论文摘要
过程安全一直以来是化学工业中尤为重要的问题之一,故障检测与诊断(FDD)作为化工异常工况管理最有力的工具之一,给过程安全提供了保障。随着深度学习的发展,很多智能学习算法已经被提出,然而这些算法却很少被应用到FDD中来。提出了一种基于稀疏过滤和逻辑回归(SFLR)算法的化工过程故障检测新方法。采用TE过程和环己烷无催化氧化制环己酮过程对提出的方法进行了验证,结果表明,所提出的方法均具有较高的诊断精度,案例研究表明提出的方法可以及时有效地诊断出故障。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 江升,旷天亮,李秀喜
关键词: 故障检测与诊断,安全,稀疏过滤,逻辑回归,神经网络,过程系统
来源: 化工学报 2019年12期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 无机化工,有机化工,自动化技术
单位: 华南理工大学化学与化工学院
分类号: TQ050.7;TP18
页码: 4698-4709
总页数: 12
文件大小: 2707K
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