基于PCA和RBF神经网络的石化装置故障监测与诊断

发布时间：2017-08-31 23:05

  本文关键词：基于PCA和RBF神经网络的石化装置故障监测与诊断

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【摘要】：为了从石化装置大量工艺监测数据中提取有效的故障特征信息,及时地发现故障并准确地识别故障原因,提出了一种基于PCA和RBF神经网络的故障监测与诊断方法。首先获取工况样本,建立PCA模型,降维提取统计特征;设定正常工况SPE统计量阈值,建立在线工况SPE统计量,由此进行故障监测。然后对故障样本进行PCA降维,构建多个RBF神经网络模型,用以实施在线故障诊断,识别故障原因。最后把某石化公司气体分馏装置脱异丁烷单元作为实例,采用Uni Sim Design软件对该单元进行过程动态模拟,获得工况监测样本,建立了故障监测与诊断模型。研究结果表明,所提出的方法不仅能有效地对工况进行状态监测,而且能快速和准确地诊断故障。
【作者单位】： 燕山大学环境与化学工程学院;燕山大学河北省应用化学重点实验室;
【关键词】： PCA RBF神经网络 故障监测与诊断 石化装置
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51205340) 燕山大学博士基金资助项目(B526)
【分类号】：TE65;TP183
【正文快照】： 0引言石油化工生产中的工艺介质一般为易燃、易爆、有毒、腐蚀性的化学物质,生产环境通常处于高温、高压或低温、真空等极端条件,因此生产过程中一个微小的事故都可能引发一场无法挽回的灾难,从而可能导致巨大的环境污染、人员伤亡和经济损失[1]。随着现代石油化工生产规模越

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本文编号：768441