【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及故障诊断领域，具体地涉及一种化工产线故障诊断方法、一种化工产线故障诊断系统、一种电子设备及一种计算机可读存储介质。
技术介绍
1、随着化工过程、生化过程等流程行业过程的快速发展，为了降低维护成本，保障工业系统的安全，高效可靠的故障诊断系统越来越必要。一般来说，故障诊断系统包括状态监测传感器、数据采集装置、数据处理分析模块和诊断评估模块。由于流程行业过程通常是复杂且大规模的，导致这些多变量传感器读数往往具有高维度、复杂交互等特点。因此，将流程行业过程的故障诊断定义为一种基于多变量时间序列信号的识别任务，在工业领域得到了越来越多的重视。化工产线故障诊断是一种保障监控生产过程安全运行并优化的关键技术。数据驱动的故障诊断模型是目前最为常用的，到目前为止，常用的故障诊断方法根据模型的不同可以分为三类：1)基于知识的方法；2)基于模型的方法；3)基于数据的方法。
2、其中，基于知识或者模型的方法需要反应过程精确的机制模型，而这通常是难以获得的。例如，由于对系统中存在的发酵代谢等行为了解不足，生物化学过程很难用第一性原理方程
【技术保护点】
1.一种化工产线故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对历史样本进行转换处理，得到历史样本的图数据，包括；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对获取的化工产线的在线数据进行转换处理，得到在线数据的图数据，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对时刻t0的各个历史样本分别进行预处理，得到样本节点特征，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据历史样本的图数据构建故障诊断模型，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述Che...
【技术特征摘要】
1.一种化工产线故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对历史样本进行转换处理，得到历史样本的图数据，包括；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对获取的化工产线的在线数据进行转换处理，得到在线数据的图数据，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对时刻t0的各个历史样本分别进行预处理，得到样本节点特征，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据历史样本的图数据构建故障诊断模型，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述chegcn图...
【专利技术属性】
技术研发人员：李义，刘颖慰，卢翔，刘颉，张峰源，汪虎，隋淼，耿哲贤，佟毅，瞿金平，
申请(专利权)人：吉林中粮生化有限公司，
类型：发明
国别省市：
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