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题名基于时间动态因果图的复杂工业过程故障预测方法
被引量:1
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作者
王姝
魏楠
孟思彤
王福利
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机构
东北大学信息科学与工程学院
东北大学过程工业自动化教育部国家重点实验室
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出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2024年第7期2242-2250,共9页
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基金
国家重点研发计划项目(2021YFF0602404)。
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文摘
故障预测技术有力地保证了生产过程的平稳有序和人员安全.但在实际操作过程中,过程数据的定性与定量信息并存,模型较为复杂.此外,在生产过程中,利用在线收集的数据进行故障预测时存在时序延迟问题.对此,建立一种基于时间动态因果图(TDCD)的故障预测模型.在模型建立过程中,提出参数的延迟时间间隔学习算法,即移动搜索最大信息系数(MIC)算法,充分考虑了时序方面的延迟问题.在推理过程中,加入趋势分析和延时信息排序以优化推理过程,减少因延迟时间造成的故障误报率.最后,使用某浮选过程因果图网络进行算法验证,并将所提出的策略应用于湿法冶金浸出过程,与单值/多值不确定动态因果图进行对比,以表明故障预测策略的先进性和有效性.
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关键词
湿法冶金
故障预测
时间动态因果图
延迟时间学习
异常度函数
趋势分析
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Keywords
hydrometallurgy
fault prediction
time dynamic causality diagram
delay time learning
anomaly function
trend analysis
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分类号
TP206.3
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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