【摘 要】
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甲醇作为重要的化工原料,其应用覆盖于现代生产的各个领域。我国作为煤炭产出大国,大量使用煤炭方式制备甲醇,所以保证甲醇生产过程的安全和高效非常重要。本文首先对工业甲醇生产过程的数据采集、建模方法进行了综述。随后,以概率主元分析法作为数据驱动建模的切入点,为解决降维后潜变量空间依旧夹杂大量无关变量的问题,提出了新的正则化方法。与传统概率模型不同,本文引入了带有尖峰和板块成分的混合先验,用以表明潜变量对
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甲醇作为重要的化工原料,其应用覆盖于现代生产的各个领域。我国作为煤炭产出大国,大量使用煤炭方式制备甲醇,所以保证甲醇生产过程的安全和高效非常重要。本文首先对工业甲醇生产过程的数据采集、建模方法进行了综述。随后,以概率主元分析法作为数据驱动建模的切入点,为解决降维后潜变量空间依旧夹杂大量无关变量的问题,提出了新的正则化方法。与传统概率模型不同,本文引入了带有尖峰和板块成分的混合先验,用以表明潜变量对异常状态的敏感程度。在保证空间稀疏性的情况下,能表达原空间更多的信息。随后,将该正则化方案分别施加于潜变量和负载矩阵上,提出了基于期望最大化框架的贝叶斯推理方案,并开发了基于推理模型的故障检测和诊断方法。最后,以中国石油天然气集团甲醇工厂的工业生产数据作为依据,分别对两种方法进行验证。实验通过与传统方案对比的方式,从数据筛选、故障检测和故障定位三个方向证明所提出的方法优于传统方案。当故障存在于狭小时域内,变量相互关联或有延时性特点的情况下都能进行准确的故障诊断和定位。并且在绝大多数情况下都能表现出最低的误报率和漏报率。说明正则化后得到的潜变量空间不仅对相关变量更为敏感,还消除了无关变量的影响。
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