基于数据驱动的高含硫天然气净化脱硫过程故障检测与诊断

【摘要】：随着现代工业系统复杂性和自动化程度不断提高，被控过程同时发生物理化学反应和相位反应，涉及物质转化和能量传递，综合受人、机、环、料、法不确定因素影响。整个生产过程表现不确定性、非线性、强耦合性、动态性等特点。传统基于机理和过程特性的故障检测与诊断方法受到极大限制。基于数据驱动的过程监控以反映系统运行状况的数据为基础，通过各种数据处理与分析手段，挖掘其内在规律，在线检测和识别过程中出现的异常操作和工况，追溯故障发生根本原因，从而为故障排查和系统恢复提供智能决策，最终保证复杂系统运行的可靠性和安全性。 目前，高含硫天然气净化过程主要存在以下三个问题：一是天然气处理量载荷波动会引起净化系统模型参数发生迁移，从而导致静态模型不能够识别正常工况调整而发生监控误报警。二是高含硫天然气净化过程监测数据结构呈现非线性、非高斯性和时序自相关性特点，导致提取驱动净化机理的过程参数显得异常困难。三是提取出净化过程的关键参数无法追溯原始参数贡献度，从而难以实现故障诊断。 本文分别讨论主元分析过程监控和独立分量分析过程监控方法，并以美国田纳西-伊斯曼模型为标准测试库检验各种故障检测与诊断方法性能，然后应用这些方法解决实际高含硫天然气净化过程故障检测与诊断的问题。主要取得以下成果： 一是针对静态模型无法识别工况调整而导致误报警高问题，提出基于假设检验和动态确定算法的自回归模型时滞阶次确定方法，研究动态主元分析和动态独立分量分析的监控性能。二是针对非线性、非高斯性和动态工业过程，提出基于动态核独立分量分析的故障检测与诊断方法，实现复杂工业过程监控。三是针对故障诊断困难，采用监控统计量对原始参数的一阶偏导数度量贡献度，提出基于统计量的一阶偏导数贡献图的故障诊断方法。 最后以高含硫天然气净化过程为研究对象，采用动态核独立分量分析的故障检测与诊断方法，达到很好的监控性能效果；并针对故障诊断的异常参数，提出相应的安全控制措施。 【关键词】：高含硫天然气 多变量过程 故障检测与诊断 主元分析 独立分量分析
【学位授予单位】：重庆科技学院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TE64
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 1 绪论11-18
• 1.1 课题研究背景及意义11
• 1.2 故障检测与诊断主要内容和方法11-14
• 1.2.1 故障检测与诊断的基本概念11-12
• 1.2.2 故障检测与诊断的主要方法12-14
• 1.3 多元统计过程监控14-16
• 1.3.1 基于主元分析方法14-15
• 1.3.2 基于独立分量分析方法15-16
• 1.4 研究思路16
• 1.5 论文研究内容和结构安排16-18
• 2 高含硫天然气净化脱硫工艺说明及故障分析18-26
• 2.1 高含硫天然气净化工艺及特点18-20
• 2.1.1 天然气脱硫18-19
• 2.1.2 溶剂再生19-20
• 2.2 高含硫天然气净化脱硫过程故障分析20-23
• 2.2.1 故障影响因素分析20-22
• 2.2.2 工艺故障22-23
• 2.3 高含硫天然气净化脱硫过程在线监控与故障诊断系统框架23-25
• 2.4 本章小结25-26
• 3 基于主元分析的工业过程故障检测与诊断技术26-53
• 3.1 田纳西-伊斯曼模型26-28
• 3.1.1 工艺流程26-28
• 3.1.2 典型故障28
• 3.2 主元分析28-35
• 3.2.1 PCA 模型28-29
• 3.2.2 基于 PCA 故障检测29-30
• 3.2.3 基于 PCA 故障诊断30-31
• 3.2.4 PCA 故障检测与诊断步骤31-32
• 3.2.5 仿真研究32-35
• 3.3 核主元分析35-39
• 3.3.1 KPCA 模型35-36
• 3.3.2 基于 KPCA 的故障检测36-37
• 3.3.3 KPCA 故障检测步骤37-38
• 3.3.4 仿真研究38-39
• 3.4 动态主元分析39-48
• 3.4.1 DPCA 模型39
• 3.4.2 自回归模型阶次确定39-40
• 3.4.3 基于 DPCA 故障检测40
• 3.4.4 基于 DPCA 故障诊断40
• 3.4.5 DPCA 故障检测与诊断步骤40-42
• 3.4.6 仿真研究42-48
• 3.5 动态核主元分析48-51
• 3.5.1 DKPCA 模型48-49
• 3.3.2 基于 DKPCA 的故障检测49-50
• 3.5.3 DKPCA 故障检测步骤50-51
• 3.5.4 仿真研究51
• 3.6 PCA 过程监控分析51-52
• 3.7 本章小结52-53
• 4 基于独立分量分析的工业过程故障检测与诊断技术53-76
• 4.1 独立分量分析53-59
• 4.1.1 ICA 模型53-54
• 4.1.2 基于 ICA 故障检测54-55
• 4.1.3 基于 ICA 故障诊断55
• 4.1.4 ICA 故障检测与诊断步骤55-56
• 4.1.5 仿真研究56-59
• 4.2 核独立分量分析59-62
• 4.2.1 KICA 分析模型59-60
• 4.2.2 KICA 故障检测60
• 4.2.3 KICA 故障检测步骤60-61
• 4.2.4 仿真研究61-62
• 4.3 动态独立分量分析62-67
• 4.3.1 DICA 模型62-63
• 4.3.2 基于 DICA 的故障检测63
• 4.3.3 基于 DICA 的故障诊断63
• 4.3.4 DICA 故障检测与诊断步骤63-64
• 4.3.5 仿真研究64-67
• 4.4 动态核独立分量分析67-74
• 4.4.1 DKICA 模型67-69
• 4.4.2 基于 DKICA 的故障检测69
• 4.4.3 基于 DKICA 的故障诊断69-70
• 4.4.4 DKICA 故障检测与诊断步骤70-71
• 4.4.5 仿真研究71-74
• 4.5 多元统计过程监控综合分析74-75
• 4.5.1 ICA 过程监控分析74-75
• 4.5.2 多元统计过程监控综合分析75
• 4.6 本章小结75-76
• 5 高含硫天然气净化过程监控应用76-92
• 5.1 非线性、非高斯和动态过程分析76-81
• 5.1.1 非线性过程分析77-78
• 5.1.2 非高斯过程分析78-81
• 5.1.3 动态过程分析81
• 5.2 高含硫天然气净化过程监控81-90
• 5.2.1 基于 PCA 高含硫天然气净化过程监控82-86
• 5.2.2 基于 ICA 高含硫天然气净化过程监控86-90
• 5.3 高含硫天然气净化过程监控分析90-91
• 5.4 原料气处理量负荷波动工艺控制措施91
• 5.5 本章小结91-92
• 6 总结与展望92-94
• 6.1 研究总结92
• 6.2 研究展望92-94
• 参考文献94-97
• 致谢97-98
• 作者在攻读学位期间发表的论著及取得的科研成果98

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