過程系統(tǒng)自適應故障診斷系統(tǒng)的開發(fā).pdf

1、石油化工是我國的重要支柱產(chǎn)業(yè)之一，關(guān)系到國民經(jīng)濟能源、材料等許多方面，也是危險性極高的行業(yè)之一?？萍己徒?jīng)濟的發(fā)展使得石油化工過程日益大型化、復雜化。生產(chǎn)中某些微小故障若不能及時排除，就有可能造成巨大的災難。因此生產(chǎn)系統(tǒng)的安全．性和可靠性就顯得極其重要。提高系統(tǒng)安全性和可靠性的方法有多種，其中一個重要的方法就是采用故障診斷技術(shù)。 故障診斷技術(shù)及機器學習技術(shù)是近年來化工生產(chǎn)研究中比較活躍的一個研究方向，該方向已成為國內(nèi)外學者研究的熱

2、點領(lǐng)域。文章在對各類機器學習技術(shù)研究的基礎上，對現(xiàn)有機器學習算法進行對比，將其應用于化工領(lǐng)域中。論文主要目的是，通過對化工生產(chǎn)的實際考察，采用決策樹算法，進行故障診斷，避免因過程設備故障而造成損失。 論文研究的主要內(nèi)容，怎樣把機器學習技術(shù)應用到化工過程故障診斷中，實現(xiàn)對常規(guī)故障診斷技術(shù)缺陷的補充。即根據(jù)收集到的數(shù)據(jù)樣本，對算法進行訓練，得到分類規(guī)則，對產(chǎn)生的分類規(guī)則進行評估，再把規(guī)則輸入規(guī)則庫，用于故障診斷，實現(xiàn)知識的自適應學習