複雜過程報警系統建模與最佳化

《複雜過程報警系統建模與最佳化》是依託北京化工大學，由朱群雄擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：複雜過程報警系統建模與最佳化
• 依託單位：北京化工大學
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：朱群雄

項目摘要

報警是及時發現生產過程中異常情況的直接手段，對保障生產安全至關重要。針對過程工業報警系統存在的報警泛濫、處置低效等問題，本課題研究報警系統涉及的報警數據、過程數據和工藝知識統一的描述方法，建立報警系統的理論框架，構建複雜過程系統的層次報警因果鏈圖模型；建立故障的可檢測性和可分辨性準則，結合過程變數的分層分組結構和過程故障與報警信息的傳播機率，研究報警變數選擇、單變數和多變數報警閾值的最佳化設計方法以及報警信息高效的層次可視化的方法；以TE過程和典型石化系統乙烯生產過程為研究套用對象，形成綜合過程知識和數據驅動的複雜過程報警系統建模與最佳化的新理論與新方法，研發報警系統層次因果鏈圖模型生成和報警系統信息可視化的軟體原型，為工業套用提供基礎。本項目研究成果具有重要的理論意義和實用價值，具有廣闊的套用前景。

結題摘要

為有效解決過程工業報警系統存在的報警泛濫、處置低效等問題，本課題從過程複雜本質特徵出發，研究基於數據和知識融合的過程工業報警多維層次模型建立方法，提出了一種空間解釋結構模型，在巨觀時間維度、微觀時間維度、巨觀空間維度和微觀空間維度等四個維度上實現過程拓撲結構可視化，有助於異常傳播路徑診斷和報警根源分析；為整體把握和分析過程的關聯特徵，又進一步提出了過程工業報警多維層次稀疏模型——稀疏空間解釋結構模型。在此基礎上，進行報警閾值最佳化、報警根源診斷、報警優先權劃分等一系列基礎研究，構成一套解決“報警泛濫”問題的系統性框架和解決方案。具體地提出了基於多維層次關聯一致性的多變數閾值設計方法、多模組融合的報警溯源分析方法和一種基於改進李克特量表的報警優先權劃分方法。在工業報警閾值最佳化設計方面，還提出了一種基於非參數核密度估計法的多變數動態報警閾值最佳化方法、一種綜合考慮誤報、漏報和關聯一致性的多變數報警閾值最佳化方法；在工業報警溯源分析方面，還重點研究了基於模組化貝葉斯網路的工業報警根源分析方法，提出了家族傳遞熵概念和家族傳遞熵測評評價函式FTET，由此基於簡單過程知識和數據分析方法，提出了一種基於FTET和簡單過程知識的複合型的貝葉斯網路結構學習方法和模組化貝葉斯網路建模方法，最後提出了報警狀態平均後驗機率最大化的報警溯源分析方法；在報警泛濫分析方面，還提出了報警泛濫序列聚類分析方法、複雜過程區間預測方法以及一種基於多核獨立元分析（MKICA）和自適應順序形態變換（AROMF）的多維特徵分類方法實現故障類型診斷；在智慧型過程建模方面，還提出了虛擬樣本生成技術和基於ELM的結構設計和算法改進方法；最後，研發了具有常規性能評估的報警系統可視化監控工具，該系統不僅可以展示報警全貌原始信息，還可快速識別報警根源、關鍵報警、滋擾報警以及報警系統性能水平，實現了高效監控，從一定程度上解決了報警泛濫問題。以TE過程和典型石化生產過程為研究與套用對象，驗證了所提方法的有效性，為過程工業報警系統最佳化提供了系列有效方法。在整個項目的研究過程中，按年度計畫順利開展研究工作，超額完成預期目標。組織了多次國際、國內學術會議並做了9次大會邀請報告，發表學術論文29篇，其中SCI收錄論文21篇、EI收錄論文5篇；授權發明專利6項；兩位青年教師晉升為副教授；培養出站博士後2人，畢業博士生3人、碩士生8人。