[發(fā)明專利]一種工業(yè)精餾塔故障診斷算法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201611013467.5
• 申請日: 2016-11-17
• 公開（公告）號(hào): CN108073741A
• 公開（公告）日: 2018-05-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 徐兵;范秋敏
• 申請（專利權(quán)）人: 徐兵
• 主分類號(hào): G06F17/50
• 分類號(hào): G06F17/50;G06N3/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發(fā)明公開了一種工業(yè)精餾塔故障診斷算法，包括如下步驟：1)將模糊Petri網(wǎng)參數(shù)作為粒子群導(dǎo)入計(jì)算機(jī)，利用混沌差分粒子群(CDEDPSO)算法對(duì)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化；2)利用優(yōu)化后的模糊Petri網(wǎng)對(duì)精餾塔故障進(jìn)行建模3)將精餾塔故障征兆輸入模糊Petri網(wǎng)模型，進(jìn)行仿真；4)根據(jù)仿真結(jié)果尋找對(duì)應(yīng)的故障點(diǎn)。本發(fā)明主要應(yīng)用于化工石油產(chǎn)業(yè)，使得工作人員及時(shí)發(fā)現(xiàn)精餾塔的故障成因，從而有效避免安全事故的發(fā)生。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于工業(yè)自動(dòng)化控制技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種工業(yè)精餾塔故障診斷算法。

背景技術(shù)

工業(yè)4.0的發(fā)展對(duì)生產(chǎn)裝置提出了高度集成化、自動(dòng)化的新要求，其發(fā)展趨于信息化和智能化。但是，隨之產(chǎn)生的問題是大型生產(chǎn)設(shè)備的故障成因越來越復(fù)雜，影響了規(guī)模化生產(chǎn)的正常運(yùn)行，迫切需要?jiǎng)?chuàng)新研究在線生產(chǎn)設(shè)備的智能故障診斷技術(shù)。目前工業(yè)上已有的故障診斷算法有粒子群算法(PSO)、差分粒子群算法(DEPSO)等。但是這些故障診斷算法的準(zhǔn)確性和快速性都不高。

本發(fā)明提出一種基于混沌差分粒子群算法的模糊Petri網(wǎng)故障診斷算法，具有較高的故障診斷效率，能夠很好的解決上述問題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的技術(shù)目的是克服精餾塔中故障點(diǎn)多、排查不方便以及現(xiàn)有技術(shù)中故障診斷算法效率不高、性能不穩(wěn)定的問題，提供一種新型、適用范圍廣的工業(yè)精餾塔故障診斷算法。

為實(shí)現(xiàn)以上目的，本發(fā)明的技術(shù)方案是：

本技術(shù)發(fā)明基于混沌差分粒子群(CDEDPSO)算法的模糊Petri網(wǎng)故障診斷算法，由混沌算法、差分算法、粒子群算法組合，形成一種新型的CDEDPSO優(yōu)化算法，并將其應(yīng)用于精餾塔的故障診斷中。所述模糊Petri網(wǎng)故障診斷算法是一種具有較強(qiáng)并行處理能力的故障診斷算法。所述混沌差分粒子群(CDEDPSO)算法對(duì)模糊Petri網(wǎng)的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，從而提高精餾塔故障診斷的效率。該算法包括如下步驟：

(1)將模糊Petri網(wǎng)參數(shù)作為粒子群導(dǎo)入計(jì)算機(jī)，利用混沌差分粒子群(CDEDPSO)算法對(duì)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化；

(2)利用優(yōu)化后的模糊Petri網(wǎng)對(duì)精餾塔故障進(jìn)行建模；

(3)將精餾塔故障征兆輸入模糊Petri網(wǎng)模型，進(jìn)行仿真；

(4)根據(jù)仿真結(jié)果尋找對(duì)應(yīng)的故障點(diǎn)。

本發(fā)明的有益效果是較大程度上提高精餾塔故障診斷的快速性、準(zhǔn)確性等效率指標(biāo)。

附圖說明

圖1是測試函數(shù)Griewank的優(yōu)化曲線圖。

圖2是測試函數(shù)Rosenbrock的優(yōu)化曲線圖。

圖3是測試函數(shù)Schwefel的優(yōu)化曲線圖。

圖4是測試函數(shù)Rastrigin的優(yōu)化曲線圖。

具體實(shí)施方式

結(jié)合圖1、圖2、圖3、圖4詳細(xì)說明本發(fā)明的一個(gè)具體實(shí)施例。

本技術(shù)發(fā)明了一種精餾塔故障診斷算法，包括基于混沌差分粒子群(CDEDPSO)算法的模糊Petri網(wǎng)故障診斷算法。采用4個(gè)基準(zhǔn)測試函數(shù)對(duì)混沌差分粒子群(CDEDPSO)算法的性能進(jìn)行測試，它們分別為Griewank函數(shù)、Rosenbrock函數(shù)、Schwefel函數(shù)和Rastrigin函數(shù)。首先，將模糊Petri網(wǎng)參數(shù)作為粒子群導(dǎo)入計(jì)算機(jī)，利用混沌算法初始化所有基本參數(shù)和初始群體并計(jì)算粒子的適應(yīng)度函數(shù)值，再更新粒子的位置和速度，計(jì)算粒子群適應(yīng)度d的值并與0.1比較，若d的值小于0.1，則需要對(duì)粒子群做擾動(dòng)操作，否則就對(duì)粒子群進(jìn)行差分運(yùn)算，直到滿足終止條件，輸出參數(shù)優(yōu)化結(jié)果。利用優(yōu)化過后的模糊Petri網(wǎng)對(duì)精餾塔進(jìn)行故障診斷。