一種油品調(diào)合壓力狀態(tài)識別方法
【專利摘要】一種油品調(diào)合壓力狀態(tài)識別方法，它包括以下步驟：（1）采用壓力傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)采集的步驟；（2）對于異常數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的步驟；（3）對剔除異常后的數(shù)據(jù)進(jìn)行基本概率分配，得到油品調(diào)合中不同位置處的壓力傳感器對油品調(diào)合壓力狀態(tài)的證據(jù)信息。本發(fā)明所提出的油品調(diào)合優(yōu)化控制系統(tǒng)狀態(tài)識別方法可處理多個壓力傳感器中有儀表損壞導(dǎo)致部分?jǐn)?shù)據(jù)失效或異常的情況；既適應(yīng)于多壓力傳感器信息一致情況、也適應(yīng)于多壓力傳感器信息矛盾情況；收斂速度更快，在證據(jù)比較少的情況下就可以收斂為正確的目標(biāo)，誤判率低，識別精度高、穩(wěn)定性好。
【專利說明】一種油品調(diào)合壓力狀態(tài)識別方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種油品調(diào)和領(lǐng)域，尤其是適用于在油品調(diào)合過程優(yōu)化控制系統(tǒng)中基于多個壓力檢測儀表信息識別油品調(diào)合壓力狀態(tài)的情況，具體地說是一種油品調(diào)合壓力狀態(tài)識別方法。
【背景技術(shù)】
[0002]油品調(diào)合包括原油調(diào)合和成品油調(diào)合兩大類。在油品調(diào)合過程優(yōu)化控制系統(tǒng)中，準(zhǔn)確可靠識別調(diào)合運(yùn)行狀態(tài)是實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定可靠調(diào)合的前提，對順利完成油品調(diào)合優(yōu)化控制至
關(guān)重要。
[0003]目前，識別油品調(diào)合運(yùn)行狀態(tài)大多數(shù)情況下基于單個檢測儀表進(jìn)行簡單判斷，如采用壓力、液位及流量檢測儀表分別識別系統(tǒng)壓力、液位及流量狀態(tài)；對于一些重要物理狀態(tài)，例如，在油品調(diào)合中有效管道泵出口壓力狀態(tài)及其重要:如果壓力“過高”可能造成安全事故，壓力“過低”則會導(dǎo)致無法輸送油料，因此必須保證其在調(diào)合過程中處于“正?！睜顟B(tài)。就需要多個壓力檢測儀表同時提供相關(guān)運(yùn)行狀態(tài)。為了判斷調(diào)合管道壓力狀態(tài)是“過高”、“過低”或“正?！痹趯?yīng)壓力測點(diǎn)(或其附近)安裝一臺或多臺壓力檢測儀表。然后系統(tǒng)對多個壓力檢測儀表提供的信息進(jìn)行數(shù)學(xué)平均或簡單邏輯處理。
[0004]在自然或人為干擾條件下，采用單個壓力檢測儀表風(fēng)險很大，單個儀表出現(xiàn)故障可能導(dǎo)致整個系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)誤判；采用多個檢測儀表可以降低前述系統(tǒng)誤判風(fēng)險，而在干擾條件下不可避免會存在獲取信息的不確定性，導(dǎo)致沖突信息的存在。采用數(shù)學(xué)平均或簡單邏輯處理等方法往往因無法處理這些沖突信息而識別出錯誤的調(diào)合調(diào)合運(yùn)行狀態(tài)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明的目的是針對單個壓力檢測儀表識別狀態(tài)風(fēng)險大，不準(zhǔn)確的問題，提出一種油品調(diào)合壓力狀態(tài)識別方法，采用多個壓力檢測傳感器信息應(yīng)用融合技術(shù)對油品調(diào)合優(yōu)化控制系統(tǒng)中的重要關(guān)鍵壓力狀態(tài)進(jìn)行識別。
[0006]本發(fā)明的技術(shù)方案是:
[0007]—種油品調(diào)合壓力狀態(tài)識別方法，它包括以下步驟:
[0008](I)、采用壓力傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)采集的步驟；
[0009](2)、對于異常數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的步驟；
[0010](3)、對剔除異常后的數(shù)據(jù)進(jìn)行基本概率分配，得到油品調(diào)合中不同位置處的壓力傳感器對油品調(diào)合壓力狀態(tài)的證據(jù)信息。
[0011]本發(fā)明的步驟(I)中，采用多個壓力傳感器安裝于調(diào)合工藝設(shè)備的不同位置，檢測出各對應(yīng)部位的壓力值，步驟(3)之后，還包括對多個壓力傳感器的油品調(diào)合壓力狀態(tài)證據(jù)信息進(jìn)行推理識別，得到各壓力傳感器的識別結(jié)果的步驟。
[0012]本發(fā)明的步驟(2)具體為，首先，對任一壓力傳感器，設(shè)定其最大、最小量程及變化閾值分別為Xmax，Xmin及Xg;其次，采用下述公式剔除步驟(I)中對應(yīng)位置壓力傳感器所采集數(shù)據(jù)的超限或明顯不正常數(shù)據(jù):
[0013]
【權(quán)利要求】
1.一種油品調(diào)合壓力狀態(tài)識別方法，其特征是它包括以下步驟: (1)、采用壓力傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)采集的步驟； (2)、對于異常數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的步驟； (3)、對剔除異常后的數(shù)據(jù)進(jìn)行基本概率分配，得到油品調(diào)合中不同位置處的壓力傳感器對油品調(diào)合壓力狀態(tài)的證據(jù)信息。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的油品調(diào)合壓力狀態(tài)識別方法，其特征是步驟(1)中，采用多個壓力傳感器安裝于調(diào)合工藝設(shè)備的不同位置，檢測出各對應(yīng)部位的壓力值，步驟(3)之后，還包括步驟(4)、對多個壓力傳感器的油品調(diào)合壓力狀態(tài)證據(jù)信息進(jìn)行推理識別，得到各壓力傳感器的識別結(jié)果的步驟。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述油品調(diào)合壓力狀態(tài)識別方法，其特征是步驟(2)具體為，首先，對任一壓力傳感器，設(shè)定其最大、最小量程及變化閾值分別為Xmax，Xmin及Xg;其次，采用下述公式剔除步驟(1)中對應(yīng)位置壓力傳感器所采集數(shù)據(jù)的超限或明顯不正常數(shù)據(jù):
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述油品調(diào)合壓力狀態(tài)識別方法，其特征是步驟(3)具體為: (A)采集狀態(tài)及壓力值樣本，建立隸屬度曲線的步驟: 基于某一給定位置處壓力傳感器的采集數(shù)據(jù)與實(shí)際壓力狀態(tài)構(gòu)成的樣本，建立該傳感器描述的壓力狀態(tài)隸屬度曲線，樣本記錄形式為:實(shí)際壓力狀態(tài)-實(shí)際壓力值，具體過程如下: 對于安裝于調(diào)合工藝設(shè)備上的任一壓力傳感器，將壓力狀態(tài)分為:正常、過低和過高狀態(tài):壓力正常狀態(tài)指不停工、不停車、可以正常進(jìn)行油品調(diào)合時的油品調(diào)合壓力狀態(tài)；壓力過低狀態(tài)指由于油品黏度大或壓力小不足以推動管內(nèi)油品進(jìn)行調(diào)合時的油品調(diào)合壓力狀態(tài)；壓力過高狀態(tài)指由于壓力過大超過設(shè)定調(diào)合工藝最高壓力的油品調(diào)合壓力狀態(tài)； 根據(jù)三種壓力狀態(tài)下壓力傳感器的最小值、最大值和平均值建立對應(yīng)該壓力傳感器的油品調(diào)合壓力狀態(tài)隸屬度曲線，其中橫坐標(biāo)表示壓力值，縱坐標(biāo)表示置信度，該置信度表示壓力值對應(yīng)所屬壓力狀態(tài)的基本概率賦值； 其中，選取調(diào)合壓力正常狀態(tài)的樣本，對該樣本的壓力值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，壓力最小值記為參數(shù)B1、壓力最大值記為參數(shù)a3、平均值記為a2，壓力a1、a3的置信度為O，壓力a2的置信度為I ; 選取調(diào)合壓力過低狀態(tài)的樣本，對該樣本的壓力值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，壓力最小值記為參數(shù)匕、壓力最大值記為參數(shù)b3、平均值記為b2，壓力I^b2的置信度為O，壓力b3的置信度為I ; 選取調(diào)合壓力過高狀態(tài)的樣本，對該樣本的壓力值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，壓力最小值記為參數(shù)Cl、壓力最大值記為參數(shù)C3、平均值記為C2，壓力C1的置信度為O，壓力c2、C3的置信度為I ; 采用同樣的方法建立其他不同位置處的不同傳感器的油品調(diào)合壓力狀態(tài)隸屬度曲線；(B)實(shí)時采集多個壓力傳感器的壓力值，將各壓力值與對應(yīng)傳感器的油品調(diào)合壓力狀態(tài)隸屬度曲線進(jìn)行對照，獲得各壓力傳感器對不同油品調(diào)合壓力狀態(tài)的基本概率分配，具體步驟如下: 當(dāng)壓力傳感器采樣的數(shù)據(jù)與所有油品調(diào)合壓力狀態(tài)子集表示的隸屬度曲線不相交時，認(rèn)為該采樣數(shù)據(jù)不支持任一油品調(diào)合壓力； 當(dāng)壓力傳感器采樣的數(shù)據(jù)與某油品調(diào)合壓力狀態(tài)子集屬性的隸屬度曲線表示模型相交時，交點(diǎn)縱坐標(biāo)為支持此次采樣壓力屬于該油品調(diào)合壓力的基本概率賦值； 當(dāng)采樣數(shù)據(jù)與多個油品調(diào)合壓力狀態(tài)子集的隸屬度曲線表示模型相交時，多個交點(diǎn)的縱坐標(biāo)為支持此次采樣壓力屬于各種不同油品調(diào)合狀態(tài)的基本概率賦值，表示采樣數(shù)據(jù)所屬油品調(diào)合壓力狀態(tài)的可能性； 對采樣數(shù)據(jù)生成的基本概率賦值進(jìn)行歸一化處理，使三種壓力狀態(tài)的基本概率賦值之和等于1，計(jì)算出任一壓力傳感器當(dāng)前采集數(shù)據(jù)的三種壓力狀態(tài)基本概率分配。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述油品調(diào)合壓力狀態(tài)識別方法，其特征是:調(diào)合工藝最高壓力取調(diào)合管道耐壓值的0.8倍。
6.根據(jù)權(quán)利要求2所述油品調(diào)合壓力狀態(tài)識別方法，其特征是步驟(4)具體為:對步驟(3)得到的任一壓力傳感器采集數(shù)據(jù)的三種油品調(diào)合狀態(tài)基本概率進(jìn)行推理識別，首先修正多個壓力傳感器的油品調(diào)合壓力狀態(tài)基本概率分配，然后對多個壓力傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行組合推理，獲得油品調(diào)合壓力狀態(tài)的最終識別結(jié)果。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述油品調(diào)合壓力狀態(tài)識別方法，其特征是修正油品調(diào)合壓力狀態(tài)基本概率分配的具體過程如下: (AXWA1代表正常，A2代表過低，A3代表過高，Θ代表無法區(qū)分，某一傳感器對不同調(diào)合壓力狀態(tài)的概率分配用向量6 =表示，第1、j個傳感器的基本概率分配向量分別表示為,?, =N,⑷’歷Λ4 W4)]和，其中，1、j表示傳感器的編號，i,j=l, 2，…，η, η表示調(diào)合管路中壓力傳感器的數(shù)目； (B)、計(jì)算而、A兩者之間的距離，

8.根據(jù)權(quán)利要求6所述油品調(diào)合壓力狀態(tài)識別方法，其特征是對多個壓力傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行組合推理的具體過程如下: 修正后多個證據(jù)源的基本概率分配為:/Tv 4，…，^.1 依次選取兩個基本概率分配戶 ，其中，u=l, 2,..., η-1, ν=2，...，η, u=v_l,按下述公式組合:
【文檔編號】G06F19/00GK103870711SQ201410127673
【公開日】2014年6月18日 申請日期:2014年3月31日 優(yōu)先權(quán)日:2014年3月31日
【發(fā)明者】葉彥斐, 張曉軍, 張勇氣, 陳靜 申請人:南京富島信息工程有限公司