【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种流程工业故障诊断系统，特别是一种基于变量因果影响 关系的流程工业故障诊断方法。现有技术流程工业生产过程中故障多发频发，往往造成严重的事故后果和较大的 经济损失，及时有效的生产状态监测和故障诊断技术能够降低系统故障发生 频率，保证系统安全高效运行。现有故障诊断技术分为基于定量模型、基于 定性模型和基于运行历史数据三类。基于定量模型的故障诊断技术以过程数学模型为基础，能得出精确的诊断结果，但是流程工业生产系统设备装置多， 结构复杂，并伴随各种化学反应，准确的系统定量模型不易获取。基于运行 历史数据的故障诊断技术不依赖系统模型，一般利用生产过程中的状态信号， 如旋转轴系振动信号，采用频谱分析等方法提取信号中包含的故障信息来实 现故障诊断，该类方法一般局限于大型旋转轴系装置和设备的故障诊断，且 多采用离线方式，实时性不够，同时对流程工业中其他设备的故障诊断无能 为力。基于定性模型的故障诊断技术较适合流程工业生产系统的特点，如故障树(FTA)，事件树(ETA)，符号有向图(SDG)等，这些方法不依赖系 统数学模型，同时能适应流程工业的各种装置、设备和...
【技术保护点】
一种基于变量因果影响关系的流程工业故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： １）通过人机交互模块输入生产过程的描述方程组ｘ↓［ｉ］＝＊ａ↓［ｉｊ］ｘ↓［ｊ］，ｄｘ↓［ｉ］／ｄｔ＝ｆ↓［ｉ］（ｘ↓［１］，ｘ↓［２］，…，ｘ↓［ｎ］），（ ｉ＝１，…，ｎ），ｘ↓［ｉ］表示过程变量，ａ↓［ｉｊ］表示变量系数，以及生产过程的类型，包括平衡过程、动态过程和混合过程； ２）变量因果影响关系生成模块根据输入的描述方程组和变量生成变量因果影响关系模型，然后以其为基础生成故障匹配规则 ，并将这些规则存储到关系数据库形式的故障规则库中； ３）变量状态信息采集模块采集实际生产...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：高建民，黄信林，陈富民，高智勇，陈坤，李成，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：87[中国|西安]
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