探究基于sdg的化工过程故障诊断系统研究

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1、青岛科技大学硕士学位论文基于SDG的化工过程故障诊断系统研究姓名：李传坤申请学位级别：硕士专业：化学工程指导教师：田文德20090606青岛科技大学研究生学位比义基于SDG的化工过程故障诊断系统研究摘要化工生产一方面大量使用易燃、易爆、有毒或腐蚀性的化学品，另一方面往往采用高温高压或低温真空的操作方式，危险性较之其他行业要大，发生事故的后果也更严重。对化工流程和设备进行早期和准确的故障检测与诊断，可以提高设备运行的安全性，避免发生重大安全事故，降低生产成本。基于符号有向图(SignedDirectedGraph，SDG)的深层知识模型能表达复杂的因果关系，具有

2、包容大规模潜在信息的能力、灵活的推理方式和有效的推理算法，所以本文对基于SDG的化工过程故障诊断系统进行了研究。结合实例，本文研究了SDG故障诊断的有效性和局限性。为了更好地进行故障诊断，提出了将数据采集、SDG、专家系统融合构成混合诊断系统的思想，并开发了一套用于化工过程的故障诊断系统软件对其加以验证。考虑到实际化工系统的复杂性，开发了多种数据接口，可连接不同结构类型的化工过程。对采集到的数据，采用基于SDG技术的“推理引擎”，实现对过程的故障诊断。为了提高人机接口的友好性，使用专家系统的思想对SDG的推理结果进行分析，给出合理的解释，以便操作人员采取合理的

3、措施，减小损失的发生。同时，为了提高SDG在故障诊断过程中的诊断速度，改善其故障分辨力，本文提出了完善混合故障诊断的几种方法。采用本文建立的系统软件，对某石化企业的PTA装置进行了在线故障诊断分析。实践证明，该软件能及时发现故障并给以提示，为及早发现、排除故障提供依据。以上工作是建立混合故障诊断系统的前期工作，将为构建混合故障诊断系统提供理论支持和试验平台。课题下一步将在SDG的基础上，研究将多种诊断方法融合的混合算法，为构建混合诊断系统软件奠定理论基础。关键词：SDG故障诊断建模推理引擎混合算法青岛科技大学研究生学位论文SDGBasedFaultDiagno

4、sisSystemforChemicalProcessesABSTRACTChemicalindustryhassuchcharacteristicsasflammableexplosive，virulentharmful，andstronglycorrosive，SOmorerisksthantheotherindustrymaytakeplace，withmoreseriousconsequenceswhenaccidentoccurres．Earlierfaultdetectionanddiagnosisaccuratelytochemicalproce

5、ssandequipmentsCallincreasesafetyofequipmentoperation，thusseriousaccidentsareavoidedandproductioncostCanbedecreased．ThedeepknowledgemodelofSignedDirectedGraph(SDG)canexpresscomplexcausalrelationship，andalsohasthecapacitytocontainlargescaleofpotentialinformation，flexiblewayofreasonin

6、gandeffectivereasoningalgorithm．ConsequentlythechemicalprocessfaultdiagnosissystembasedontheSDGisstudiedinthispaper．Wi也examples，theeffectivenessand1imitationsoffaultdiagnosisbasedonSDGisstudiedatfirst．Itputforwardathoughtthatcombinedthedatacollection，SDGandexpertsystemintoahybriddia

7、gnosissystemandhasdevelopedasetofsoftwareforchemicalprocesstoverifyitsvalidity．Takingintoaccounttheactualcomplexityofchemicalsystems，itcreatesawiderangeofdatainterfacetounifydifferentstructuraltypesofchemicalprocesses．Thecollecteddataisusedtorealizethefaultdiagnosiswithinferenceengi

8、nebasedonSDGtechnol