本文關(guān)鍵詞：化工過(guò)程自適應(yīng)多模型故障監(jiān)測(cè)方法研究

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【摘要】：為提高化工過(guò)程故障監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性,針對(duì)先驗(yàn)知識(shí)不足情況下的多模態(tài)化工過(guò)程模態(tài)數(shù)未知問(wèn)題,開(kāi)發(fā)自適應(yīng)多模型的故障監(jiān)測(cè)方法。基于奇異值分解(SVD)求解模態(tài)數(shù),利用模糊C均值(FCM)算法對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行模態(tài)劃分,并利用主成分分析(PCA)方法,針對(duì)不同的過(guò)程模態(tài)建立相應(yīng)的監(jiān)測(cè)模型,實(shí)現(xiàn)故障監(jiān)測(cè)。將該方法應(yīng)用于丙烯計(jì)量罐裝置,進(jìn)行實(shí)例分析。結(jié)果表明,與基于聚類有效性指標(biāo)的方法相比,該方法在正常和故障2種情況下,故障監(jiān)測(cè)的誤報(bào)率分別降低了3.54%和5.59%。
【作者單位】： 中國(guó)石油大學(xué)(北京)機(jī)械與儲(chǔ)運(yùn)工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助(51574263) 中國(guó)石油大學(xué)(北京)科研基金資助(2462015YQ0403)
【分類號(hào)】：TQ050.7
【正文快照】： 主成分分析(PCA)0引言現(xiàn)代化工生產(chǎn)過(guò)程往往伴隨著物理、化學(xué)、生化反應(yīng)以及相變等多種復(fù)雜變化[1],工況頻繁改變,使得一個(gè)連續(xù)生產(chǎn)過(guò)程經(jīng)常在不同模態(tài)間轉(zhuǎn)換,變成了多模態(tài)過(guò)程。傳統(tǒng)的多元統(tǒng)計(jì)過(guò)程故障監(jiān)測(cè)方法,如主成分分析(Principal ComponentAnalysis,PCA)、偏最小二乘(P

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 楊東輝;鄭軍梅;王兆望;薛子文;;Sundyne高速泵故障監(jiān)測(cè)體系的建立[J];化工設(shè)備與管道;2012年05期

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本文編號(hào)：1184266