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基于信息融合的反应釜故障诊断方法研究

作　者: 陈波
导　师: 潘海鹏
学　校: 浙江理工大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 反应釜故障诊断 D-S证据理论模糊专家神经网络
分类号: TP202
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 2次
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内容摘要

反应釜是化工生产中的重要设备，根据工厂的实际情况和管理要求，研究反应釜故障诊断系统，不仅保证设备安全可靠，而且对生产的顺利进行也具有重要作用。故障诊断方法很多，但针对反应釜的故障诊断偏少，且大多采用单一的故障诊断形式。本文在对国内外研究现状进行深入分析的基础上，通过研究反应釜工作机理及故障特征，提出了将RBF神经网络、模糊专家诊断策略有机结合的决策级信息融合故障诊断系统。主要工作如下：(1)介绍了反应釜的功能和特点，对反应釜故障原因进行了深入分析，对传统人工排除故障的方法进行了梳理，为开展诊断策略的研究提供了理论依据。(2)在阐述RBF神经网络及粒子群优化算法等理论的基础上，提出基于粒子群算法的RBF神经网络优化算法，提高了网络泛化的能力和非线性系统辨识能力，增强了系统故障诊断的准确率。(3)研究了反应釜故障诊断专家系统的原理及其基本结构，指出了模糊专家系统相对于传统专家系统所具有的优点，构建了基于模糊逻辑的反应釜故障诊断专家系统，探讨了反应釜故障知识的获取方式，建立了模糊产生式规则库与推理机制，并给出了故障推理运行实例。(4)针对传统的单一诊断模式存在的缺陷，为提高故障诊断的准确率，建立了一种将RBF神经网络、模糊专家诊断策略有机结合的信息融合故障诊断模型，提出了基于D-S证据理论推理的数据融合方法，提高了诊断结论的可信度，减小了诊断的不确定性。将该方法应用于反应釜故障诊断，其诊断结果与事实相吻合，验证了诊断方案的可行性与有效性。

全文目录

摘要  6-7
Abstract  7-12
第一章绪论  12-21
  1.1 课题研究的背景和意义  12
  1.2 故障诊断概述  12-17
    1.2.1 故障的定义与特点  12-13
    1.2.2 故障诊断的本质  13-14
    1.2.3 故障诊断的流程及相关技术  14-15
    1.2.4 故障诊断的方法  15-17
  1.3 故障诊断的国内外研究现状  17-19
  1.4 本论文的研究内容安排  19-21
第二章反应釜故障机理及诊断系统框架  21-29
  2.1 引言  21
  2.2 反应釜基本结构  21-23
  2.3 反应釜工作原理  23-24
  2.4 反应釜常见故障与分析  24-27
    2.4.1 有关反应釜的事故案例  24-25
    2.4.2 反应釜故障的原因分析  25-26
    2.4.3 反应釜故障的传统诊断方法  26-27
  2.5 反应釜信息融合故障诊断架构  27-28
  2.6 本章小结  28-29
第三章基于神经网络的反应釜故障诊断系统  29-35
  3.1 引言  29
  3.2 RBF 神经网络简介  29-30
  3.3 基于 PSO 优化 RBF 神经网络  30-32
    3.3.1 经典 PSO 算法  30-31
    3.3.2 改进的PSO算法  31-32
    3.3.3 改进PSO算法优化RBF 神经网络的实现  32
  3.4 改进的RBF 神经网络在反应釜故障诊断中的应用  32-34
  3.5 本章小结  34-35
第四章基于模糊专家的反应釜故障诊断系统  35-53
  4.1 引言  35
  4.2 传统专家系统  35-38
    4.2.1 专家系统的概念  35-36
    4.2.2 专家系统的功能  36
    4.2.3 专家系统的结构  36-38
    4.2.4 传统的专家系统存在的问题  38
  4.3 模糊专家系统  38-44
    4.3.1 模糊理论基础  38-40
    4.3.2 模糊故障诊断原理  40-41
    4.3.3 模糊专家系统的定义  41
    4.3.4 模糊专家系统的结构与分类  41-43
    4.3.5 模糊专家的特点与优点  43-44
    4.3.6 本论文选择模糊专家系统的原因  44
  4.4 基于模糊专家的反应釜故障诊断研究  44-51
    4.4.1 反应釜模糊专家故障诊断系统的结构  44-45
    4.4.2 反应釜模糊专家系统的知识获取  45-46
    4.4.3 反应釜模糊专家系统的知识表示  46-48
    4.4.4 反应釜模糊专家系统的知识库  48-49
    4.4.5 反应釜模糊专家系统的推理  49-50
    4.4.6 反应釜模糊专家系统的诊断实例  50-51
  4.5 本章小结  51-53
第五章基于决策层信息融合的反应釜故障诊断系统  53-64
  5.1 引言  53
  5.2 信息融合的基本原理  53-56
    5.2.1 信息融合的定义  53-54
    5.2.2 信息融合的种类和级别  54-55
    5.2.3 信息融合的优缺点  55-56
  5.3 基于信息融合的反应釜故障诊断模型  56-57
  5.4 决策层融合算法与 D-S 证据理论  57-60
    5.4.1 D-S 证据理论概述  57-58
    5.4.2 D-S 证据理论的基本概念与公式  58-59
    5.4.3 D-S 证据理论的组合规则  59-60
  5.5 基于 D-S 理论的反应釜决策层信息融合故障诊断  60-63
    5.5.1 反应釜故障诊断模型的建立  60
    5.5.2 信息融合的反应釜故障诊断步骤  60-61
    5.5.3 应用 D-S 证据理论的故障诊断算例分析  61-63
  5.6 本章小结  63-64
第六章结论与展望  64-65
参考文献  65-68
致谢  68-69
攻读硕士学位期间取得的研究成果  69

基于信息融合的反应釜故障诊断方法研究

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