工業(yè)過程運(yùn)行案例性能分析與在線評價(jià)的研究.pdf

1、在現(xiàn)代工業(yè)過程中，為了降低生產(chǎn)成本、減少排放與能耗，保持企業(yè)的競爭力，需要使過程安全、可靠、平穩(wěn)地運(yùn)行，其中安全問題為至關(guān)重要。過程故障是引起工業(yè)安全隱患、危險(xiǎn)狀況的重要原因，過程監(jiān)控的研究致力于解決故障的檢測、分離、診斷、過程恢復(fù)等，已經(jīng)成為自動(dòng)化領(lǐng)域的一個(gè)重要分支。根據(jù)過程監(jiān)控模型的不同，一般可以將監(jiān)控方法分為基于解析模型、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和基于知識或定性模型的方法。相比于故障檢測和診斷，安全分析與評價(jià)更多地是從工藝角度具體細(xì)致地描述過程設(shè)

2、備、運(yùn)行狀態(tài)的安全性。過程故障的自動(dòng)恢復(fù)性控制、實(shí)時(shí)安全性評價(jià)和自動(dòng)安全控制等將是過程控制今后的一個(gè)重要發(fā)展方向，而實(shí)現(xiàn)這工作的第一步則需要得到過程安全性的實(shí)時(shí)分析和評價(jià)結(jié)果。
　　 過程監(jiān)控與故障診斷、安全性能的分析評價(jià)等研究已取得許多理論和應(yīng)用成果，但同時(shí)也存在較多尚未解決的問題。本文從初步討論控制策略對故障檢測的影響出發(fā)，接著提出解決一類復(fù)雜故障的分離問題的方法，然后探索性地構(gòu)造了兩種安全性指數(shù)，從變量安全約束和動(dòng)態(tài)穩(wěn)定型

3、兩方面得到運(yùn)行狀態(tài)的安全性的在線評價(jià)結(jié)果。由于該領(lǐng)域涉及的方面較廣，文中不可能巨細(xì)無遺地對所有問題進(jìn)行研究，但也希望借助本文的探討拋磚引玉，供作深入研究的引子。本文主要工作和創(chuàng)新結(jié)果如下：
　　 (1)針對工業(yè)過程運(yùn)行中的一些復(fù)雜現(xiàn)象進(jìn)行介紹和討論。由于工業(yè)過程涉及到很多復(fù)雜的物質(zhì)、能量交換和物理化學(xué)變化，往往具備規(guī)模大，變量多，高度非線性、強(qiáng)耦合性與相關(guān)性等特征?？刂撇呗缘囊敫淖兞讼到y(tǒng)輸入輸出、動(dòng)態(tài)關(guān)系；受到各種過程固有特征

4、和外在因素變化的影響，工業(yè)過程會(huì)呈現(xiàn)出多工況或多模式的運(yùn)行狀態(tài)；作為非線性系統(tǒng)，許多工業(yè)過程存在分岔現(xiàn)象，影響系統(tǒng)的穩(wěn)定性與安全性.工業(yè)過程復(fù)雜的運(yùn)行狀態(tài)給故障檢測和診斷，安全分析和評價(jià)的研究帶來了較大的困難和挑戰(zhàn)。然后以Tennessee Eastman(TE)過程為例，初步討論了過程控制策略對監(jiān)控性能的影響。
　　 (2)基于結(jié)構(gòu)化殘差(Structured Residuals)的故障分離方法的原理在于為不同故障設(shè)計(jì)具有區(qū)分

5、功能的殘差響應(yīng)特征，將故障特征進(jìn)行解耦。工業(yè)過程中普遍存在對系統(tǒng)有復(fù)雜影響的故障，其解耦難度較大，甚至是不可分離性的。在過程的主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)模型下，提出一種多層策略，去除復(fù)雜故障的共同影響特征，將其轉(zhuǎn)化成簡單故障。然后分配至不同層進(jìn)行區(qū)分，在設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)化殘差時(shí)，每個(gè)殘差被設(shè)置為對某一故障不敏感，同時(shí)最大化其對其余故障響應(yīng)的敏感度。經(jīng)過逐層特征抽取和結(jié)構(gòu)化殘差設(shè)計(jì)，最后得到表征

6、各殘差對全部故障響應(yīng)特征的事件矩陣，用于分類全部簡單或復(fù)雜的故障。將該方法應(yīng)用于TE過程，仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了其有效性。
　　 (3)為了實(shí)時(shí)地給出過程運(yùn)行安全性的在線評價(jià)，提出一種基于多模式工況識別的方法。首先基于工業(yè)過程的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，使用混合高斯模型(GaussianMixture Model，GMM)來表征過程的多工況狀態(tài)，并在線識別當(dāng)前工況。將過程變量變化至其安全邊界的概率作為安全性指數(shù)(Safety Index，SI)

7、，用于描述當(dāng)前工況的安全程度，該指數(shù)的構(gòu)造可以視為從高維的過程變量空間至指數(shù)空間的一個(gè)映射。根據(jù)歷史運(yùn)行的安全性能指數(shù)值的范圍進(jìn)行等級劃分，并在一個(gè)較低的D空間中得到與不同安全性能等級的子集(子空間)與區(qū)域邊界，然后可以得到當(dāng)前安全性能在子空間內(nèi)的裕度。將該指數(shù)應(yīng)用于TE過程和一個(gè)工業(yè)聚丙烯(Polypropylene，PP)生產(chǎn)過程，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明SI能夠?qū)崟r(shí)指示過程運(yùn)行安全性的變化，并為提高過程安全性能的進(jìn)一步操作提供調(diào)節(jié)方向的參考。

8、
　　 (4)基于Hopf分岔分析，從動(dòng)態(tài)穩(wěn)定性方面對工業(yè)過程運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行安全性評價(jià)。采用分岔方程描述過程系統(tǒng)的Hopf分岔點(diǎn)所在的臨界曲面，并作為系統(tǒng)參數(shù)或操作變量的安全邊界，然后構(gòu)造了一個(gè)動(dòng)態(tài)安全性指數(shù)(Dynamic SafetyIndex，DSI)用于綜合描述各參數(shù)到其分岔點(diǎn)的距離。將該方法應(yīng)用于一個(gè)聚乙烯(Polyethylene，PE)流化床反應(yīng)器的仿真過程中，結(jié)果表明該動(dòng)態(tài)安全性指數(shù)能夠有效指示過程系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)至