[发明专利]一种石油炼化生产过程故障诊断和预警系统及其建立方法

权利要求书

1.一种石油炼化生产过程故障诊断和预警系统的建立方法，其特征在于，包括：

根据石油炼化生产过程涉及的各种设备确定多个功能节点，根据所述各种设备之间物质和能量的转化及传递关系确定所述多个功能节点的连接关系，建立包含所述多个功能节点及其连接关系的多级流模型；

根据石油炼化生产过程的工艺特点以及所述多级流模型中各功能节点之间的连接关系，确定故障传播路径；

通过对石油炼化生产过程进行危险与可操作性HAZOP分析，确定多个监测变量、每种监测变量的状态偏差及其产生原因和可能后果；

根据所述多个监测变量确定多个静态节点，根据所述多级流模型包含的功能节点确定多个动态节点，根据所述故障传播路径、所述每种监测变量的状态偏差及其产生原因和可能后果确定所述静态节点和动态节点的连接关系，建立至少一个备选模型，每个备选模型包含所述静态节点和动态节点及其一种连接关系；所述至少一个备选模型与所述静态节点和动态节点的至少一种连接关系分别对应；

结合石油炼化生产过程的历史数据，采用动态贝叶斯网络结构评分机制对所述至少一个备选模型评分，将评分值最高的备选模型确定为故障多级关联模型；

结合石油炼化生产过程的历史数据和专家经验，确定所述故障多级关联模型中静态节点与动态节点之间的条件概率关系；

建立故障诊断和预警模块，所述故障诊断和预警模块用于采用贝叶斯网络推理规则和隐马尔可夫算法，利用所述故障多级关联模型和所述监测变量的实时数据诊断已发生故障产生的原因及预测可能发生的故障。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的采用动态贝叶斯网络结构评分机制对所述至少一个备选模型评分过程中所采用的评分函数为：

BIC(ξ|D)=Σi=1nΣj=1tiΣk=1sipD(xi,πxi)lgp(xi|πxi)-Σi=1n(si-1)ti2lgN]]>

其中，BIC为评分值；ξ为备选模型的模型结构X＝{X₁,X₂,…,X_i,…,X_n}，由n个节点X_i组成；节点X_i有s_i个取值(1,2,…,s_i)，节点X_i的父节点有t_i个取值(1,2,…,t_i)；D为石油炼化生产过程的历史数据集；表示数据集D内X_i＝x_i,的概率；表示节点X_i父节点状态为的前提下、节点状态为x_i的概率；N为数据条数。