基于動態(tài)不確定因果圖的化工過程動態(tài)故障診斷及狀態(tài)預(yù)測.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、化工過程具有規(guī)模大、高復(fù)雜性、高風險等特點，為了避免經(jīng)濟及生命的損失，在故障發(fā)生時，有效及時地檢測出故障是十分必要的。動態(tài)不確定因果圖（DUCG）是用有向圖表達不同變量之間因果關(guān)系并進行推理的理論，可通過圖形簡潔地表達過程的因果關(guān)系并根據(jù)構(gòu)建的圖形知識庫給出故障事件的概率推理。由于其能根據(jù)證據(jù)信息降低復(fù)雜度，并能處理不完備知識及不確定的證據(jù)信息，對于目前規(guī)模龐大的化工過程故障診斷有著自身的優(yōu)勢。
　　基于上述背景，本文所做的研究工

2、作如下:
　　①運用DUCG實現(xiàn)化工過程的故障診斷，并針對化工過程的震蕩信號，對原DUCG系統(tǒng)的數(shù)據(jù)發(fā)送模塊做出改進，使之適用范圍更全面。
　?、诓捎昧薚E(Tennessee Eastman)過程作為實驗對象，建立了包含54個變量、114條因果關(guān)系的DUCG模型。該模型對TE過程中的故障都得到較高診斷排序概率，仿真結(jié)果達到了100％，說明了DUCG是一種行之有效的方法。
　?、墼诠收显\斷的基礎(chǔ)上對故障的異常變量及狀態(tài)

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