基于置信规则库推理的过程报警预测方法及应用

发布时间：2017-08-17 05:20

  本文关键词：基于置信规则库推理的过程报警预测方法及应用

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【摘要】：随着流程工业的生产规模的不断增大和复杂程度不断增加,其安全性能也愈发受到人们的广泛关注,因此,过程报警系统逐渐成为一个热点的应用研究问题。其中,报警预测功能能够对生产过程可能出现的异常状况做出提前判断,及时告知操作人员进行相应处理,从而减少事故发生的几率,对生产装置和操作人员的安全起到更加完善的保护作用。论文提出了一种基于置信规则库推理与时间序列预测思想相融合的过程报警状态预测模型。首先,研究了置信规则库模型的结构及证据推理算法,针对推理模型中所包含的未知参数,采用粒子群优化算法进行训练优化,以时间序列历史数据作为前提属性、预测数据作为结果属性,建立预测模型,数值实例仿真证明了这种预测方法的可行性；然后,针对不同的生产过程变量,基于单变量及多变量过程报警状态预测方法,进行模型的训练及测试,获得可以在线应用的过程报警预测模型；最后,将所提出的方法应用于工业DMF回收过程,建立了置信规则库模型,实现了过程报警预测,另外,还初步开发了一个智能过程报警状态预测应用系统。研究结果表明,论文所给出的方法能够有效地实现对过程报警状态进行预测。
【关键词】：置信规则库 时间序列 粒子群优化算法 过程报警状态 预测
【学位授予单位】：北京化工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP18;TP277
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-12
• 第一章 前言12-22
• 1.1 研究背景及意义12-13
• 1.2 国内外研究现状13-19
• 1.2.1 置信规则库模型13-15
• 1.2.2 过程报警15-16
• 1.2.3 故障预测16-19
• 1.3 内容及章节安排19-22
• 第二章 基于置信规则库的推理22-38
• 2.1 引言22
• 2.2 置信规则库22-23
• 2.3 基于置信规则库的推理方法23-27
• 2.3.1 置信规则激活权重的计算24-26
• 2.3.2 激活规则的推理合成26-27
• 2.4 置信规则库的参数学习方法27-31
• 2.4.1 问题描述27-29
• 2.4.2 参数学习原理29-30
• 2.4.3 参数训练方法30-31
• 2.5 时间序列预测方法31-32
• 2.6 实例研究32-37
• 2.7 本章小结37-38
• 第三章 过程报警预测方法38-54
• 3.1 引言38
• 3.2 过程报警状态预测38-40
• 3.2.1 过程报警事件序列38-39
• 3.2.2 单变量报警状态预测39
• 3.2.3 多变量报警状态预测39-40
• 3.3 过程报警状态预测步骤40-45
• 3.3.1 数据提取41-42
• 3.3.2 模型建立42-43
• 3.3.3 模型验证43-44
• 3.3.4 在线预测44-45
• 3.4 实例研究45-53
• 3.4.1 单变量报警状态预测45-51
• 3.4.2 多变量报警状态预测51-53
• 3.5 本章小结53-54
• 第四章 应用研究54-68
• 4.1 引言54
• 4.2 DMF回收过程报警预测54-63
• 4.2.1 工艺过程54-55
• 4.2.2 过程报警预测55-63
• 4.3 应用系统63-67
• 4.4 本章小结67-68
• 第五章 结论与展望68-70
• 参考文献70-74
• 致谢74-76
• 研究成果及发表的学术论文76-78
• 作者及导师简介78-80
• 附件80-81

【参考文献】

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本文编号：687311