本文關(guān)鍵詞：基于PCA和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的石化裝置故障監(jiān)測與診斷

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【摘要】：為了從石化裝置大量工藝監(jiān)測數(shù)據(jù)中提取有效的故障特征信息,及時地發(fā)現(xiàn)故障并準(zhǔn)確地識別故障原因,提出了一種基于PCA和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障監(jiān)測與診斷方法。首先獲取工況樣本,建立PCA模型,降維提取統(tǒng)計特征;設(shè)定正常工況SPE統(tǒng)計量閾值,建立在線工況SPE統(tǒng)計量,由此進行故障監(jiān)測。然后對故障樣本進行PCA降維,構(gòu)建多個RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,用以實施在線故障診斷,識別故障原因。最后把某石化公司氣體分餾裝置脫異丁烷單元作為實例,采用Uni Sim Design軟件對該單元進行過程動態(tài)模擬,獲得工況監(jiān)測樣本,建立了故障監(jiān)測與診斷模型。研究結(jié)果表明,所提出的方法不僅能有效地對工況進行狀態(tài)監(jiān)測,而且能快速和準(zhǔn)確地診斷故障。
【作者單位】： 燕山大學(xué)環(huán)境與化學(xué)工程學(xué)院;燕山大學(xué)河北省應(yīng)用化學(xué)重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： PCA RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 故障監(jiān)測與診斷 石化裝置
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(51205340) 燕山大學(xué)博士基金資助項目(B526)
【分類號】：TE65;TP183
【正文快照】： 0引言石油化工生產(chǎn)中的工藝介質(zhì)一般為易燃、易爆、有毒、腐蝕性的化學(xué)物質(zhì),生產(chǎn)環(huán)境通常處于高溫、高壓或低溫、真空等極端條件,因此生產(chǎn)過程中一個微小的事故都可能引發(fā)一場無法挽回的災(zāi)難,從而可能導(dǎo)致巨大的環(huán)境污染、人員傷亡和經(jīng)濟損失[1]。隨著現(xiàn)代石油化工生產(chǎn)規(guī)模越

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本文編號：768441