[發明專利]一種在線故障根源識別的精餾塔故障診斷方法

有效

• 申請號: 202010570550.2
• 申請日: 2020-06-13
• 公開（公告）號: CN111912638B
• 公開（公告）日: 2021-12-21
• 發明（設計）人: 藍艇;其他發明人請求不公開姓名
• 申請（專利權）人: 寧波大學
• 主分類號: G01M99/00
• 分類號: G01M99/00;G01D21/02;G06F17/16
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種在線故障根源識別的精餾塔故障診斷方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟(1)：利用精餾塔設備所安裝的測量儀表，在精餾塔正常運行狀態時采集N個樣本數據x₁，x₂，…，x_N，其中第i個采樣時刻的樣本數據x_i∈R^m×1由m個采樣數據組成，具體包括：

塔釜液位、塔釜壓力，塔釜底部產品流量，進料流量，進料溫度，頂部回流流量，冷凝器液位，和各塔板層的溫度，R^m×1表示m×1維的實數向量，i∈{1，2，…，N}；

步驟(2)：根據如下所示公式對N個樣本數據x₁，x₂，…，x_N實施標準化處理，得到N個m×1維的數據向量

其中μ∈R^m×1與δ∈R^m×1分別表示N個樣本數據x₁，x₂，…，x_N的均值向量與標準差向量，符號./表示向量對應元素相除；

步驟(3)：組建矩陣后，再計算基矩陣C＝(XX^T)^-1/2，其中上標號T表示矩陣或向量的轉置；

上述三個步驟實施完成后，需保留均值向量μ∈R^m×1與標準差向量δ∈R^m×1，以及基矩陣C；當在線檢測出故障工況數據后，即可激活如下所示步驟對精餾塔實施在線故障根源識別；

步驟(4)：在采樣時刻t，通過故障檢測技術將該采樣時刻的樣本數據x_t∈R^m×1檢測為故障工況數據后，對其實施標準化處理得到新數據向量

步驟(5)：根據公式計算矩陣G后，再求解G最大特征值所對應的特征向量p∈R^m×1，具體實施過程如步驟(5.1)至步驟(5.3)所示；

步驟(5.1)：初始化特征向量p為任意m×1維的實數向量；

步驟(5.2)：根據公式p＝Gp更新特征向量p后，對其進行歸一化處理p＝p/||p||，其中||p||表示計算特征向量p的長度；

步驟(5.3)：判斷特征向量p是否收斂；若是，則得到G最大特征值所對應的特征向量p∈R^m×1；若否，則返回步驟(5.2)；

步驟(6)：根據公式w＝Cp計算區分向量w∈R^m×1后，再根據如下所示公式計算各個變量的貢獻度C_j：

上式中，W＝ww^T，ξ_j∈R^m×1為m×m維單位矩陣的第j列向量，j＝1，2，…，m；

步驟(7)：根據公式對C₁，C₂，…，C_m分別進行轉換，從而得到后，將滿足條件的測量變量確定為故障的根源。