[发明专利]通过RBF粒子群优化算法即时在线仪表校验和诊断方法有效

专利信息
申请号: 201910946055.4 申请日: 2019-10-01
公开(公告)号: CN110705186B 公开(公告)日: 2023-06-16
发明(设计)人: 郝富强;陈珺逸;戴旺 申请(专利权)人: 深圳市行健自动化股份有限公司;深圳市行健软件有限公司
主分类号: G06F30/28 分类号: G06F30/28;G06F30/27;G06N7/02;G06N3/043;G06N3/0499;G06N3/086;G06F113/08
代理公司: 深圳市中知专利商标代理有限公司 44101 代理人: 孙皓;林虹
地址: 518057 广东省深圳市*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 通过 rbf 粒子 优化 算法 即时 在线 仪表 校验 诊断 方法
【说明书】:

一种通过RBF粒子群优化算法即时在线仪表校验和诊断方法,包括以下步骤:S1、搭建流网模型;S2、由现场实际测量数据迭代,通过RBF粒子群优化算法计算确定模型中的参数,使模型可用;S3、定期重启上述步骤,对参数进行优化;S4、利用模型在稳定流场状态下,对采样的变量进行逐一校验;S5、排除掉疑似失效点后利用其余数据进行逆迭代运算,反向推导出疑似失效点的理论计算值;S6、排除工艺条件变化,用上述理论计算值对实际仪表信号进行比较分析,实现校验与故障诊断,确定信号健康水平;S7、按照测量时间,记录采样信号和计算信号,并按照确定性故障诊断条件报警及定位故障。本发明能做到仪表故障早发现,早报告,智能校正结果,提高工作效率。

技术领域

本发明涉及即时在线仪表校验和诊断方法。

背景技术

近些年来,工业生产的智能化、自动化越来越受到重视。在智能制造过程中,仪表的智能化是其中重要的组成部分。目前主流的仪表多采用人工周期性逐个检测进行判断,工作人员无法及时准确判断仪表测量值是否准确,从而贻误了进行处理的时机,进而影响整个生产活动。仪表工作时,传统仪表或者电子设备的智能诊断都仅针对仪表自身,只能进行开环自我校验,无法验证数据的准确性以及流网系统是否正常运行。

发明内容

本发明的目的于提供一种通过RBF粒子群优化算法即时在线仪表校验和诊断方法

本发明的目的可以这样实现,设计一种通过RBF粒子群优化算法即时在线仪表校验和诊断方法,包括以下步骤:

S1、通过流体力学连续性方程、动量方程和能量方程,搭建流网模型,包括流道模型和设备组件模型;

S2、由现场实际测量数据迭代,通过RBF粒子群优化算法计算确定模型中的参数,使模型可用;

S3、定期重启上述步骤,对模型参数进行优化,从而重新适应新的工况条件,使模型自主学习与维护;

S4、利用上面步骤得到的模型,在稳定流场状态下,对采样的变量进行逐一校验;

S5、排除掉疑似失效点后利用其余数据进行逆迭代运算,反向推导出疑似失效点的理论计算值;

S6、排除工艺条件变化,用上述理论计算值对实际仪表信号进行比较分析,采用预定义故障模式和偏差评价,得出实际信号的偏离参量,通过阀值判断、模糊逻辑、故障假设校验,实现校验与故障诊断,确定信号健康水平;

S7、按照测量时间,记录采样信号和计算信号,并按照流网知识库、仪表故障特征库的诊断条件实现报警及定位故障。

进一步地,首先流动方程简化为F=(1-K0)*a1*(P1-P2-KZ)+K0*F1p

其中,

其中,是来自上次迭代的压力,KZ=ρg(Z2-Z1),式中,ρ为流体密度,g为重力加速度,Z1为点1处的标高,Z2为点2处的标高;F1p=上次迭代得到的值F;K0为用户可选择的常数,可通过调整K0获得数值求解的稳定性;

在上式中,F、P1和P2为未知量,高度差KZ是系统常数,其余项是上次迭代得到的值,可认为是已知量;

还设置质量平衡方程,式中流入节点为(+)号,流出节点为(-)号。

进一步地,根据步骤S1形成的矩阵方程组,将对F(F3)值的计算产生影响的因素作为模型输入,F值作为输出。

进一步地,对模糊方程隶属度进行确定;

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