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基于数据驱动的压力容器报警阈值的优化研究

发布时间:2017-05-02 05:03

  本文关键词:基于数据驱动的压力容器报警阈值的优化研究,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:目前在压力容器的报警系统中,存在的最大问题是报警数量大,误报警和关联报警较多,致使报警管理混乱,报警效用大打折扣。究其原因主要是报警阈值的设置不合理。目前为止还没有统一的、十分有效的方法来计算报警阈值,现场设备报警阈值的设置往往凭借个人判断和主观经验而定,缺乏理论指导,这正是目前导致报警系统性能低下的主要原因。为了提高报警系统的性能,提高压力容器运行的安全性和可靠性,需要对报警阈值进行优化。 本文首先介绍了国内外在该领域的研究成果,剖析了传统阈值设置存在的问题,基于数据驱动技术,提出了阈值设置的新方法,并将该方法应用于具体的设备中,取得了满意的效果。 本文的主要内容包括四个方面: (1)理论介绍。介绍了概率统计中的非参数估计法—核密度估计,并通过实际研究得出了样本数、核函数以及窗宽对核密度估计结果的影响。 (2)方法验证。基于模式识别中的最小错误率贝叶斯决策准则,建立报警阈值的目标优化函数,并对目标函数求解,得出报警阈值的最佳值。将该方法应用到工业仿真平台TE过程以及工业DMF回收过程,通过模拟分析,验证新方法的有效性。 (3)软件实现。基于MATLAB的GUI,开发用户应用界面,实现阈值优化功能。 (4)得出结论。
【关键词】:压力容器 报警阈值 数据驱动 核密度估计 优化
【学位授予单位】:辽宁工程技术大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:TH49;TP277
【目录】:
  • 致谢4-5
  • 摘要5-6
  • Abstract6-10
  • 1 绪论10-19
  • 1.1 课题的背景与意义10-11
  • 1.2 化工机械与报警系统11-17
  • 1.2.1 化工机械11-13
  • 1.2.2 报警系统13-17
  • 1.3 本文的主要内容和思路17-19
  • 2 核密度估计法19-36
  • 2.1 参数估计19-20
  • 2.1.1 贝叶斯决策准则19-20
  • 2.2 非参数估计20-35
  • 2.2.1 直方图估计21-23
  • 2.2.2 核密度估计法23-35
  • 2.3 本章小结35-36
  • 3 化工机械过程参数的报警阈值的设置与优化36-43
  • 3.1 引言36
  • 3.2 过程参数报警状态估计36-37
  • 3.3 过程参数报警阈值的优化37-42
  • 3.4 本章小结42-43
  • 4 基于数据驱动的过程机械报警实例分析43-53
  • 4.1 引言43
  • 4.2 TE过程43-48
  • 4.3 工业DMF回收塔系报警系统的优化48-52
  • 4.4 本章小结52-53
  • 5 基于MATLAB的用户界面软件设计与开发53-61
  • 5.1 MATLAB简介53-54
  • 5.2 用户界面软件设计与开发54-60
  • 5.2.1 软件的结构与功能54-55
  • 5.2.2 软件的编程55-60
  • 5.3 本章小结60-61
  • 6 结论与展望61-63
  • 参考文献63-66
  • 作者简历66-68
  • 学位论文数据集68

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前9条

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  本文关键词:基于数据驱动的压力容器报警阈值的优化研究,,由笔耕文化传播整理发布。



本文编号:340304

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