；通過非正常子域變量與主元故障信息的相關(guān)性分析確定故障源，實(shí)現(xiàn)故障的分離。

故障信息的抽取與特征匹配是在混合信息的基礎(chǔ)上進(jìn)行的，主元中的故障信息包含了過程的全部故障特征，并表現(xiàn)為異常現(xiàn)象，將此特征信息進(jìn)行抽取，并作為故障分離的參考標(biāo)樣。在測(cè)量變量Var、控制變量Con和操作變量Ope中提取故障信息的成分與主元信息進(jìn)行相關(guān)匹配，實(shí)現(xiàn)故障變量的分離。

基于動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整(Dynamic?time?warping)的故障信息匹配正是基于兩類故障信息進(jìn)行模式相關(guān)信息匹配，實(shí)現(xiàn)故障診斷。基于主元分析的故障檢測(cè)是在原有樣本空間進(jìn)行潛隱映射到主元空間，并基于主元進(jìn)行故障檢測(cè)。因此，檢測(cè)出的故障信息全部被主元所包含，將此部分的故障信息進(jìn)行特征提取，便可得到過程故障的全部信息。同樣將通過非正常子域所提取的變量故障信息與主元故障信息進(jìn)行模式匹配，匹配程度最高的即為所含故障信息最多，確定故障源，實(shí)現(xiàn)故障的診斷。

DTW是一種比較兩種動(dòng)態(tài)模式的柔性方法。一些動(dòng)態(tài)模式也許在形式上不會(huì)很完美地保持一致，而特征上相似，DTW運(yùn)用動(dòng)態(tài)規(guī)劃的原理，非線性地卷曲兩種模式使相似事件排列一致，得到其間的最短距離。在兩種模式中，DTW會(huì)適時(shí)轉(zhuǎn)換某些向量，壓縮一些或擴(kuò)張另一些，最終實(shí)現(xiàn)模式的匹配。

本發(fā)明對(duì)過程混合信息變量進(jìn)行相關(guān)分析與信息提取。