[發明專利]一種基于多層優化PCC-SDG的化工過程故障診斷方法有效
| 申請號： | 201710339420.6 | 申請日： | 2017-05-15 |
| 公開（公告）號： | CN106933097B | 公開（公告）日： | 2021-07-20 |
| 發明（設計）人： | 田文德;董玉璽;任玉佳;賈旭清;王雪 | 申請（專利權）人： | 青島科技大學 |
| 主分類號： | G05B13/02 | 分類號： | G05B13/02 |
| 代理公司： | 濟南圣達知識產權代理有限公司 37221 | 代理人： | 呂薇 |
| 地址： | 266000 山東省*** | 國省代碼： | 山東;37 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 多層 優化 pcc sdg 化工 過程 故障診斷 方法 | ||
1.一種基于多層優化PCC-SDG的化工過程故障診斷方法，其特征在于，包括如下步驟：
(1)分析TE過程并選取22個連續測量變量，建立符號有向圖初始網絡；
(2)提取TE過程變量的實時數據片段構建數據向量集并進行相關系數分析，制定相關系數接受標準，確定初始閾值；
(3)利用進行相關性分析的皮爾遜相關系數選取初始特征變量，并建立變量相關系數組進行權重分析；
(4)由TE過程相關系數組的權重分析及工藝分析確定最終優化變量，從多層相關系數組中選取權重較大的相關系數集構建PCC-SDG優化圖；
(5)根據工藝過程相關性規律建立的聚集權重系數Q規則檢測故障，且利用狀態之間的相關差異度識別何種類型的故障；
(6)當參數Q＞1時，即系統出現了故障，進行一步利用相關差異度確定故障類型尋找故障源，否則為正常狀態并重新提取數據進行檢測；
步驟(1)、(2)中變量選取，數據采集具體如下：
步驟(1)中，將TE過程劃分為三個部分進行分析：①反應器、冷凝器、②氣液分離器、循環壓縮機、③解吸塔，其中表1包括22個連續測量變量的信息，其正常值均為基本工況下的數值；
步驟(3)中得出的變量相關系數組進行權重分析結果如表2所示；
步驟(5)(6)中所需要的故障檢測信息如表3-6所示；
表1-6如下所示：
表1TE過程連續測量變量
表2優化變量Mov連續測量變量相關系數集
表3故障1的Q參數
表4故障8的Q參數
表5故障13的Q參數
表6故障16的Q參數
。
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