[发明专利]基于机理相关分析贝叶斯网络的化工过程故障诊断方法在审
| 申请号： | 201910993159.0 | 申请日： | 2019-10-18 |
| 公开（公告）号： | CN110766173A | 公开（公告）日： | 2020-02-07 |
| 发明（设计）人： | 田文德;任玉佳;王骥;柳楠 | 申请（专利权）人： | 青岛科技大学 |
| 主分类号： | G06Q10/00 | 分类号： | G06Q10/00;G06N7/00 |
| 代理公司： | 37221 济南圣达知识产权代理有限公司 | 代理人： | 李琳 |
| 地址： | 266100 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本公开提供了一种基于机理相关分析贝叶斯网络的化工过程故障诊断方法，分析化工工艺过程单元变量之间的机理相关关系，得到关系矩阵；利用历史数据的置信区间估计，计算贝叶斯网络的条件概率，并结合关系矩阵建立贝叶斯网络；采用主成分分析法对过程进行监控，当检测到故障时，执行数据状态转换，计算变量的贝叶斯贡献；在贝叶斯网络中加入故障节点的证据，找出故障的传播路径和根节点，根据故障传播路径和根节点获取故障的真实原因，结合机理相关过程知识，从贝叶斯网络中找出故障的根本原因；本公开实现了对工艺过程模型的图论建模，结合了机理模型的先验知识和历史数据的定量计算，具有简化计算量提高计算精度的特点。 | ||
| 搜索关键词： | 贝叶斯网络 关系矩阵 历史数据 根节点 工艺过程模型 化工工艺过程 主成分分析法 传播路径 单元变量 定量计算 根本原因 故障传播 故障节点 故障诊断 过程知识 化工过程 机理模型 数据状态 条件概率 先验知识 置信区间 贝叶斯 计算量 建模 图论 分析 监控 转换 检测 证据 | ||
【主权项】：
1.一种基于机理相关分析贝叶斯网络的化工过程故障诊断方法，其特征在于，步骤如下：/n采集化工工艺过程的历史数据，对化工工艺的变量进行单元划分，分析化工工艺过程单元变量之间的机理相关关系，得到关系矩阵；/n利用历史数据的置信区间估计，计算贝叶斯网络的条件概率，并结合关系矩阵建立贝叶斯网络；/n采用主成分分析法对过程进行监控，当检测到故障时，执行数据状态转换，计算变量的贝叶斯贡献；/n在贝叶斯网络中加入故障节点的证据，找出故障的传播路径和根节点，根据故障传播路径和根节点获取故障的真实原因，结合机理相关过程从贝叶斯网络中找出故障的根本原因。/n
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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