化工过程分布式故障诊断研究

《化工过程分布式故障诊断研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、华东理工大学博士学位论文第I页化工过程分布式故障诊断研究本文主要针对化工生产过程的分布式远程故障诊断方法进行了深入的研究。首先综合分析了当前国内外故障诊断理论与技术的研究现状。在此基础上，针对一些现有的故障诊断方法的不足提出了新的方法，并给出了结论。本文的主要研究成果概括起来如下:I.针对化工过程故障诊断系统的知识共享和重用不够而造成开发费用过大、时间过长，且由于系统的通用性不强，不同的故障诊断应用系统都得从头开发、知识库都得从头建立等问题，本文提出了依层次化对象分解构建化工过基于本体论的面向对

2、象集成故障检测与诊断系统的方法，以及构建化工过程本体论的方方法构建的诊断系统可以克服以往化工过程故障诊断系统开发的通用性差、诊断知，问题求解方法单一等问题了2.文提出了一种新的基移智能体的分布式化工过程”障诊断方Oil过”义化工过程的诊断本体论和功能一行为本体论，该系统可以在提高诊断系统的性能的同时，能够显著降低整个系统构造的复杂程度。当采用了本文给出的化工过程诊断本体论后，整个多智能体故障诊断系统的任务就从智能体的结构设计转移到对诊断本体论属性的应用上了。这种分布式的框架结构同以往WA中式的诊

3、断方法相比，无论是在通信需求还是在计算复杂度上都具有显著的优越性J3.本文提出了一种新的基于蚁群算法的故障识别分类算法言丫该算法将故障诊断中故障的识别分类问题转化为求解带约束的最优化聚类问题，并应用改进的蚁群算法求解这一聚类问题。该算法充分的利用蚁群系统的正反馈过程、贪婪启发式算法以及分布式计算等特性，通过合作进行快速高效的问题求解。该算法作为一种高效的算法，可以对于不同领域的问题，通过方便的引入不同的判断准则，从而使本算法能够适应不同的问题要求。特别地，该算法可以广泛的应用于模式识别与聚类分析

4、中。了4.本论文针对多智能体系统有关合作机制的研究在数学处理上主要集中在博弈理论或者模态逻辑上，在处理手段上显得单调够有效的问题，提出了两种新的基于柔集合理论的静态的和动态的多智能体系统合作算法们将系统中智能体的语义属性抽取出来采用实系数来定义，并将其以二进制表格的形式采用柔集合理论表示。如此以来，在一系列的建议合作的智能体中就可以在经过约简的柔集合表里直接通过数值计算来选择合作对象本文出一种新的化工过程远程故障诊断系统框架结构。首先详细描述了该工作原理，并对实际远程化工过程故障诊断系统的实现的

5、关键技术进行了研究和探们利用VRML语言所具有的动画功能及交互作用，将化工过程与设备的工艺参数、行的状态，通过传感器节点、内插器节点及路径语句再现出来，实现远程现场参数、图像的虚拟传输和工艺流程虚拟，从而能够以较高的速度在Internet网络上为远程故障诊斯系统提供更全面、更准确的化工过程现场的三维仿真模型和运行状态以及故障信息。丫关键词:化工过程多智能体蚁群算法柔集合理论第if页华东理工大学博士学位论文ResearchonDistributedFaultDiagnosisofChemicalP

6、rocessesInthisdissertationsomeremotedistributedfaultdiagnosismethodsofchemicalprocessbasedontheirdistinguishingfeaturearedeeplystudied.Firstly,areviewonthemethodsandthestateofartonresearchinremotedistributedfaultdetectionanddiagnosisispresented.Then,

7、inviewofdisadvantagesofcurrentfaultdiagnosismethods,somenewmethodsandresultsarepresented.Theresearchresultsinthisdissertationaresummarizedasfollowing:1.Thispaperfocusontheproblemofprevalentlyexistednon-generalofchemicalprocessfaultdiagnosissystemsand

8、insuficientdiagnosisknowledgeandthedifficultofdiagnosisknowledgesharingandreuse.Weproposeamethodtoimplementtheknowledgesharingandreuseofchemicalprocessfaultdiagnosissystemsbasedonthetheoryandmethodsofdistributedartificialintelligence(DAI).Byapplyingt