化工过程实时故障诊断专家系统的研究与实现

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该文在与某石化企业合作开发的故障诊断项目的背景下,研究了化工过程的实时故障诊断专家系统技术,并为进一步的开发与实用化打下良好的基础.该文首先详细分析了化工过程的故障诊断技术,包括故障诊断的概念.基本原理、关键技术及方法等,介绍了人工智能在故障诊断中的应用,并比较了各类诊断系统的优缺点,在系统的研究了专家系统的结构与原理的基础上,该文吸收了人工智能与计算机科学的新技术,研究开发了一种通用的化工过程装置设备与运行实时故障诊断专家系统.为了提高系统的运行效率,该文提出了一种利用覆盖技术和 缓冲机制来设计内存数据库的构想,并给出了原理实现图.在推理机制方面,推理机采用正反混合推理,搜索策略采用与/或图的启发式有界深度优先搜索策略.为了提高搜索效率,在搜索过程中采用 -β剪枝技术,可以显著减少搜索量.该文的工业应用案例:润滑油酮苯脱蜡油回收装置故障诊断专家系统与FCCU实时故障诊断专家系统的开发结果表明,诊断系统具有良好的诊断性能,同时具有优异的通用性、开放性和可扩充性,为进一步的应用与开发提供了条件.
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