基于SDG模型的控制系统故障诊断方法

利用深层定性知识模型、符号有向图模型,对生产流程中常见的单回路和串级控制系统进行了建模与故障诊断研究。提出基于假设-验证的双向推理算法,解决了传统的故障诊断方法从未涉及复杂系统中的多个控制回路对系统故障存在的屏蔽作用的问题。通过对某厂常压蒸馏装置进行基于SDG模型的故障诊断,验证了基于SDG模型的故障诊断方法应用在包含多个控制回路的复杂系统故障诊断时的有效性与可行性。     

面向系统层级的复杂工业过程全息故障诊断

复杂工业过程具有长流程、系统层级多、故障潜在分布空间范围较广的特点,是当前故障诊断领域的热门研究方向。首先,对主流故障诊断技术进行了分类和概述;其次,采用定量与定性相结合思路,提出了面向系统层级的复杂工业过程全息故障诊断框架,为复杂工业全流程的过程监测提供一整套技术和解决方案。相比于目前的故障诊断方法,该框架不仅包括故障检测和故障辨识,还包括故障根源诊断、故障传播路径识别、故障的定量诊断与评估,可有效解决复杂工业过程系统的综合故障诊断问题,实用性强,能够有效地减少或避免故障发生、保证产品的质量、提高企业的生产效率与生产安全;最后对故障诊断技术的发展趋势和亟待解决的问题进行了展望。     

面向系统层级的复杂工业过程全息故障诊断

复杂工业过程具有长流程、系统层级多、故障潜在分布空间范围较广的特点，是当前故障诊断领域的热门研究方向。首先，对主流故障诊断技术进行了分类和概述；其次，采用定量与定性相结合思路，提出了面向系统层级的复杂工业过程全息故障诊断框架，为复杂工业全流程的过程监测提供一整套技术和解决方案。相比于目前的故障诊断方法，该框架不仅包括故障检测和故障辨识，还包括故障根源诊断、故障传播路径识别、故障的定量诊断与评估，可有效解决复杂工业过程系统的综合故障诊断问题，实用性强，能够有效地减少或避免故障发生、保证产品的质量、提高企业的生产效率与生产安全；最后对故障诊断技术的发展趋势和亟待解决的问题进行了展望。     

复杂过程的集成智能故障诊断技术

对于具有控制复杂,难以精确描述数学模型的复杂过程,提出基于知识的模糊神经网络故障诊断方法。故障检测由基于知识系统实现,通过过程的深层知识获得故障检测产生式规则。故障诊断功能通过模糊神经网络实现。由于该方法不需要对象的精确数学模型,为复杂过程的故障诊断提供了强有力的工具。     

复杂系统故障诊断中一种多黑板问题求解模型的实现

针对化工过程故障诊断问题的复杂性,在催化裂化故障诊断专家系统开发工具的设计过程中,提出一种多黑板问题求解模型。对系统中知识体的描述进行分析,给出基于该模型的系统结构,对系统的具体实现进行讨论,并对其调度算法进行研究。结果证明,该体系结构是专家系统在解决各种复杂问题时的一种良好的问题求解途径。     

基于关联规则的故障诊断方法及研究

针对复杂工业大系统的特点,提出一种基于关联规则的故障诊断方法,设计并实现了以多支持度关联规则挖掘算法为核心的关联规则挖掘系统。对尿素生产过程的仿真实验结果表明,该系统能够有效地挖掘隐藏在大量数据背后的故障模式知识,有效地突破了故障诊断专家系统在知识获取方面的瓶颈,增强了故障诊断系统的推理诊断能力。     

贝叶斯不确定性推理及其在往复式压缩机故障诊断中的应用

为了提高往复式压缩机故障诊断效率和质量 ,研究了贝叶斯不确定性推理的基本理论和原理 ,分析了贝叶斯不确定性推理的特点和用于设备故障诊断的优势。探讨了几种贝叶斯网络先验概率的获取途径。通过实际分析确定出了往复式压缩机贝叶斯诊断网络的先验概率 ,为利用不确定性信息和不确定关系进行推理提供了条件。研究了往复式压缩机贝叶斯推理算法、算法步骤 ,并在 Windows环境下用 VisualBasic语言开发的系统 ,建立了往复式压缩机贝叶斯诊断网络系统。     

基于PROFIBUS-DP协议的故障诊断系统研究

针对PROFIBUS-DP总线系统网络在强电磁、强腐蚀、强震动、高温等复杂的现场工作环境中出现的故障问题,提出以ARM+FPGA架构的现场总线故障诊断系统,可在线监测网络站点状态、报文实时采集、物理层波形测量,同时可对DP通讯过程数据长时间记录.现场测试数据表明,设计的故障诊断系统能够实现对DP现场总线相关参数的采集、...     

多电平逆变电路的空间矢量PWM控制方法研究

研究了各类多电平逆变器的结构和级联式逆变器的脉宽调制方法,建立了级联式逆变器的数学模型,为解决传统多电平空间矢量PWM方法复杂、难以应用于实际系统的问题,深入研究了传统两电平及三电平的空间矢量PWM方法,提出了一种新型多电平的SVPWM方法。为验证新方法的正确性,进行了Matlab7.0/simulink系统仿真,结果初步验证了新型多电平SVPWM方法的可行性,为该SVPWM方法的实际应用提供了一种新的思路。     

旋转机械故障诊断专家系统数据库子系统的实现技术

介绍了旋转机械故障诊断专家系统中数据库子系统的实现技术。数据库子系统是旋转机械故障诊断专家系统的重要组成部分 ,它管理着整个专家系统的数据。鉴于该系统数据类型繁多并且复杂的特点 ,采用分类处理的方法 ,设计了综合数据库管理系统 ,实现了对其有效的管理。     

层次SDG方法在脱硫系统故障诊断中的应用

针对纯定性的SDG模型在复杂系统中建模难度大、分辨率低、可能产生信息爆炸的问题,提出一种结合层次分析法的结构递阶层次,划分故障并建立层次SDG图的方法.在实际应用中结合密相干塔烟气脱硫系统,建立了层次SDG分析,提高了诊断速度.     

化工过程混合故障诊断系统的应用

故障诊断是保障化工过程安全、平稳进行的一个重要工具。主成分分析法(PCA)作为典型的故障诊断方法,已经广泛应用于各类化工过程的故障诊断,但在复杂过程的故障类别判断上还存在不足。而人工免疫系统对于自我-非我的识别能力有助于对故障类别的判断,并且其良好的自适应、自学习能力,有助于在诊断过程中对系统的完善和改进。本文将主成分分析法与人工免疫系统结合,建立了一个新的混合故障诊断系统,实现对于化工过程故障的早期诊断,并用Honeywell公司的UniSim平台建立了一个动态的化工过程模型,对该诊断系统进行了验证。     

基于Internet的FW远程故障诊断系统

本文简述了利用Internet建立FW远程故障诊断系统模型,利用该远程故障诊断系统,可以实现FW设备的在线检测和远程故障诊断,及时解决设备故障,及时地恢复正常生产.     

一种基于改进核Fisher的故障诊断方法

针对化工过程故障数据呈非线性分布,数据类别复杂,难以进行故障诊断的问题,提出一种改进核Fisher的故障诊断方法。对于原始样本数据投影后,样本出现因类间距离存在很大差异性而导致部分类别样本存在混叠的现象,以及不同类别的边界数据归类模糊问题,给出了统一的解决办法。该方法首先采用改进类间距的方法来改变样本投影空间的分布,使得样本具有较好的投影效果,然后通过定义阈值参数来筛选出边界数据,对于边界数据,采用改进的K近邻（K-NN）算法来分类,对于非边界数据,采用马氏距离来分类。最后在TE过程中进行了仿真验证,结果表明方法在兼顾了故障诊断时间的同时,有效提高了故障诊断精度。     

基于中心损失的条件生成式对抗网络的冷水机组故障诊断

针对冷水机组产生的故障数据不足,数据集中正常数据和故障数据数量不平衡,进而导致故障诊断精度下降的问题,提出一种基于中心损失的条件生成式对抗网络(central loss conditional generative adversarial network,CLCGAN)和支持向量机(support vector machine,SVM)的故障诊断方法。首先,CLCGAN利用少量真实故障数据生成新的故障数据;然后,将生成的故障数据与初始数据集混合,使正常数据与故障数据的数量达到平衡;最后,利用平衡数据集构建SVM模型进行故障诊断。在GAN生成冷水机组故障数据时,构建动态中心损失项并加入到目标函数中,利用动态的中心损失减少冷水机组生成的各种故障数据的类内距离,从而降低各个故障生成数据之间的重叠程度,增加生成数据的可靠性。在生成故障数据之前配置相应的故障标签,并输入到CLCGAN中指导数据生成过程,使生成的故障数据可以均衡地分布于各个故障类别。在ASHRAE 1043-RP数据集上对所提方法进行了验证,结果表明,相较于其他解决数据不平衡问题的故障诊断方法,所提方法具有更高的故障诊断准确率。     

基于LabVIEW与Matlab的TE过程监控系统设计

针对TE模型可视化效果不佳的问题,基于LabVIEW、Matlab与My SQL开发了TE过程仿真系统。仿真系统采用LabVIEW设计搭建了复杂、友好的系统图形界面;Simulink作为后台引擎,运用Matlab平台设计TE过程的故障监控算法,My SQL作为后台数据库存储实验结果。实现了TE过程的实时趋势显示、故障报警、历史数据记录及故障报警等功能模块。通过该仿真完成TE基本工况、内置故障、添加扰动及多工况等模式的仿真测试和故障诊断。该仿真平台已进入实验室应用阶段,为研究化工过程控制等复杂系统的故障诊断提供了良好的应用平台。