[发明专利]一种工业生产过程智能集成故障诊断方法及装置无效
| 申请号： | 201110035484.X | 申请日： | 2011-02-10 |
| 公开（公告）号： | CN102637019A | 公开（公告）日： | 2012-08-15 |
| 发明（设计）人： | 潘炼;钦小平;刘晓鸣;王薇;陈城;罗杰;彭鑫;李柯;严文;徐辉;卢伟 | 申请（专利权）人： | 武汉科技大学 |
| 主分类号： | G05B19/418 | 分类号： | G05B19/418 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 430081 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种工业生产过程智能集成故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：工业生产过程数据采集；根据采集到的信号进行对象特征的分析和处理；按照智能集成方法，结合专家知识，进行高炉故障诊断分析，对故障进行识别，寻找故障原因，进行故障准确定位和诊断决策，有效地调节生产过程，从而使工业生产过程能正常进行。其中智能集成诊断方法包含以下步骤：贝叶斯网络模型的建立；FTA和FMEA模型的综合分析和处理；神经网络专家系故障诊断分析和处理。同时还涉及到一种工业生产过程智能集成故障诊断装置，用以实现所提供的故障诊断方法。根据本发明方法及装置，融合各种信息，在复杂情况下进行推理，能有效地对工业生产过程故障进行综合诊断，提高了故障诊断系统的集成性、智能性、准确性和有效性，保障生产过程的顺利进行。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 工业 生产过程 智能 集成 故障诊断 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种工业生产过程智能集成故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)工业生产过程故障诊断数据的检测、信号采集；(2)根据采集到的信号进行对象特征的分析和处理；(3)根据对象特征，按照智能集成故障诊断方法，对生产过程故障诊断分析，故障进行识别；步骤(3)是通过以下步骤实现的：a)贝叶斯网络模型的建立；b)FTA和FMEA模型的综合分析和处理；c)神经网络专家系故障诊断分析和处理；(4)寻找故障原因，进行故障准确定位和进行诊断决策，有效地调节生产过程。
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