针对复杂化工过程故障分析和理解困难的问题,应用计算机领域中的EFSM切片技术和知识库方法,提出一种新的应用于化工过程故障诊断的解决方案。本文基于前人建立的扩展有限状态机(Extended Finite State Machine,EFSM)模型,选取系统操作...针对复杂化工过程故障分析和理解困难的问题,应用计算机领域中的EFSM切片技术和知识库方法,提出一种新的应用于化工过程故障诊断的解决方案。本文基于前人建立的扩展有限状态机(Extended Finite State Machine,EFSM)模型,选取系统操作流程中的异常对象作为切片准则。然后,利用邻接依赖图EFSM切片算法,给出求解故障对象相关变量数据依赖图的过程,通过宽度优先搜索变量数据依赖图考查各节点是否为故障源,建立故障诊断所需知识库。最后,列出基于EFSM切片的故障诊断推理的具体过程,以及根据构建的知识库进行的诊断工作。以双容水槽液位控制系统为例,计算EFSM切片,其规模有效约减为原模型的70%左右;进而得到相关变量数据依赖图,分析异常状态和故障源,使得基于EFSM切片的化工过程故障诊断方法的可行性得以验证,为化工过程故障诊断提供新的思路。展开更多
文摘针对复杂化工过程故障分析和理解困难的问题,应用计算机领域中的EFSM切片技术和知识库方法,提出一种新的应用于化工过程故障诊断的解决方案。本文基于前人建立的扩展有限状态机(Extended Finite State Machine,EFSM)模型,选取系统操作流程中的异常对象作为切片准则。然后,利用邻接依赖图EFSM切片算法,给出求解故障对象相关变量数据依赖图的过程,通过宽度优先搜索变量数据依赖图考查各节点是否为故障源,建立故障诊断所需知识库。最后,列出基于EFSM切片的故障诊断推理的具体过程,以及根据构建的知识库进行的诊断工作。以双容水槽液位控制系统为例,计算EFSM切片,其规模有效约减为原模型的70%左右;进而得到相关变量数据依赖图,分析异常状态和故障源,使得基于EFSM切片的化工过程故障诊断方法的可行性得以验证,为化工过程故障诊断提供新的思路。