基于故障树的化工设备故障诊断方法研究

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1、分类号：TB114.3密级：UDC：编号：201421702018河北工业大学硕士学位论文基于故障树的化工设备故障诊断方法研究论文作者：李洋学生类别：全日制学科门类：管理学学科专业：管理科学与工程指导教师：高迎平职称：教授DissertationSubmittedtoHebeiUniversityofTechnologyforTheMasterDegreeofManagementScienceandEngineeringResearchonFailureDiagnosisMethodofChemicalEquipmentBasedonFaultTreebyLiYangSup

2、ervisor:Prof.GaoYingpingDecember2016摘要由于化工生产原料的特殊性和苛刻的工艺环境要求，其生产具有更大的危险性，由事故引发的后果也更严重。化工设备故障是导致事故发生的重要原因之一，对化工设备故障进行及时准确的预测、诊断，不仅能够降低事故的发生率，提高设备的使用率，而且对于实现企业安全生产和经济效益也具有重要的意义。本文首先分析了化工设备及其故障特点，根据其故障模糊性、动态性的特点，提出建立模糊动态故障树对化工设备的故障进行诊断；然后建立了模糊动态故障树方法的框架，明确了该方法的核心在于定性、定量分析。由于当前定性、定量分析方法在计算准确性、

3、效率和模型通用性等方面存在不足，结合化工设备对故障诊断可靠性、及时性要求高的特点，本文重点对化工设备模糊动态故障树的定性、定量分析方法进行了研究，提出了一套系统完整的诊断方法。在定性方面，提出了基于改进有序二元决策图的模糊动态故障树定性分析方法。首先通过引入时序逻辑符号，将动态逻辑门转换成时序逻辑表达式，然后针对传统动态故障树转换为有序二元决策图方法的不足，提出了基于成分组合法的逆向转换法，给出相应的转换、化简规则，通过算例对比验证该方法能够减少转换后有序二元决策图的多余节点数量和冗余结构，提高模糊动态故障树定性分析的效率。在定量方面，提出了通用性强、计算结果准确、效率好的

4、定量分析方法。该方法将模糊动态故障树分解为模糊静态子树和模糊动态子树，然后分别建立以最小割集和最小割序为基础的定量计算模型，同时引入了弱三角范数的概念以减少由于数据模糊性扩散而引起计算结果不准确的现象；最后给出了模糊数据下最小割集、割序和底部事件重要度的计算公式，并分析了化工设备故障诊断的流程。最后，将本文的方法应用于某离心式压缩机系统的故障诊断，得到了该系统的关键部分、薄弱环节和故障诊断流程，验证了该方法的可行性、有效性。关键词：化工设备故障；模糊动态故障树；有序二元决策图；最小割集；最小割序IABSTRACTDuetothespecialnatureofchemical

5、rawmaterialsandharshprocessconditions,chemicalindustryismoredangerous,withmoreseriousconsequenceswhenaccidentoccurs.Chemicalequipmentfailureisoneoftheimportantcausesoftheaccident.Thetimelyforecastandaccuratedetectionofchemicalequipmentfailure,cannotonlyreducetheaccidentoccurrencerateandimp

6、rovetheutilizationrateoftheequipment,butalsohavegreatsignificancefortherealizationofproductionsafetyandeconomicbenefits.Thispaperfirstanalyzesthecharacteristicsofchemicalequipmentanditsfailure,accordingtothefuzzyanddynamiccharacteristicsofthefailure,andproposestoestablishfuzzydynamicfaultt

7、reemodeltodiagnosechemicalequipmentfailure.Then,theframeworkoffuzzydynamicfaulttreeisestablished,andthecoreofthismethodisqualitativeandquantitativeanalysis.Inviewoftheshortcomingsofthecurrentqualitativeandquantitativemethodsincalculationaccuracy,efficiencyandv