[发明专利]一种基于多层优化PCC-SDG的化工过程故障诊断方法

权利要求书

1.一种基于多层优化PCC-SDG的化工过程故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)分析TE过程并选取22个连续测量变量，建立符号有向图初始网络；

(2)提取TE过程变量的实时数据片段构建数据向量集并进行相关系数分析，制定相关系数接受标准，确定初始阈值；

(3)利用进行相关性分析的皮尔逊相关系数选取初始特征变量，并建立变量相关系数组进行权重分析；

(4)由TE过程相关系数组的权重分析及工艺分析确定最终优化变量，从多层相关系数组中选取权重较大的相关系数集构建PCC-SDG优化图；

(5)根据工艺过程相关性规律建立的聚集权重系数Q规则检测故障，且利用状态之间的相关差异度识别何种类型的故障；

(6)当参数Q＞1时，即系统出现了故障，进行一步利用相关差异度确定故障类型寻找故障源，否则为正常状态并重新提取数据进行检测；

步骤(1)、(2)中变量选取，数据采集具体如下：

步骤(1)中，将TE过程划分为三个部分进行分析：①反应器、冷凝器、②气液分离器、循环压缩机、③解吸塔，其中表1包括22个连续测量变量的信息，其正常值均为基本工况下的数值；

步骤(3)中得出的变量相关系数组进行权重分析结果如表2所示；

步骤(5)(6)中所需要的故障检测信息如表3-6所示；

表1-6如下所示：

表1TE过程连续测量变量

表2优化变量Mov连续测量变量相关系数集

表3故障1的Q参数

表4故障8的Q参数

表5故障13的Q参数

表6故障16的Q参数

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