[发明专利]基于统计原理和智能寻优的脱硫塔氧化风机故障诊断系统及方法

摘要

本发明公开了一种基于统计原理和智能寻优的脱硫塔氧化风机故障诊断系统及方法，属于故障诊断领域。系统包括数据采集单元、数据预处理单元、参数优化单元、支持向量机分类单元、故障诊断单元和人机交互单元；诊断方法步骤如下：利用云模型对历史运行数据进行扩充生成训练集、将训练集数据归一化并降维、采用网格化寻优、遗传理论寻优、粒子群寻优算法完成对支持向量机重要参数的设定、采用多维支持向量机对降维的数据分类、检验分类准确率并反馈到云模型构建过程和算法寻优过程中直至准确率达到预设要求、实现对实时数据的故障诊断。本发明实现了脱硫塔氧化风机是否处于故障状态的诊断，诊断准确度高、自学习性强，具有实际应用价值。

主权项

1.一种基于统计原理和智能寻优的脱硫塔氧化风机故障诊断系统,其特征在于：包括：数据采集单元，所述的数据采集单元以脱硫系统和主机系统的DCS控制系统所记录的历史数据作为故障诊断系统的历史数据来源，通过支持OPC协议的标准OPC方式建立历史数据库，并通过DCS控制系统所采集的实时数据不断扩充历史数据库；数据预处理单元，所述的数据预处理单元通过生成正向云反应发生器、数据归一化和主元分析降维将历史运行数据处理成适合分析的已预处理数据并分别保存于不同数据集；参数优化单元，所述的参数优化单元通过网格化寻优算法、遗传理论寻优算法和粒子群寻优算法处理并寻找多维支持向量机最优的惩罚参数和核函数参数；支持向量机分类单元，所述的支持向量机分类单元利用向量机分类原理将数据预处理单元生成的数据进行分类和检验；故障诊断单元，所述的故障诊断单元以脱硫塔进出口二氧化硫浓度、循环浆液泵流量、各台浆液循环泵电机电流为参考数据，调用支持向量机分类单元已经训练好的相关参数，对系统氧化风机是否存在故障进行判断；人机交互单元,所述的人机交互单元利用MATLAB GUI工具箱创建用户可视化图形界面，显示设定时间段内各台浆液循环泵电机电流、各台浆液循环泵喷浆量、烟道出口SO2浓度的变化趋势，并显示故障诊断的结果。