基于双层机器学习的动态精馏过程故障检测与分离

发布时间：2018-03-01 23:09

  本文关键词： 机器学习 动态精馏过程 故障检测与分离 网络结构解析　出处：《过程工程学报》2017年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：提出了基于双层机器学习的动态精馏过程故障检测和分离的方法,检测的阈值为正常工况训练的网络输出值与样本的残差.通过对比网络预测值和实测值的偏差检测故障,检测到故障时,启动另一网络对动态过程自适应拟合异常工况数据.网络的预测值与实测值的偏差小于阈值时,拟合成功.通过对两个网络进行结构解析找到造成输出变量异常波动的输入变量.将该方法运用到脱丙烷精馏塔中,检测出过程中的故障,并分离出与故障源相关的变量,表明该方法准确、有效.
[Abstract]:Put forward the method of dynamic fault detection and isolation of double distillation process based on machine learning, the detection threshold is the normal condition of training network output value of the residuals and samples. By comparing the network prediction bias fault detection value and the measured value, the fault is detected to start another network on the dynamic process of adaptive fitting abnormal data. The network deviation between predicted and measured values is less than the threshold, fitting success. Through the structure analysis of the two network to find the cause of abnormal fluctuation of input variables and output variables. The method was applied to the depropanizer distillation tower, detect the fault in the process, and separating the related fault sources show that the variable. The method is accurate and effective.

【作者单位】： 青岛科技大学化工学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(编号:21576143) 山东省自然科学基金资助项目(编号:ZR2013BL008) 国家级大学生创新创业训练计划资助项目(编号:201510426003)
【分类号】：TP181;TQ028.31

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本文编号：1553980