一種復(fù)雜煉化過程自適應(yīng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)故障診斷方法及裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種復(fù)雜煉化過程自適應(yīng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)故障診斷方法及裝置，該方法包括：建立引起故障的相關(guān)過程參數(shù)之間的關(guān)系圖，并確定導(dǎo)致故障發(fā)生的過程參數(shù)；根據(jù)過程參數(shù)獲取所有的過程參數(shù)的時(shí)間序列和故障的時(shí)間序列；判斷過程參數(shù)的時(shí)間序列是否協(xié)方差平穩(wěn)；如果過程參數(shù)的時(shí)間序列不是協(xié)方差平穩(wěn)，則對過程參數(shù)的時(shí)間序列進(jìn)行一階差分處理；利用協(xié)方差平穩(wěn)后的過程參數(shù)的時(shí)間序列和故障的時(shí)間序列構(gòu)造回歸方程，根據(jù)回歸方程獲得第一殘差平方和和第二殘差平方和；F檢驗(yàn)；根據(jù)關(guān)系圖尋找因果關(guān)系量值最大的路徑；該路徑的起始點(diǎn)對應(yīng)過程參數(shù)的時(shí)間序列為故障的根原因，該路徑的終點(diǎn)對應(yīng)故障的時(shí)間序列；因果關(guān)系量值最大的路徑為故障在系統(tǒng)中的傳播路徑。
【專利說明】一種復(fù)雜煉化過程自適應(yīng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)故障診斷方法及裝置

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及故障診斷【技術(shù)領(lǐng)域】，特別涉及一種復(fù)雜煉化過程自適應(yīng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)故障 診斷方法及裝置。

【背景技術(shù)】
[0002] 作為典型的過程工業(yè)，煉化過程工藝復(fù)雜且生產(chǎn)裝置數(shù)量、種類繁多。一旦故障發(fā) 生其影響會通過各種途徑傳播到其他設(shè)備，影響其他設(shè)備的正常運(yùn)行。同時(shí)，生產(chǎn)裝置一般 處于高溫、高壓或負(fù)壓等操作條件下，由于其產(chǎn)品是汽油、柴油等易燃易爆甚至是一些有毒 的物質(zhì)，一旦操作人員對故障的處理不當(dāng)，或者遇到自然災(zāi)害等因素，將導(dǎo)致生產(chǎn)停止，甚 至發(fā)生火災(zāi)爆炸等事故。為了避免重大事故的發(fā)生，對煉化過程進(jìn)行故障診斷技術(shù)研究是 十分有必要的。它不僅可以保障系統(tǒng)和人身安全，還具有顯著的經(jīng)濟(jì)效益和社會效益。
[0003] 常見的煉化過程故障診斷方法有多種，如主成分分析法、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、人工神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)、基于符號有向圖等法等，這些方法在實(shí)際工程應(yīng)用時(shí)都有各自的缺點(diǎn)。例如，人工神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練需要較多的故障樣本；貝葉斯網(wǎng)絡(luò)條件概率的確定需要大量的數(shù)據(jù)積累；基于 符號有向圖的準(zhǔn)確程度依賴于建模人員對系統(tǒng)的理解。這些問題就導(dǎo)致了上述的方法不能 很好的在實(shí)際工程領(lǐng)域進(jìn)行應(yīng)用。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 針對常見煉化過程故障診斷方法的不足，本發(fā)明提出一種復(fù)雜煉化過程自適應(yīng)數(shù) 據(jù)驅(qū)動(dòng)故障診斷方法及裝置。
[0005] 為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種復(fù)雜煉化過程自適應(yīng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)故障診斷方 法，該方法包括 ：
[0006] 建立引起故障的相關(guān)過程參數(shù)之間的故障關(guān)系圖，并根據(jù)故障關(guān)系圖確定導(dǎo)致故 障發(fā)生的過程參數(shù)；
[0007] 獲得發(fā)生報(bào)警的故障時(shí)間序列{yt};同時(shí)，在相同的時(shí)間段內(nèi)，根據(jù)故障關(guān)系圖， 確定m個(gè)過程參數(shù)并獲取過程參數(shù)的時(shí)間序列{xrt};其中，Xrt表示第r個(gè)過程參數(shù)的時(shí)間 序列中的第t個(gè)觀測值，r的最大值為m;yt表示故障時(shí)間序列中的第t個(gè)觀測值；
[0008] 判斷上述m個(gè)過程參數(shù)的時(shí)間序列IxJ是否協(xié)方差平穩(wěn)；
[0009] 利用過程參數(shù)的時(shí)間序列的系數(shù)估計(jì)值ai、協(xié)方差平穩(wěn)的過程參數(shù)的時(shí)間序列 IxJ及對應(yīng)地故障時(shí)間序列{yt}構(gòu)造回歸方程，根據(jù)回歸方程獲得第一殘差平方和RSSk 和第二殘差平方和RSSur;
[0010] 假設(shè)Htl:ai= 〇(i= 1，. . .，q)，在選定的顯著性水平a上用檢驗(yàn)表達(dá)式計(jì)算檢 驗(yàn)值F，判斷檢驗(yàn)值F是否超過臨界Fa;如果檢驗(yàn)值F不超過臨界Fa，則Htl:Cii=〇(i= 1，...，q)成立，表明IxJ對應(yīng)地過程參數(shù)不是{yj對應(yīng)地故障的格蘭杰原因；如果檢驗(yàn)值 F超過臨界Fa，則Hci:a〇(i= 1，. . .，q)不成立，表明{xrt}對應(yīng)地過程參數(shù)是{yt}對應(yīng) 地故障的格蘭杰原因；其因果關(guān)系量值由檢驗(yàn)值F的對數(shù)表示；其中，所述檢驗(yàn)表達(dá)式為：
[0011]

【權(quán)利要求】
1. 一種復(fù)雜煉化過程自適應(yīng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)故障診斷方法，其特征在于，該方法包括： 建立引起故障的相關(guān)過程參數(shù)之間的故障關(guān)系圖，并根據(jù)故障關(guān)系圖確定導(dǎo)致故障發(fā) 生的過程參數(shù)； 獲得發(fā)生報(bào)警的故障時(shí)間序列{yt};同時(shí)，在相同的時(shí)間段內(nèi)，根據(jù)故障關(guān)系圖確定m個(gè)過程參數(shù)并獲取過程參數(shù)的時(shí)間序列Ixrt};其中，xrt表示第r個(gè)過程參數(shù)的時(shí)間序列中 的第t個(gè)觀測值，r的最大值為m;yt表示故障時(shí)間序列中的第t個(gè)觀測值； 判斷上述m個(gè)過程參數(shù)的時(shí)間序列{xrt}是否協(xié)方差平穩(wěn)； 利用過程參數(shù)的時(shí)間序列的系數(shù)估計(jì)值a,、協(xié)方差平穩(wěn)的過程參數(shù)的時(shí)間序列{Xrt} 及對應(yīng)地故障時(shí)間序列{yt}構(gòu)造回歸方程，根據(jù)回歸方程獲得第一殘差平方和RSSK和第二 殘差平方和RSSur; 假設(shè)Hd:ai= 〇(i= 1，. . .，q)，在選定的顯著性水平a上用檢驗(yàn)表達(dá)式計(jì)算檢驗(yàn)值F， 判斷檢驗(yàn)值F是否超過臨界Fa;如果檢驗(yàn)值F不超過臨界Fa，則ai=〇(i= 1，. . .，q) 成立，表明{xrt}對應(yīng)地過程參數(shù)不是{yt}對應(yīng)地故障的格蘭杰原因；如果檢驗(yàn)值F超過臨 界匕，則ai= 〇(i= 1，. . .，q)不成立，表明{xrt}對應(yīng)地過程參數(shù)是{yt}對應(yīng)地故障 的格蘭杰原因；其因果關(guān)系量值由檢驗(yàn)值F的對數(shù)表示；其中，所述檢驗(yàn)表達(dá)式為：
式中，n是樣本容量；q是滯后項(xiàng)的個(gè)數(shù)；k為yt對不包括過程參數(shù)的滯后項(xiàng)xmy做回 歸中待估參數(shù)的個(gè)數(shù)，i=l，…，q; 根據(jù)所述故障關(guān)系圖尋找因果關(guān)系量值最大的路徑；該路徑的起始點(diǎn)對應(yīng)過程參數(shù)為 故障的根原因，該路徑的終點(diǎn)對應(yīng)故障；因果關(guān)系量值最大的路徑為故障在系統(tǒng)中的傳播 路徑。
2. 如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述判斷上述m個(gè)過程參數(shù)的時(shí)間序列 lxrt}是否協(xié)方差平穩(wěn)的步驟還包括： 如果所述過程參數(shù)的時(shí)間序列Ixrt}不是協(xié)方差平穩(wěn)，則對該過程參數(shù)的時(shí)間序列Ixrt}進(jìn)行一階差分處理，獲得差分后的時(shí)間序列。
3. 如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述回歸方程的表達(dá)式為：
其中，ult和u2t為白噪聲，且為不相關(guān)的；q為滯后項(xiàng)的個(gè)數(shù)；ai為過程參數(shù)的時(shí)間序 列的系數(shù)估計(jì)值；I為故障時(shí)間序列的系數(shù)估計(jì)值，i= 1，. . .，q。
4. 如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述判斷上述m個(gè)過程參數(shù)的時(shí)間序列 Ixrt}是否協(xié)方差平穩(wěn)的方法為增廣的迪基-富勒檢驗(yàn)。
5. -種復(fù)雜煉化過程自適應(yīng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)故障診斷裝置，其特征在于，該裝置包括： 過程參數(shù)確定單元，用于建立引起故障的相關(guān)過程參數(shù)之間的故障關(guān)系圖，并根據(jù)故 障關(guān)系圖確定導(dǎo)致故障發(fā)生的過程參數(shù)； 時(shí)間序列獲取單元，用于獲得發(fā)生報(bào)警的故障時(shí)間序列{yt};同時(shí)，在相同的時(shí)間段 內(nèi)，根據(jù)故障關(guān)系圖確定m個(gè)過程參數(shù)并獲取過程參數(shù)的時(shí)間序列{xrt};其中，xrt表示第 r個(gè)過程參數(shù)的時(shí)間序列中的第t個(gè)觀測值，r的最大值為m;yt表示故障時(shí)間序列中的第 t個(gè)觀測值； 協(xié)方差平穩(wěn)判斷單元，用于判斷上述m個(gè)過程參數(shù)的時(shí)間序列{xrt}是否協(xié)方差平穩(wěn)； 殘差平方和獲取單元，用于利用過程參數(shù)的時(shí)間序列的系數(shù)估計(jì)值ai、協(xié)方差平穩(wěn)的 過程參數(shù)的時(shí)間序列Ixrt}及對應(yīng)地故障時(shí)間序列{yt}構(gòu)造回歸方程，根據(jù)回歸方程獲得 第一殘差平方和RSSr和第二殘差平方和RSSUR; 檢驗(yàn)單元，用于假設(shè)％:ai= 0(i= 1，...，q)，在選定的顯著性水平a上用檢驗(yàn)表達(dá) 式計(jì)算檢驗(yàn)值F，判斷檢驗(yàn)值F是否超過臨界Fa;如果檢驗(yàn)值F不超過臨界Fa，則％:ai= 0(i= 1，. . .，q)成立，表明{xrt}對應(yīng)地過程參數(shù)不是{yt}對應(yīng)地故障的格蘭杰原因；如 果檢驗(yàn)值F超過臨WFa，則ai= 〇(i= 1，. . .，q)不成立，表明{xrt}對應(yīng)地過程參數(shù)是 {yt}對應(yīng)地故障的格蘭杰原因；其因果關(guān)系量值由檢驗(yàn)值F的對數(shù)表示；其中，所述檢驗(yàn)表 達(dá)式為：
式中，n是樣本容量；q是滯后項(xiàng)的個(gè)數(shù)；k為yt對不包括過程參數(shù)的滯后項(xiàng)xmy做回 歸中待估參數(shù)的個(gè)數(shù)，i=l，…，q; 診斷單元，用于根據(jù)所述故障關(guān)系圖尋找因果關(guān)系量值最大的路徑；該路徑的起始點(diǎn) 對應(yīng)過程參數(shù)為故障的根原因，該路徑的終點(diǎn)對應(yīng)故障；因果關(guān)系量值最大的路徑為故障 在系統(tǒng)中的傳播路徑。
6. 如權(quán)利要求5所述的裝置，其特征在于，所述協(xié)方差平穩(wěn)判斷單元還用于如果所述 過程參數(shù)的時(shí)間序列Ixrt}不是協(xié)方差平穩(wěn)，對該過程參數(shù)的時(shí)間序列Ixrt}進(jìn)行一階差分 處理，獲得差分后的時(shí)間序列。
7. 如權(quán)利要求5所述的裝置，其特征在于，所述殘差平方和獲取單元構(gòu)建的回歸方程 的表達(dá)式為：
其中，ult和u2t為白噪聲，且為不相關(guān)的；q為滯后項(xiàng)的個(gè)數(shù)；ai為過程參數(shù)的時(shí)間序 列的系數(shù)估計(jì)值；I為故障時(shí)間序列的系數(shù)估計(jì)值，i= 1，. . .，q。
8. 如權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述協(xié)方差平穩(wěn)處理單元的判斷過程參數(shù) 的時(shí)間序列Ixrt}是否協(xié)方差平穩(wěn)的方法為增廣的迪基-富勒檢驗(yàn)。
【文檔編號】G05B23/02GK104483958SQ201410601973
【公開日】2015年4月1日 申請日期:2014年10月31日 優(yōu)先權(quán)日:2014年10月31日
【發(fā)明者】胡瑾秋, 張來斌, 王安琪 申請人:中國石油大學(xué)(北京)