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题名基于流程模拟的化工故障检测技术
被引量:5
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作者
李秀喜
袁延江
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机构
华南理工大学化学与化工学院
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出处
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第11期4472-4476,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(21176089
21376091)
+1 种基金
国家科技支撑计划项目(2012BAK13B02)
广东省自然科学基金团队项目(S2011030001366)~~
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文摘
提出了一种使用MATLAB仿真工具箱Simulink与动态模拟软件Aspen Dynamics相互调用来实现化工过程监测的方法。该方法具有以下优点:Aspen Dynamics能够快速建立精确的动态模型,具有完善的物性数据库,同时可以方便根据实际的化工过程对模型进行调整;使用Simulink仿真工具箱可以实时采集数据作为模型输入,同时完成对数据的必要处理。为了检测方法的可行性,将其应用于一个虚拟精馏过程来检验监测效果,结果表明,其可以实现对存在生产计划变更过程的故障监测和无生产计划变更过程中故障的监测。
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关键词
动态模拟
过程监控
ASPEN
DYNAMICS
SIMULINK
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Keywords
dynamics simulation
process monitoring
Aspen Dynamics
Simulink
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分类号
TP39
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于最小信息熵损的KLPP算法在化工监控中的应用
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作者
袁延江
康德礼
李秀喜
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机构
华南理工大学化学与化工学院
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出处
《计算机与应用化学》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第9期1070-1074,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(21176089
21376091)
国家科技支撑计划课题(2012BAK13B02)
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文摘
针对化工过程的非线性以及过程的动态特征,本文开发出了一种基于最小信息熵损的核局部保留算法(MEL-KLPP)。算法优点:①能够有效提取过程中的信息,建立准确的统计模型②在降维过程中考虑了样本之间的关联信息,所得模型更加符合实际。将算法应用于润滑油重质过程以检验其故障检出能力,结果表明MEL-KLPP算法的误报率和KLPP相近,低于KPCA,故障检出率(81.30%)高于KLPP(3.25%)和KPCA(69.7%)。将过程收集的数据根据工艺知识进行分块建模后,KLPP算法的故障检出率显著提高,MEL-KLPP检出率变化不大,表明KLPP算法对强噪声的复杂数据并不适用,MEL-KLPP算法对数据质量的要求不高,算法鲁棒性好,具有更广阔的应用前景。
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关键词
化工过程监控
核局部保留
最小信息熵损
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Keywords
chemical process monitoring
Kernel Locality Preserving Projection
Minimum Entropy Lose
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分类号
TQ015.9
[化学工程]
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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