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(cè)與診斷

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【摘要】：為了從石化裝置大量工藝監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中提取有效的故障特征信息,及時(shí)地發(fā)現(xiàn)故障并準(zhǔn)確地識(shí)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(cè)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(jì)特征;設(shè)定正常工況SPE統(tǒng)計(jì)量閾值,建立在線工況SPE統(tǒng)計(jì)量,由此進(jìn)行故障監(jiān)測(cè)。然后對(duì)故障樣本進(jìn)行PCA降維,構(gòu)建多個(gè)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,用以實(shí)施在線故障診斷,識(shí)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(shí)例,采用Uni Sim Design軟件對(duì)該單元進(jìn)行過(guò)程動(dòng)態(tài)模擬,獲得工況監(jiān)測(cè)樣本,建立了故障監(jiān)測(cè)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(duì)工況進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè),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(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： PCA RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 故障監(jiān)測(cè)與診斷 石化裝置
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51205340) 燕山大學(xué)博士基金資助項(xiàng)目(B526)
【分類(lèi)號(hào)】：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(guò)程中一個(gè)微小的事故都可能引發(fā)一場(chǎng)無(wú)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(jì)損失[1]。隨著現(xiàn)代石油化工生產(chǎn)規(guī)模越

【相似文獻(xiàn)】

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