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《北京化工大学》 2017年
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基于网络分析的化工过程故障检测方法研究

胡海霞  
【摘要】:随着现代化工过程系统呈现出结构大型化、复杂化的趋势,对于系统运行状态和故障情况的描述越来越难以通过传统的方式来进行刻画。此外,化工过程本身在设备硬件、数据采集处理、系统内部强关联性等方面展现出来的特征和过程故障的可传播、随机发生、级联作用等因素,在化工系统故障检测方法的研究上设置了阻碍。同时,复杂网络由于其在研究复杂系统网络结构和复杂性质上的优势,在各学科都得以运用并获得不斐的成果。本文以复杂网络理论为基础研究故障检测问题,不仅考虑了系统局部的属性且可分析整体的结构特征,这是传统故障检测方法所不及的,也为将复杂网络理论融入故障检测领域的研究贡献了思路。主要研究内容包括:(1)研究复杂网络理论和可见图方法,探索其在分析系统数据上的可行性,通过对应的方式进行数据网络建模,以网络的视角来进行故障检测方法研究。(2)提出了基于余弦相似度的复杂网络故障检测方法,以余弦相似度为媒介来确定变量之间的相关性,通过阈值设定进而得到邻接矩阵构建网络模型,联合网络拓扑构造和网络性质测度,对比故障状态与无故障状态下的差异,实现故障检测。以TE过程为对象实例验证了该方法的有效性和优越性。(3)基于(2)中方法涉及阈值设定,且没有详细考虑化工系统数据时序性的特点,提出以水平可见图为基础的故障检测方法。将系统中每个变量的数据看作一个时间序列,通过水平可见图方法,将每个时间序列建模成网络,再将每个时间序列对应的单层网络抽象为一个节点,使用两层网络之间的层间互信息来表征对应节点的相关性大小,根据故障状态与无故障状态下所得的相关性比例矩阵,以对应的每个节点的方差来确定故障节点。此方法既避免了阈值因素的干扰,又分析了数据的时序特征,并以TE过程为对象实例剖析了所提方法的有效性和可行性。
【学位授予单位】:北京化工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TQ06

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