非正常工况下化工过程设备故障实时关联预警研究

发布时间：2017-10-04 12:29

  本文关键词：非正常工况下化工过程设备故障实时关联预警研究

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【摘要】：为提高非正常工况下化工过程设备故障预警的准确性和鲁棒性,需在预测过程中考虑影响目标参数的其他关联参数的状态。提出基于灰色关联分析法和卡尔曼滤波法的化工过程故障实时关联预警方法,建立以目标参数为结果变量的灰色关联模型,通过灰色关联度分析及排序,提取关联系统中目标参数的关联原因变量,对过程参数进行实时预测和预警。在常减压装置故障预警案例分析中,分别以稳定塔回流罐液位和常压塔顶温度为目标参数,实时预测未来1 min内的参数状态值,当判断结果为故障时提前发出预警信息。结果表明:与传统卡尔曼滤波法相比,所提方法预测结果平均相对误差分别减小了91.06%和88.23%,并成功避免了一次误告警和一次漏告警。
【作者单位】： 中国石油大学(北京)机械与储运工程学院;
【关键词】： 灰色关联分析 卡尔曼滤波 故障预警 化工过程 非正常工况
【基金】：国家自然科学基金资助(51574263) 中国石油大学(北京)科研基金资助(2462015YQ0403)
【分类号】：TQ050.7
【正文快照】： 石油化工生产过程具有毒害性大、高温高压、生产连续性强、事故风险高以及安全生产控制难度大等特点,为了提前采取措施消除危险因素,常采用基于数据驱动的预测方法,预测工艺过程状态并进行故障预警。针对不同的工艺参数数据特征,众多学者建立了回归估计、极限学习机(Extreme L

【参考文献】

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本文编号：970701