一种丙烯聚合生产中熔融指数检测的故障诊断系统及方法

摘要

一种丙烯聚合生产中熔融指数检测的故障诊断系统，包括与丙烯聚合生产过程连接的现场智能仪表、DCS系统以及上位机，所述的DCS系统由数据接口、控制站、数据库构成；智能仪表、DCS系统、上位机依次相连，所述的上位机包括标准化处理模块、独立成分分析模块、支持向量机分类器功能模块、信号采集模块、待诊断数据确定模块以及故障判断模块。以及提出了一种故障诊断方法。本发明提供一种求解相对方便、能够得到良好的诊断效果、有效减小误报率的丙烯聚合生产中熔融指数检测的故障诊断系统及方法。

主权项

1、一种丙烯聚合生产中熔融指数检测的故障诊断系统，包括与丙烯聚合生产过程连接的现场智能仪表、DCS系统以及上位机，所述的DCS系统由数据接口、控制站、数据库构成；智能仪表、DCS系统、上位机依次相连，其特征在于：所述的上位机包括：标准化处理模块，用于对数据库中采集系统正常时关键变量的数据进行标准化处理，各变量的均值为0，方差为1，得到输入矩阵X，采用以下过程来完成：1)计算均值： $\overline{\mathrm{TX}}=\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}T{X}_i,---\left(1\right)$2)计算方差： ${\sigma }_x^2=\frac{1}{N-1}\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}({\mathrm{TX}}_i-\overline{\mathrm{TX}}),---\left(2\right)$3)标准化： $X=\frac{\mathrm{TX}-\overline{\mathrm{TX}}}{{\sigma }_x},---\left(3\right)$其中，TX为训练样本，N为训练样本数，为训练样本的均值；独立成分分析模块，用于依照独立成分个数，采用基于定点迭代的快速ICA算法计算解混矩阵W，具体的步骤如下：①随机选取范数为1的初始权重向量w_i，若i≥2，则 $w_i=w_i-W_{i-1}{W}_{i-1}^T{w}_i,$其中W_i-1＝[w₁w₂L w_i-1]，i＝1，...，m；②对w_i进行迭代更新： $w_i^{+}=E\left\{\mathrm{xg}\left(w_i^{T}x\right)\right\}-E\left\{g^{\prime }\left(w_i^{T}x\right)\right\}{w}_i,$其中w_i⁺表示更新后的权重向量，E是数学期望，g代表形式为g(x)＝xexp(-x²/2)的函数，g’为g的倒数；③标准化处理 $w_i=w_i^{+}/\left|\right|w_i^{+}\left|\right|,$其中‖w_i⁺‖表示w_i⁺的范数；④若不收敛，返回②，否则一直迭代至i＝m；⑤当更新的w_i与原w_i点积为1时，判别为收敛；⑥计算独立成分：S＝WX；其中，S是独立成分矩阵，W是解混矩阵，X是输入矩阵；支持向量机分类器功能模块，用于依照支持向量机核参数和置信概率，计算核函数，采用径向基函数K(x_i，x)＝exp(-‖x-x_i‖/σ²)，将训练过程化为二次规划求解问题： $\omega \left(\alpha \right)=\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{\alpha }_i-\frac{1}{2}\underset{i,j=1}{\overset{N}{\Sigma }}{\alpha }_i{\alpha }_j{y}_i{y}_{j}K(x_i,x_j)---\left(4\right)$从而得到分类函数，即如下函数的符号函数f(x)： $f\left(x\right)=\underset{i=1}{\overset{m}{\Sigma }}{y}_i{\alpha }_{i}K(x_i,x)+b---\left(5\right);$其中，α_i(i＝1，…，N)是拉各朗日乘子，x_i(i＝1，…，N)是输入向量，y是输出变量，ω是支持向量机超平面的法向量，决定超平面的的方向，b为决定超平面位置的参数，δ为核参数；信号采集模块，用于设定每次采样的时间间隙，采集现场智能仪表的信号；待诊断数据确定模块，用于将采集的数据传送到DCS实时数据库中，在每个定时周期从DCS数据库的实时数据库中，得到最新的变量数据作为待诊断数据VX；故障诊断模块，用于对待检测数据VX用训练时得到的和σ_x²进行标准化处理，并将标准化处理后的数据作为独立成分分析模块的输入，用训练时得到的解混矩阵W对输入进行变换，变换后矩阵输入到支持向量机分类器功能模块，将输入数据代入训练得到的判别函数f(x)，计算判别函数值，当f(x)＞＝0，数据样本处于正常状态；当f(x)＜0时，处于异常状态。