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化工过程故障根源精准定位模型

发布时间:2017-10-05 16:26

  本文关键词:化工过程故障根源精准定位模型


  更多相关文章: 动态主元分析(DPCA) 因果关系模型 故障定位 田纳西-伊斯曼过程(TE) 化工过程


【摘要】:化工过程具有大规模、高复杂性、多变量等特点,系统的关联性强,现有的故障定位方法较为繁琐,且会引入大量冗余计算,使其在化工过程故障定位中的实用性降低。为及时诊断故障并识别故障根源,基于动态主元分析(DPCA),结合贡献图和统计量,建立化工过程故障因果关系模型,确定对故障贡献率最大的变量,绘制故障传播路径图,找到引起扰动的初始变量,即故障的根源。采用田纳西-伊斯曼过程(TE)中的某一故障仿真作为案例,以验证该模型的有效性。结果表明,该模型利用故障的传播特点,在发生故障报警后,通过绘制故障传播路径图对扰动进行溯源,可实现化工过程故障定位。
【作者单位】: 中国石油大学(北京)机械与储运工程学院;
【关键词】动态主元分析(DPCA) 因果关系模型 故障定位 田纳西-伊斯曼过程(TE) 化工过程
【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(YJRC-2013-35) 中国石油化工股份有限公司科学研究与技术开发项目(P14004)
【分类号】:TQ056
【正文快照】: 化工过程文·134·2016年China Safety Science Journal化工过程的设备、系统之间具有很强的关联性,故障通常表现为在系统的某处出现一个扰动,它随着物流及其他连接传递到过程的其他部位,直至某一处的扰动超过报警阈限值而引起报警。然而初始扰动的出现是隐蔽的,系统报警时扰

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本文编号:977814

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