一种基于可预测元分析的故障诊断方法

将可预测元分析(Fore CA)引入到过程监控中,通过选取合适的可预测元并构造能够反映系统运行状况的统计量对在线数据进行统计监控,克服了主元分析(PCA)方法假设数据服从高斯分布且无法反映系统动态时序特性的缺陷,能很好地描述工业过程的动态特性并进行故障检测。TE模型上的仿真结果证明了Fore CA在工业过程监控中的可行性与有效性。     

一种基于改进MPCA的间歇过程监控与故障诊断方法

针对基于不同展开方式的多向主元分析(MPCA)方法在线应用时各自存在的缺陷,提出一种改进的基于变量展开的MPCA方法,实现间歇过程的在线监控与故障诊断。该方法采用随时间更新的主元协方差代替固定的主元协方差进行T²统计量的计算,充分考虑了主元得分向量的动态特性;同时引入主元显著相关变量残差统计量,避免SPE统计量的保守性,且该统计量能提供更详细的过程变化信息,对正常工况改变或过程故障引起的T²监控图变化有一定的识别能力;最后提出一种随时间变化的贡献图计算方法用于在线故障诊断。该方法和MPCA方法的监控性能在一个青霉素发酵仿真系统上进行了比较。仿真结果表明：该方法具有较好的监控性能,能及时检测出过程存在的故障,且具有一定的故障识别和诊断能力。     

基于SPA相似系数的故障识别方法

传统的主元分析（PCA）相似系数法没有充分利用数据的高阶统计量等有用的过程信息,导致故障识别效果较差。针对此问题,提出一种统计量模式分析（SPA）相似系数法。该方法首先使用SPA将原始数据转换到统计量空间中,然后在统计量空间中利用PCA获取主元方向,计算主元之间的相似性识别故障。在连续搅拌反应器（CSTR）过程上的仿真结果说明提出的SPA相似系数法比传统的PCA相似系数法能更有效地识别故障。     

基于变量子域PCA的故障检测方法

针对工业过程监控中传统主元分析(PCA)方法没有突出局部变量信息的问题,提出一种基于变量子域PCA(variable sub-region PCA,VSR-PCA)的故障检测方法。首先使用PCA将原始数据空间分解成主元子空间(principal component subspace,PCS)和残差子空间(residual subspace,RS),计算变量与PCS的互信息来度量两者的相关性并以此划分变量子域。然后在变量子域中计算局部T2统计量和局部SPE统计量,并通过贝叶斯推理整合所有子域的信息构造全局统计量,使得在利用所有过程信息的同时挖掘局部变量信息。在连续搅拌反应釜系统上的仿真结果表明,VSR-PCA方法具有更好的过程监控性能。     

独立元分析方法(ICA)及其在化工过程监控和故障诊断中的应用

引　言近年来 ,多元统计过程控制 (multivariatestatisti calprocesscontrol,MSPC)作为一种基于多元统计投影理论的过程性能监控和故障诊断技术受到了学术界和工业界的广泛重视 ,并在化工生产过程中得到了成功应用[1] .MSPC中 ,人们采用主元分析方法(PCA)从过程观测数据中提取统计无关主元 ,通过构造各种信息统计量对过程运行状况进行统计分析 ,判断过程运行是否偏离了正常的操作区域并诊断引起状态偏移的原因 ,其结论成立的前提是要求观测数据服从正态分布[2 ] .然而 ,实际的工业过程数据大都不满足正态分布条件 ,传统的PCA必然导致…     

PCA和PPCA在化工分离过程监控中的应用比较

在利用主元分析(PCA)作统计监控时,没有主元与变量之间的生成模型,出现了检测指标量度不一致且只能离线故障识别等缺陷.而概率主元分析(PPCA)则在确定主元和误差的概率函数后,利用期望最大化(EM)算法建立了过程的生成模型,克服了PCA的不足.最后通过PCA和PPCA在化工分离过程监控中的应用比较,证明PPCA监控法方便、有效.     

基于变量子域PCA的故障检测方法

针对工业过程监控中传统主元分析（PCA）方法没有突出局部变量信息的问题,提出一种基于变量子域PCA（variable sub-region PCA,VSR-PCA）的故障检测方法。首先使用PCA将原始数据空间分解成主元子空间（principal component subspace,PCS）和残差子空间（residual subspace,RS）,计算变量与PCS的互信息来度量两者的相关性并以此划分变量子域。然后在变量子域中计算局部T²统计量和局部SPE统计量,并通过贝叶斯推理整合所有子域的信息构造全局统计量,使得在利用所有过程信息的同时挖掘局部变量信息。在连续搅拌反应釜系统上的仿真结果表明,VSR-PCA方法具有更好的过程监控性能。     

基于主元子空间富信息重构的过程监测方法

作为一种经典的多元投影方法,主元分析(PCA)已在多变量统计过程监测领域得到了广泛应用。然而,传统的主元挑选方法往往选择方差较大的主元以表征建模样本中包含的较大信息量,但当过程信息发生变化时,方差较小的主元所表现出来的变异性可能更为明显,即包含的信息量更为丰富,也更有利于故障检出。为此,提出一种基于主元子空间富信息重构的过程监测方法(informative PCA,Info-PCA)。该方法通过计算过程数据在各主元方向上累积T2统计量的变化率,选择变化较为明显的主元以重构主元子空间。在此基础上,建立相应的统计监测模型。最后,通过实例验证该方法用于过程监测的可行性与有效性。     

2机组厂用ECMS系统设备的应用及改造

针对丰润热电2＊300MW亚临界供热抽汽凝汽式发电机组把电气监控系统（ECS）纳入DCS的成功应用,介绍了以CSN-031E主控单元为基础,从硬件和软件两方面分析电气监控系统的实现过程及其在电厂电气监测控制中的实际应用。分析了ECS与DCS通信的实现方式介绍了应用Cybercontrol组态软件对ECS系统监视画面组态的实现,以期为更大容量单元机组实现电气进DCS控制和小机组实行DCS改造提供相关的范例和参考,09年投入运行后,运行中暴露的问题,以及对系统应进行相关升级及改造的必要性。     

基于主元子空间富信息重构的过程监测方法

作为一种经典的多元投影方法,主元分析（PCA）已在多变量统计过程监测领域得到了广泛应用。然而,传统的主元挑选方法往往选择方差较大的主元以表征建模样本中包含的较大信息量,但当过程信息发生变化时,方差较小的主元所表现出来的变异性可能更为明显,即包含的信息量更为丰富,也更有利于故障检出。为此,提出一种基于主元子空间富信息重构的过程监测方法（informative PCA,Info-PCA）。该方法通过计算过程数据在各主元方向上累积T²统计量的变化率,选择变化较为明显的主元以重构主元子空间。在此基础上,建立相应的统计监测模型。最后,通过实例验证该方法用于过程监测的可行性与有效性。     

用DCS替代KAM实现氨压缩机防喘振控制

由于核心PID模块和面板操作用法的不同,导致传统控制器和DCS用于复杂控制系统组态的差异,本文详细介绍了用DCS替代KAM实现防喘振控制以及完善其控制功能的组态方法.     

DCS系统在离心工程中的应用

铀浓缩是核燃料生产中必不可少的一道工序.现今,国际上铀浓缩生产的主要工艺是离心法.由于离心工程一旦投入使用将10多年连续运行,中间没有停车检修期,所以在离心工程中控制系统的可靠性是非常重要的.当前,DCS系统的制造技术已经相当成熟,硬件的可靠性得到了大幅提高,并且得到了专家及技术人员的公认,在国内外大多数工厂中现都选用DCS系统作为主要的控制装置.同时,在DCS上对控制算法的编程组态也很方便,所以在铀浓缩工厂的设计中,也采用了DCS系统作为控制装置.现以一个离心工程中离心级联的检测控制为对象,对DCS的硬件结构和组态编程进行介绍.     

基于DCS的聚氯乙烯引发剂生产控制系统设计

以浙大中控ECS-100 DCS系统为核心平台,设计了一套针对聚氯乙烯引发剂安全生产的控制系统。详细介绍了系统的整体结构、硬件设计、软件组态和监控界面设计。现场实际运行结果表明:该系统运行稳定、生产安全,达到了规定的工艺要求和指标。     

聚氨酯生产流程监控系统的设计开发与实现

为了加强聚氨酯(PU)产品生产工艺监控程序,进一步提高产品质量,从工艺参数记录、环节故障报警提示等角度出发,提出聚氨酯胶生产数据集中监控的思路,并设计DCS监控系统的改造方案,最终实现了聚氨酯生产流程监控系统的安装与使用。表明DCS监控系统是加强聚氨酯工艺控制的较好方法,也是胶粘剂产品控制系统发展的必然趋势。     

DCS控制系统在碳酸二甲酯生产中的应用

在碳酸二甲酯(DMC)生产中采用DCS控制系统,对生产的全过程进行自动控制,实现了DMC生产的自动化,达到了预期的效果。文章介绍了JX-300XP DCS控制系统的配置规模和结构及具体控制方案。投运后,系统稳定、安全可靠,提高了碳酸二甲酯产量和质量。     

DCS控制系统在碳酸甲乙酯生产中的应用

在碳酸甲乙酯（EMC）生产中采用DCS控制系统对生产的全过程进行自动控制,实现了EMC生产的自动化,达到了预期的效果。介绍了JX-300XPDCS控制系统的配置规模、结构以及具体控制方案。投运后系统稳定、安全可靠,提高了碳酸甲乙酯的产量和质量。     

Online Flooding Supervision in Packed Towers: An Integrated Data‐Driven Statistical Monitoring Method

The development of simple and efficient monitoring methods for flooding supervision is an important but difficult task for the safe operation of packed towers. A data‐driven online flooding monitoring method named Bayesian integrated dynamic principal component analysis (IDPCA) is assessed. In the first step of IDPCA, using the fuzzy c‐means clustering method, the multivariate samples collected during plant operation are first classified into several groups. Then, in each subset a dynamic principal component analysis (DPCA) model is constructed to extract the process characteristics. To improve the monitoring performance, Bayesian inference is utilized to combine these DPCA models in a suitable manner. Consequently, the control limits are formulated using the probabilistic analysis. The superiority of IDPCA is illustrated using a lab‐scale packed tower by comparison with the conventional principal component analysis (PCA) and DPCA methods.     

ADAM5000系列的DCS控制在煤气炉改造中应用

某厂选用ADAM5000系列的DCS对煤气发生炉控制系统进行改造。介绍了煤造气工段的主要工艺流程,控制系统的构架、硬件配置及系统监控。改造后,该控制系统已稳定运行了一年多,效果良好。     

Mixture Bayesian regularization method of PPCA for multimode process monitoring

This article intends to address two drawbacks of the traditional principal component analysis (PCA)‐based monitoring method: (1) nonprobabilistic; (2) single operation mode assumption. On the basis of the monitoring framework of probabilistic PCA (PPCA), a Bayesian regularization method is introduced for performance improvement, through which the effective dimensionality of the latent variable can be determined automatically. For monitoring processes with multiple operation modes, the Bayesian regularization method is extended to its mixture form, thus a mixture Bayesian regularization method of PPCA has been developed. To enhance the monitoring performance, a novel probabilistic strategy has been proposed for result combination in different operation modes. In addition, a new mode localization approach has also been developed, which can provide additional information and improve process comprehension for the operation engineer. A numerical example and a real industrial application case study have been used to evaluate the efficiency of the proposed method. © 2010 American Institute of Chemical Engineers AIChE J, 2010     

SUPCON JX-300X DCS在硫磺制酸装置中的应用

JX-300X DCS控制系统具有运行稳定，操作方便，自动化程度高等优点。介绍了SUPCON JX-300X DCS的系统结构、系统特点、系统功能，以及在硫磺制酸装置中的应用，主要是对熔硫焚硫工段、热工工段、转化工段、干吸工段的生产监控。该控制系统运行两年多，过程监控和调度管理效果显著。