一種基于反演思想的精餾過程雙變量擾動原因診斷方法技術

本發明專利技術涉及一種基于反演思想的精餾過程雙變量擾動原因診斷方法。本發明專利技術通過雙變量擾動響應曲線之間分布的規律，提取特征量，通過特征量建立與擾動原因之間的數學模型，運算實現雙變量擾動的定量辨識，建立的反演模型可以深入分析擾動原因，提高了擾動診斷的準確性，并且在只有擾動數據的情況下可以快速、準確地得出擾動量的大小。

A method for diagnosis of two variables disturbance in distillation process based on inversion idea

The invention relates to a diagnosis method of two variable disturbance in a rectification process based on inversion thought. The present invention based on the bivariate distribution of the disturbance response curve, feature extraction, through the establishment of mathematical model between the characteristic quantity and disturbing causes, realized quantitative identification of dual variable perturbation, inversion model can analyze the disturbance reason, improve the accuracy of diagnosis of disturbance, and only in the case of disturbance data can quickly and accurately obtain the perturbation size.

【技術實現步驟摘要】
一種基于反演思想的精餾過程雙變量擾動原因診斷方法
本專利技術涉及一種精餾過程故障診斷
，特別涉及一種基于反演思想的精餾過程雙變量擾動原因診斷方法。
技術介紹
精餾是石油化工生產過程中應用最廣泛的操作之一，對精餾設備和操作所作的微小的擾動會產生巨大的經濟損失。為確保精餾裝置安全、穩定運行，及時發現異常狀態中參數的裂化趨勢，需要及時識別異常原因，從源頭上預防和控制精餾事故的發生。同時精餾過程中存在大量擾動，使得擾動原因難以確定，擾動量信息診斷精度難以提高。對于雙變量的故障診斷，普遍使用的是多變量統計的方法。如主元分析(PCA)、偏最小二乘(PLS)算法等，以及這些算法的改進算法，例如動態PCA、核PCA及獨立成分分析(ICA)與動態時間規整(DTW)、累積和控制圖(CUSUM)或支持向量機(SVM)等的結合。以上方法只是在故障發生之后診斷出故障的位置或是實時偵測故障是否發生，不能深入分析擾動原因。本文將反演的思想應用于精餾故障診斷領域，在只有擾動數據或曲線的情況下，使用此方法能快速、準確地實現擾動量的定量分析。
技術實現思路
針對上述現有技術中存在的問題，本專利技術提供一種基于反演思想的精餾過程擾動原因診斷的方法，可深入分析擾動原因，快速、準確地實現擾動量的定量辨識。為實現上述目的，本專利技術提供如下技術方案：一種基于反演思想的精餾過程雙變量擾動原因診斷的方法，包括擾動原因反演模型的建立，其具體實施步驟如下：(1)基于精餾過程機理，動態模擬出雙變量同時擾動時的正常及異常樣本；(2)繪制出塔頂組分(苯濃度)隨進料量、進料組成及回流比擾動下的響應曲線；(3)根據擾動曲線的分布規律提取特征量，建立擾動特征量與擾動原因的反演模型。進一步，步驟(3)中建立擾動特征量與擾動原因的反演模型具體如下：根據模擬出的擾動響應曲線的分布規律，找出兩個能特征表示曲線的量(曲線在某點的切線斜率和擾動曲線和正常曲線之間的歐式距離)，根據遺傳算法搜索最優函數形式，將反演問題轉化為函數優化問題，得到反演模型。本專利技術的有益效果如下：(1)本專利技術提供了一種基于反演思想的精餾過程雙變量擾動原因診斷方法，實現了由擾動數據直接反向推理出擾動量的目的，更深入的分析了擾動原因。附圖說明圖1為進料量和進料組成擾動時苯濃度的響應曲線圖；圖2為進料量和回流比擾動時苯濃度的響應曲線圖；圖3為進料組成和回流比擾動時苯濃度的響應曲線圖；具體實施方式為了使本領域的人員更好地理解本專利技術的技術方案，下面對本專利技術的技術方案進行清楚、完整的描述，基于本申請中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動的前提下所獲得的其它類同實施例，都應當屬于本申請保護的范圍。實施例一：一種基于反演思想的精餾過程雙變量擾動原因診斷方法，包括擾動原因反演模型的建立，其步驟具體如下：(1)基于精餾過程動態機理，基于MATLAB平臺動態模擬出雙變量同時擾動時的正常及異常樣本；(2)繪制出塔頂輕組分(苯濃度)隨進料量、進料組成及回流比擾動下的響應曲線；(3)根據擾動曲線的分布規律提取特征量，建立擾動特征量與擾動原因的反演模型。步驟(2)中塔頂輕組分(苯濃度)隨進料量、進料組成及回流比擾動下的響應曲線具體如下：設置試驗時間為40h，采樣間隔為5s，異常類型設定為進料流量與進料組成、進料流量與回流比、進料組成與回流比雙變量同時擾動，擾動幅度設置為±1～10％以內。步驟(3)中建立擾動特征量與擾動原因的反演模型具體如下：如圖1、2、3所示，可以看出，六種擾動類型對苯的影響大體趨勢相同。隨著擾動量的增加擾動曲線排布在標準曲線的上方，最后的濃度越來越大并趨近于1，隨著擾動量的減少擾動曲線出現在標準曲線的下方，且呈現一定的規律，根據模擬出的擾動響應曲線的分布規律，找出兩個能特征表示曲線的量(曲線在1h處的切線斜率和擾動曲線和正常曲線之間的歐式距離)，根據遺傳算法搜索最優函數形式，將反演問題轉化為函數優化問題，得到反演模型。具體反演模型如式(1)～(12):ΔzF2＝3.598-0.00291*d2+0.000175*d22-1.082E-5*d23+2.748E-7*d24-2.56E-9*d25-46.6*k2+150.035*k22(4)ΔF3＝0.79+0.938*d3-1.0225*d32+0.268*d33+206.55*ln(x3)+10298.64*(ln(x3))2(5)此外，應當理解，雖然本說明書按照實施方式加以描述，但并非每個實施方式僅包含一個獨立的技術方案，說明書的這種敘述方式僅僅是為清楚起見，本領域技術人員應當將說明書作為一個整體，各實施例中的技術方案也可以經適當組合，形成本領域技術人員可以理解的其他實施方式。本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種基于反演思想的精餾過程雙變量擾動原因診斷方法，其特征在于，包括如下步驟：1)基于精餾機理動態模擬擾動正常、擾動樣本，繪制出擾動響應曲線；2)依據擾動響應曲線的規律性，選擇各擾動曲線與標準曲線之間的歐氏距離和擾動曲線在某點的切線斜率作為特征量定量表示各擾動；3)基于遺傳算法自搜索特征量與擾動量之間的函數關系式，建立擾動原因反演模型，實現定量分析擾動原因的目的。

【技術特征摘要】
1.一種基于反演思想的精餾過程雙變量擾動原因診斷方法，其特征在于，包括如下步驟：1)基于精餾機理動態模擬擾動正常、擾動樣本，繪制出擾動響應曲線；2)依據擾動響應曲線的規律性，選擇各擾動曲線與標準曲線之間的歐氏距離和擾動曲線在某點的切線斜率作為特征量定量表示各擾動；3)基于遺傳算法自搜索特征量與擾動量之間的函數關系式，建立擾動原因反演模型，實現定量分析擾動原因的目的。2.權利要求1所述的擾動原因反演模型，其特征在于，基于以下方程實現擾動原因的定量分析：ΔzF2＝3.598-0.00291*d2+0.000175*d22-1.082E-5*d23+2.748E-7*d24-2.56E-9*d25-46.6*k2+150.035*k22ΔF3＝0.79+0.938*d3-1.0225*d32+0.268*d33+206.55*ln(x3)+10298.64*(ln(x3))...

【專利技術屬性】
技術研發人員：田文德，梁慧婷，崔哲，李樂寧，
申請(專利權)人：青島科技大學，
類型：發明
國別省市：山東,37