一种化工过程反应器故障检测的信息融合方法技术

本发明专利技术公开了一种化工过程反应器故障检测的信息融合方法。本发明专利技术先利用两个过程变量历史数据分别构造标称信度分布表，然后两个过程变量的实时样本分别在线激活对应的标称信度得到每一时刻下的报警置信度，再利用报警置信度区间型融合规则对这两个报警置信度进行动态融合，得到每一时刻的报警证据，基于报警准则判定是否发出报警，这种基于报警置信度区间型融合规则的报警过程可以有效的降低报警器的误报率和漏报率。器的误报率和漏报率。器的误报率和漏报率。

【技术实现步骤摘要】
一种化工过程反应器故障检测的信息融合方法


[0001]本专利技术涉及一种化工过程反应器故障检测的信息融合方法，属于化工安全运行检测领域。

技术介绍

[0002]在化工过程反应器中，由反应器故障导致物料反应程度异常的危害已经不能忽视。化工过程反应器故障作为一种经常性发生的故障，会导致反应器内的温度、压强发生剧烈变化，整个化工过程也将会被反应器故障所影响，甚至会造成反应器的爆炸。因此，通过对进料流量和冷凝水流量设置合理的报警装置可以实现对反应器故障的检测。
[0003]化工过程反应器故障，是要对进料流量和冷凝水流量做整体分析，然后设计合适的报警器对反应器内部反应状态进行实时高效的监控。一般情况下，简单的报警器采用单一变量下的阈值触发报警产生的机制，即只能通过单一的输入信号变量是否触发设定的报警阈值来决定报警与否，这种报警机制在反应器的实际应用中，经常会导致误报率、漏报率过高。通常情况下，误报率、平均延迟时间和漏报率是权衡一个报警器性能的三个指标。因此，基于单一阈值判别机制的报警器使用了设置死区、数字滤波、时间延迟的设计方法，这些普通的报警方法在输入变量超过阈值则立即报警、低于阈值报警即刻解除的机制。然而，由于化工过程存在反应器运行和传感器信息采集中各种不确定性干扰，这些普通报警方法则造成漏报率和误报率过高，则不能精确判定反应器运行状态。

技术实现思路

[0004]本专利技术针对现有技术的不足，提供了一种化工过程反应器故障检测的信息融合方法。
[0005]本专利技术包括以下各步骤：
[0006](1)将第一管道和第二管道连接反应器，其中第一管道和第二管道分别进入冷凝水和物料，利用安装在反应器上的第二管道的冷凝水流量检测器，获得冷凝水流量，记为x1，利用安装在第二管道上的物料流量检测器，获得物料流量，记为x2，当物料的反应程度出现异常时，冷凝水流量x1由正常值2640m3/h逐渐变化，物料流量x2也由正常值18.8m3/h逐渐变化，同时反应器内部物料反应程度由正常状态转为异常状态，冷凝水流量检测器和物料流量检测器每隔1秒采集一次冷凝水流量和物料流量。
[0007](2)设定化工过程反应器故障检测方法的辨识框架为Θ＝{NA,A}，其中NA＝0表示物料的反应程度处于正常状态，A＝1表示物料的反应程度处于异常状态。
[0008](3)由步骤(1)可知x1和x2分别是化工过程反应器故障检测方法中的冷凝水流量和物料流量的监测变量，令x1(k)和x2(k)，k＝1,2,3,
…
,K，分别是检测器对冷凝水流量和物料流量的在线测量序列，k为采样时刻，采样数量K要大于900。
[0009](4)设定化工过程反应器故障检测方法的两个输入故障特征为x1(k)和x2(k)，其参考值集合为O＝{O
n
|n＝1,2,
…
,N}和P＝{P
m
|m＝1,2,
…
,M}，报警器输出为反应程度状态，记
为y(k)，其参考值集合为Z＝{Z
e
|e＝1,2}，其中Z1＝NA＝0，Z2＝A＝1。
[0010](5)利用步骤(3)得到输入x1(k)和x2(k)关于输出y(k)的测量值序列V＝{x1(k)，x2(k),y(k),k＝1,2,3,
…
,K,K>900}，将x1(k)、x2(k)和y(k)表示成样本集合B＝[x1(k),x2(k),y(k)]的形式，确定x1(k)和x2(k)中分别有K1个测量值是反应器中的物料处于正常状态时测得的，对应的输出状态y(k)＝0，确定x1(k)和x2(k)分别有K2个测量值是反应器的物料处于异常状态时测得的，对应的输出状态y(k)＝1，并且有K1+K2＝K，将x1(k)和y(k)表示成样本集合T1＝[x1(k),y(k)]，将x2(k)和y(k)表示成样本集合T2＝[x2(k),y(k)]，其中[x1(k),y(k)]和[x2(k),y(k)]分别为一个样本向量，分别将K个样本向量[x1(k),y(k)]和[x2(k),y(k)]用信息变换方法转化为相应的标称信度分布。
[0011](6)对于在线得到的样本x1(t),t＝1,2,3,
…
，其必然落入参考值O
n
、O
n+1
之间，此时这两个参考值对应的标称信度和被激活，则在线样本x1(t)的报警置信度可由标称信度和以加权和的形式获得
[0012][0013][0014]同理，对于在线得到的样本x2(t),t＝1,2,3,
…
，报警置信度也可表示为
[0015][0016][0017](7)根据步骤(6)获得t时刻关于操作变量x1和x2的报警置信度和其中，利用报警置信度区间型融合规则把每一时刻的报警置信度和进行融合，得出融合后的t时刻的报警证据，记为M
t
＝(M
t
(NA),M
t
(A),M
t
(Θ))，其中，M
t
(Θ)＝0。
[0018](8)根据步骤(7)得到t时刻的报警证据M
t
＝(M
t
(NA),M
t
(A),M
t
(Θ))，设定如下报警准则：如果M
t
(NA)≥M
t
(A)，输出y
t
(k)＝0，不报警，表示此时反应器内部物料反应程度处于正常状态；如果M
t
(NA)<M
t
(A)，输出y
t
(k)＝1，报警，表明此时反应器内部物料反应程度处于异常状态。
[0019]本专利技术提出的一种化工过程反应器故障检测的信息融合方法，先利用两个变量分别构造标称信度分布表，在线激活对应的标称信度分别得到对应每一时刻的两个报警置信度，再利用报警置信度区间型融合规则对这两个报警置信度进行融合，得到每一时刻的报警证据，并在有关判定准则下判定是否发出报警，这种基于报警置信度区间型融合规则的融合过程可以有效的降低报警器的误报率和漏报率，从而达到提升报警器精确性的目的。依据本专利技术方法所编的程序(编译环境为C++等)能够在监控报警的计算机上运行，并与传感器、数据存储器及数据采集器等硬件组成在线报警系统，从而实现对于运行状态的报警功能。
(k),y(k),k＝1,2,3,
…
,K,K>900}，将x1(k)、x2(k)和y(k)表示成样本集合B＝[x1(k),x2(k),y(k)]的形式，确定x1(k)和x2(k)中分别有K1个测量值是反应器中的物料处于正常状态时测得的，对应的输出状态y(k)＝0，确定x1(k)和x2(k)分别有K2个测量值是反应器中的物料处于异常状态时测得的，对应的输出y(k)＝1，并且有K1+K2＝K，将x1(k)和y(k)表示成样本集合T1＝[x1(k),y(k)]，将x2(k)本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种化工过程反应器故障检测的信息融合方法，其特点在于该方法包括以下各步骤：(1)将第一管道和第二管道连接反应器，其中第一管道和第二管道分别进入冷凝水和物料，利用安装在反应器上的第二管道的冷凝水流量检测器，获得冷凝水流量，记为x1，利用安装在第二管道上的物料流量检测器，获得物料流量，记为x2；当物料的反应程度出现异常时，冷凝水流量x1由正常值逐渐变化，物料流量x2也由正常值逐渐变化，同时反应器内部物料反应程度由正常状态转为异常状态，冷凝水流量检测器和物料流量检测器每隔1秒采集一次冷凝水流量和物料流量；(2)设定化工过程反应器故障检测方法的辨识框架为Θ＝{NA,A}，其中NA＝0表示物料的反应程度处于正常状态，A＝1表示物料的反应程度处于异常状态；(3)由步骤(1)可知x1和x2分别是化工过程反应器故障检测方法中的冷凝水流量和物料流量的监测变量，令x1(k)和x2(k)，k＝1,2,3,
…
,K，分别是检测器对冷凝水流量和物料流量的在线测量序列，k为采样时刻，采样数量K大于900；(4)设定化工过程反应器故障检测方法的两个输入故障特征为x1(k)和x2(k)，其参考值集合分别为O＝{O
n
|n＝1,2
…
,N}和P＝{P
m
|m＝1,2
…
,M}，报警器输出为反应程度状态，记为y(k)，其参考值集合为Z＝{Z
e
|e＝1,2}，其中Z1＝NA＝0，Z2＝A＝1；(5)利用步骤(3)得到输入x1(k)和x2(k)关于输出y(k)的测量值序列V＝{x1(k)，x2(k),y(k),k＝1,2,3,
…
,K,K>900}，将x1(k)、x2(k)和y(k)表示成样本集合B＝[x1(k),x2(k),y(k)]的形式，确定x1(k)和x2(k)中分别有K1个测量值是反应器中的物料处于正常状态时测得的，对应的输出状态y(k)＝0，确定x1(k)和x2(k)分别有K2个测量值是反应器的物料处于异常状态时测得的，对应的输出状态y(k)＝1，并且有K1+K2＝K，将x1(k)和y(k)表示成样本集合T1＝[x1(k),y(k)]，将x2(k)和y(k)表示成样本集合T2＝[x2(k),y(k)]，其中[x1(k),y(k)]和[x2(k),y(k)]分别为一个样本向量，分别将K个样本向量[x1(k),y(k)]和[x2(k),y(k)]用信息变换方法转化为相应的标称信度分布；(6)对于在线得到的样本x1(t),t＝1,2,3,
…
，其必然落入参考值O
n
、O
n+1
之间，此时这两个参考值对应的标称信度和被激活，则在线样本x1(t)的报警置信度可由标称信度和以加权和的形式获得以加权和的形式获得同理，对于在线得到的样本x2(t),t＝1,2,3,
…
，报警置信度也可表示为报警置信度也可表示为(7)根据步骤(6)获得t时刻关于x1和x2的报警置信度和其中，利用报警置信度区间型融合规则把每
一时刻的报警置信度和进行融合，得出融合后的t时刻的报警证据，记为M
t
＝(M
t
(NA),M
t
(A),M
t
...

【专利技术属性】
技术研发人员：翁旭，刘赛军，徐晓滨，侯平智，李轶，冯静，余善恩，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：