基于SDG的化工过程故障诊断系统研究

论文摘要

化工生产一方面大量使用易燃、易爆、有毒或腐蚀性的化学品,另一方面往往采用高温高压或低温真空的操作方式,危险性较之其他行业要大,发生事故的后果也更严重。对化工流程和设备进行早期和准确的故障检测与诊断,可以提高设备运行的安全性,避免发生重大安全事故,降低生产成本。基于符号有向图(Signed Directed Graph, SDG)的深层知识模型能表达复杂的因果关系,具有包容大规模潜在信息的能力、灵活的推理方式和有效的推理算法,所以本文对基于SDG的化工过程故障诊断系统进行了研究。结合实例,本文研究了SDG故障诊断的有效性和局限性。为了更好地进行故障诊断,提出了将数据采集、SDG、专家系统融合构成混合诊断系统的思想,并开发了一套用于化工过程的故障诊断系统软件对其加以验证。考虑到实际化工系统的复杂性,开发了多种数据接口,可连接不同结构类型的化工过程。对采集到的数据,采用基于SDG技术的“推理引擎”,实现对过程的故障诊断。为了提高人机接口的友好性,使用专家系统的思想对SDG的推理结果进行分析,给出合理的解释,以便操作人员采取合理的措施,减小损失的发生。同时,为了提高SDG在故障诊断过程中的诊断速度,改善其故障分辨力,本文提出了完善混合故障诊断的几种方法。采用本文建立的系统软件,对某石化企业的PTA装置进行了在线故障诊断分析。实践证明,该软件能及时发现故障并给以提示,为及早发现、排除故障提供依据。以上工作是建立混合故障诊断系统的前期工作,将为构建混合故障诊断系统提供理论支持和试验平台。课题下一步将在SDG的基础上,研究将多种诊断方法融合的混合算法,为构建混合诊断系统软件奠定理论基础。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 前言
• 1 绪论
• 1.1 化工安全生产的意义
• 1.1.1 化工生产特点
• 1.1.2 化工安全的重要性
• 1.1.3 我国化工安全的特点
• 1.2 故障诊断简介
• 1.2.1 故障分类
• 1.2.2 故障诊断的任务
• 1.2.3 故障诊断的主要研究内容
• 1.2.4 故障诊断系统的性能指标
• 1.3 故障诊断方法的分类及现状
• 1.3.1 基于知识的方法
• 1.3.2 基于解析模型的方法
• 1.3.3 基于信号处理的方法
• 1.3.4 各种故障诊断方法的比较
• 1.4 本文研究的意义和内容
• 1.4.1 研究背景及意义
• 1.4.2 研究的主要内容
• 2 基于 SDG 的故障诊断
• 2.1 基本概念
• 2.1.1 图论的基本概念
• 2.1.2 SDG 的基本概念
• 2.2 SDG 的建模方法
• 2.2.1 基于流程图的方法
• 2.2.2 基于数学模型的方法
• 2.2.3 基于经验知识的方法
• 2.2.4 环氧丙烷水合生成丙二醇流程的SDG 建模
• 2.3 SDG 的推理引擎
• 2.3.1 推理机制
• 2.3.2 推理引擎的实现
• 3 对 SDG 故障诊断方法的改进
• 3.1 概述
• 3.1.1 专家系统对SDG 的补充
• 3.1.2 神经网络对SDG 的补充
• 3.1.3 主元分析对SDG 的补充
• 3.2 混合诊断系统框架
• 3.3 混合诊断系统的实现
• 3.3.1 诊断平台
• 3.3.2 混合诊断算法
• 4 应用实例
• 4.1 过程故障诊断平台的搭建
• 4.1.1 系统结构
• 4.1.2 底层通信
• 4.1.3 OPC 服务器
• 4.1.4 SQL Server 服务器
• 4.1.5 客户端
• 4.2 工业应用
• 4.2.1 软件实现
• 4.2.2 PTA 装置SDG 建模
• 4.2.3 现场应用实例分析
• 4.3 无水乙醇流程
• 4.3.1 概述
• 4.3.2 神经网络诊断
• 4.4 小结
• 5 结论
• 参考文献
• 附录
• 致谢
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文目录