《複雜工業過程報警識別分析與依賴溯源關鍵技術研究》是依託北京化工大學，由徐圓擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：複雜工業過程報警識別分析與依賴溯源關鍵技術研究
- 依託單位：北京化工大學
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：徐圓
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
準確、高效的報警系統對提高生產過程安全性和可操作性至關重要。針對複雜工業過程報警泛濫、難以辨別等問題，本課題提出一種報警閾值非線性區間估計方法，通過建立閾值上下限估計模型，構建閾值區間估計質量綜合評價指標，實現報警閾值最佳化設定；提出報警特徵重構方法，放大報警特徵差異，並引入信息反饋機制，構建基於動態信息記憶反饋的深度學習網路，實現報警線上分類識別，提高報警識別準確度及抗干擾能力；提出報警依賴溯源方法，引入擴展有限狀態機(EFSM)，建立報警系統多層EFSM模型，探究遷移內和遷移間數據依賴及傳遞性，構建報警系統EFSM數據依賴圖和依賴溯源模型，實現報警根源有效分析與定位；以TE過程和典型石化乙烯生產過程為套用研究對象，形成面向複雜工業過程報警識別分析與依賴溯源的新理論與新方法，研發報警系統線上識別與溯源分析軟體原型，為保障過程安全生產提供有效的理論和技術支持。
結題摘要
準確、高效的報警系統對提高生產過程安全性和可操作性至關重要。針對複雜工業過程報 警泛濫、難以辨別等問題，本課題提出一種報警閾值非線性區間估計方法，通過建立閾值上下 限估計模型，構建閾值區間估計質量綜合評價指標，實現報警閾值最佳化設定；提出報警特徵重構方法，放大報警特徵差異，並引入信息反饋機制，構建基於動態信息記憶反饋的深度學習網路，實現報警線上分類識別，提高報警識別準確度及抗干擾能力；提出報警依賴溯源方法，引入擴展有限狀態機(EFSM)，建立報警系統多層EFSM模型，探究遷移內和遷移間數據依賴及傳遞 性，構建報警系統EFSM數據依賴圖和依賴溯源模型，實現報警根源有效分析與定位；以TE過程 和典型石化乙烯生產過程為套用研究對象，形成面向複雜工業過程報警識別分析與依賴溯源的新理論與新方法，研發報警系統線上識別與溯源分析軟體原型，為保障過程安全生產提供有效的理論和技術支持。
