基于SDG的化工過程故障診斷系統(tǒng)研究.pdf

1、化工生產(chǎn)一方面大量使用易燃、易爆、有毒或腐蝕性的化學(xué)品，另一方面往往采用高溫高壓或低溫真空的操作方式，危險性較之其他行業(yè)要大，發(fā)生事故的后果也更嚴(yán)重。對化工流程和設(shè)備進(jìn)行早期和準(zhǔn)確的故障檢測與診斷，可以提高設(shè)備運(yùn)行的安全性，避免發(fā)生重大安全事故，降低生產(chǎn)成本?；诜栍邢驁D(SignedDirectedGraph，SDG)的深層知識模型能表達(dá)復(fù)雜的因果關(guān)系，具有包容大規(guī)模潛在信息的能力、靈活的推理方式和有效的推理算法，所以本文對基于SD

2、G的化工過程故障診斷系統(tǒng)進(jìn)行了研究。 結(jié)合實例，本文研究了SDG故障診斷的有效性和局限性。為了更好地進(jìn)行故障診斷，提出了將數(shù)據(jù)采集、SDG、專家系統(tǒng)融合構(gòu)成混合診斷系統(tǒng)的思想，并開發(fā)了一套用于化工過程的故障診斷系統(tǒng)軟件對其加以驗證?？紤]到實際化工系統(tǒng)的復(fù)雜性，開發(fā)了多種數(shù)據(jù)接口，可連接不同結(jié)構(gòu)類型的化工過程。對采集到的數(shù)據(jù)，采用基于SDG技術(shù)的“推理引擎”，實現(xiàn)對過程的故障診斷。為了提高人機(jī)接口的友好性，使用專家系統(tǒng)的思想對SD

3、G的推理結(jié)果進(jìn)行分析，給出合理的解釋，以便操作人員采取合理的措施，減小損失的發(fā)生。同時，為了提高SDG在故障診斷過程中的診斷速度，改善其故障分辨力，本文提出了完善混合故障診斷的幾種方法。 采用本文建立的系統(tǒng)軟件，對某石化企業(yè)的PTA裝置進(jìn)行了在線故障診斷分析。實踐證明，該軟件能及時發(fā)現(xiàn)故障并給以提示，為及早發(fā)現(xiàn)、排除故障提供依據(jù)。 以上工作是建立混合故障診斷系統(tǒng)的前期工作，將為構(gòu)建混合故障診斷系統(tǒng)提供理論支持和試驗平臺。