复杂工业过程的故障诊断与报警系统的设计

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1、摘要随着科学技术的发展，生产过程越来越复杂，如何提高现代生产过程的可靠性和安全性问题已经引起了社会的广泛关注。故障诊断技术和报警通讯系统便是在这样的背景下产生和发展起来的，以人工神经网络理论为基础的各种故障诊断在羁翦酶馥障诊颧技零牵褥酗了广泛前应忍!在这篇文章中，首先介绍了故障诊断的发展概况与一些故障诊断的基本知识，然后分别描述了人工神经网络和模糊逻辑系统的基本原理，分析了基于人工神经网络和模糊逻辑方法的故障诊断的设计思想。通过对硝酸生产过程中冷却系统故障特点的分析，构建了一种“人工神经网络+模糊逻辑”的故障诊断模型

2、，利用人工神经网络通过对部分重要数据的处理，实现回路级的故障诊断，并且对网络的泛化能力进行了仿真研究。模糊逻辑部分通过对神经网络得到的初步诊断结果和其他测量数据的处理，实现系统元件级的故障诊断，仿真结果表明该方法的可行性!在对故障进行诊断的商讨，需要对敬障点进行报警和监控敢障动态，设计了切实可行的硝酸生产过程报警监控通讯软件，巧妙地在VB中利用OPC访问WinCe数据库，从而实现故障报警和监控的设计方法，故障诊断技术+生产过程的监控和故障报警将是保障工业生产过程安全可靠的一种重要方法!关键词：故障诊断；神经模糊网络；

3、故障报警；OPC；AbstractWiththedevelopmentofscienceandtechnology,theprocessesofindustrialproductionarebecomingmoreandmorecomplicated,andhowtoimprovethedependmentandsecurityofthemodernproductionhasbeengotmoreattenfion．Underthisrequirement,faultdiagnosisandalarmcommunic

4、ationsystememergewiththefideofthetime．ThevarietyoffaultdiagnosistechnologysbasedontheANNtheoryhavebeenwidelyusedinthepractice．Atfirst,thepapergivesabriefintroductiontothedevelopmentoffaultdiagnosisandthebasicknowledgeofit,andthen，thepaperdescribethebasicprincip

5、lesofANNandfuzzylogicsystem，andanalysthedesignideasofthefaultdiagnosisbasedontheANNandfuzzylogicsystem．Accordingtothecharactersofthefaultofahotnitricacidcoolingsystem,anANN+FLSfaultsdiagnosismodelisintegrated．ANNdetecetstheloopfaultssourcesthroughtheparticalimp

6、ortantdata．FuzzysystemdetectstheelementfaultsthroughthepreliminarydiagnosisresultsobtainedbyANNconnectedwithothercorrelativevalues，andinterpretsthefinalresults．Throughtheresultsofthefaultsdiagnosissimulation,ithasbeenproventhatthefaultdiagnosismethodisveryvafid

7、．Meanwhile,thefaultpointsalsoDeedtobealarmedandmonitoredso酗toletworkersknowaboutthewholeproductionprocess，accordingtothoseneeds，thealarm-monitorcommunicationsoftwareofthenitricacidproductionhasbeendesigned，usingtheOPCinVBlanguagetoaccesstheWinCCdatabasetomakear

8、eal-timealarmandmonitoroftheindustrialproduction．Faultdiagnosistechnologiesaddmonitorandalarmsystemoftheproductionwillbeanimportantmethodtoenhancethesecurityanddependmentoft