一種復雜煉化過程自適應數(shù)據(jù)驅動故障診斷方法及裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種復雜煉化過程自適應數(shù)據(jù)驅動故障診斷方法及裝置，該方法包括：建立引起故障的相關過程參數(shù)之間的關系圖，并確定導致故障發(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)的時間序列和故障的時間序列；判斷過程參數(shù)的時間序列是否協(xié)方差平穩(wěn)；如果過程參數(shù)的時間序列不是協(xié)方差平穩(wěn)，則對過程參數(shù)的時間序列進行一階差分處理；利用協(xié)方差平穩(wěn)后的過程參數(shù)的時間序列和故障的時間序列構造回歸方程，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；根據(jù)關系圖尋找因果關系量值最大的路徑；該路徑的起始點對應過程參數(shù)的時間序列為故障的根原因，該路徑的終點對應故障的時間序列；因果關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】一種復雜煉化過程自適應數(shù)據(jù)驅動故障診斷方法及裝置

【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及故障診斷【技術領域】，特別涉及一種復雜煉化過程自適應數(shù)據(jù)驅動故障 診斷方法及裝置。

【背景技術】
[0002] 作為典型的過程工業(yè)，煉化過程工藝復雜且生產裝置數(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備，影響其他設備的正常運行。同時，生產裝置一般 處于高溫、高壓或負壓等操作條件下，由于其產品是汽油、柴油等易燃易爆甚至是一些有毒 的物質，一旦操作人員對故障的處理不當，或者遇到自然災害等因素，將導致生產停止，甚 至發(fā)生火災爆炸等事故。為了避免重大事故的發(fā)生，對煉化過程進行故障診斷技術研究是 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、人工神經(jīng)網(wǎng) 絡、基于符號有向圖等法等，這些方法在實際工程應用時都有各自的缺點。例如，人工神經(jīng) 網(wǎng)絡的訓練需要較多的故障樣本；貝葉斯網(wǎng)絡條件概率的確定需要大量的數(shù)據(jù)積累；基于 符號有向圖的準確程度依賴于建模人員對系統(tǒng)的理解。這些問題就導致了上述的方法不能 很好的在實際工程領域進行應用。


【發(fā)明內容】

[0004] 針對常見煉化過程故障診斷方法的不足，本發(fā)明提出一種復雜煉化過程自適應數(shù) 據(jù)驅動故障診斷方法及裝置。
[0005] 為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種復雜煉化過程自適應數(shù)據(jù)驅動故障診斷方 法，該方法包括 ：
[0006] 建立引起故障的相關過程參數(shù)之間的故障關系圖，并根據(jù)故障關系圖確定導致故 障發(fā)生的過程參數(shù)；
[0007] 獲得發(fā)生報警的故障時間序列{yt};同時，在相同的時間段內，根據(jù)故障關系圖， 確定m個過程參數(shù)并獲取過程參數(shù)的時間序列{xrt};其中，Xrt表示第r個過程參數(shù)的時間 序列中的第t個觀測值，r的最大值為m;yt表示故障時間序列中的第t個觀測值；
[0008] 判斷上述m個過程參數(shù)的時間序列IxJ是否協(xié)方差平穩(wěn)；
[0009] 利用過程參數(shù)的時間序列的系數(shù)估計值ai、協(xié)方差平穩(wěn)的過程參數(shù)的時間序列 IxJ及對應地故障時間序列{yt}構造回歸方程，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Htl:ai= 〇(i= 1，. . .，q)，在選定的顯著性水平a上用檢驗表達式計算檢 驗值F，判斷檢驗值F是否超過臨界Fa;如果檢驗值F不超過臨界Fa，則Htl:Cii=〇(i= 1，...，q)成立，表明IxJ對應地過程參數(shù)不是{yj對應地故障的格蘭杰原因；如果檢驗值 F超過臨界Fa，則Hci:a〇(i= 1，. . .，q)不成立，表明{xrt}對應地過程參數(shù)是{yt}對應 地故障的格蘭杰原因；其因果關系量值由檢驗值F的對數(shù)表示；其中，所述檢驗表達式為：
[0011]

【權利要求】
1. 一種復雜煉化過程自適應數(shù)據(jù)驅動故障診斷方法，其特征在于，該方法包括： 建立引起故障的相關過程參數(shù)之間的故障關系圖，并根據(jù)故障關系圖確定導致故障發(fā) 生的過程參數(shù)； 獲得發(fā)生報警的故障時間序列{yt};同時，在相同的時間段內，根據(jù)故障關系圖確定m個過程參數(shù)并獲取過程參數(shù)的時間序列Ixrt};其中，xrt表示第r個過程參數(shù)的時間序列中 的第t個觀測值，r的最大值為m;yt表示故障時間序列中的第t個觀測值； 判斷上述m個過程參數(shù)的時間序列{xrt}是否協(xié)方差平穩(wěn)； 利用過程參數(shù)的時間序列的系數(shù)估計值a,、協(xié)方差平穩(wěn)的過程參數(shù)的時間序列{Xrt} 及對應地故障時間序列{yt}構造回歸方程，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Hd:ai= 〇(i= 1，. . .，q)，在選定的顯著性水平a上用檢驗表達式計算檢驗值F， 判斷檢驗值F是否超過臨界Fa;如果檢驗值F不超過臨界Fa，則ai=〇(i= 1，. . .，q) 成立，表明{xrt}對應地過程參數(shù)不是{yt}對應地故障的格蘭杰原因；如果檢驗值F超過臨 界匕，則ai= 〇(i= 1，. . .，q)不成立，表明{xrt}對應地過程參數(shù)是{yt}對應地故障 的格蘭杰原因；其因果關系量值由檢驗值F的對數(shù)表示；其中，所述檢驗表達式為：
式中，n是樣本容量；q是滯后項的個數(shù)；k為yt對不包括過程參數(shù)的滯后項xmy做回 歸中待估參數(shù)的個數(shù)，i=l，…，q; 根據(jù)所述故障關系圖尋找因果關系量值最大的路徑；該路徑的起始點對應過程參數(shù)為 故障的根原因，該路徑的終點對應故障；因果關系量值最大的路徑為故障在系統(tǒng)中的傳播 路徑。
2. 如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述判斷上述m個過程參數(shù)的時間序列 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)的時間序列Ixrt}不是協(xié)方差平穩(wěn)，則對該過程參數(shù)的時間序列Ixrt}進行一階差分處理，獲得差分后的時間序列。
3. 如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述回歸方程的表達式為：
其中，ult和u2t為白噪聲，且為不相關的；q為滯后項的個數(shù)；ai為過程參數(shù)的時間序 列的系數(shù)估計值；I為故障時間序列的系數(shù)估計值，i= 1，. . .，q。
4. 如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述判斷上述m個過程參數(shù)的時間序列 Ixrt}是否協(xié)方差平穩(wěn)的方法為增廣的迪基-富勒檢驗。
5. -種復雜煉化過程自適應數(shù)據(jù)驅動故障診斷裝置，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過程參數(shù)之間的故障關系圖，并根據(jù)故 障關系圖確定導致故障發(fā)生的過程參數(shù)； 時間序列獲取單元，用于獲得發(fā)生報警的故障時間序列{yt};同時，在相同的時間段 內，根據(jù)故障關系圖確定m個過程參數(shù)并獲取過程參數(shù)的時間序列{xrt};其中，xrt表示第 r個過程參數(shù)的時間序列中的第t個觀測值，r的最大值為m;yt表示故障時間序列中的第 t個觀測值； 協(xié)方差平穩(wěn)判斷單元，用于判斷上述m個過程參數(shù)的時間序列{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)的時間序列的系數(shù)估計值ai、協(xié)方差平穩(wěn)的 過程參數(shù)的時間序列Ixrt}及對應地故障時間序列{yt}構造回歸方程，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; 檢驗單元，用于假設％:ai= 0(i= 1，...，q)，在選定的顯著性水平a上用檢驗表達 式計算檢驗值F，判斷檢驗值F是否超過臨界Fa;如果檢驗值F不超過臨界Fa，則％:ai= 0(i= 1，. . .，q)成立，表明{xrt}對應地過程參數(shù)不是{yt}對應地故障的格蘭杰原因；如 果檢驗值F超過臨WFa，則ai= 〇(i= 1，. . .，q)不成立，表明{xrt}對應地過程參數(shù)是 {yt}對應地故障的格蘭杰原因；其因果關系量值由檢驗值F的對數(shù)表示；其中，所述檢驗表 達式為：
式中，n是樣本容量；q是滯后項的個數(shù)；k為yt對不包括過程參數(shù)的滯后項xmy做回 歸中待估參數(shù)的個數(shù)，i=l，…，q; 診斷單元，用于根據(jù)所述故障關系圖尋找因果關系量值最大的路徑；該路徑的起始點 對應過程參數(shù)為故障的根原因，該路徑的終點對應故障；因果關系量值最大的路徑為故障 在系統(tǒng)中的傳播路徑。
6. 如權利要求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)的時間序列Ixrt}不是協(xié)方差平穩(wěn)，對該過程參數(shù)的時間序列Ixrt}進行一階差分 處理，獲得差分后的時間序列。
7. 如權利要求5所述的裝置，其特征在于，所述殘差平方和獲取單元構建的回歸方程 的表達式為：
其中，ult和u2t為白噪聲，且為不相關的；q為滯后項的個數(shù)；ai為過程參數(shù)的時間序 列的系數(shù)估計值；I為故障時間序列的系數(shù)估計值，i= 1，. . .，q。
8. 如權利要求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。
【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(北京)