潘 力， 孔國(guó)利， 陳 越， 張文娟

(1.鄭州工程技術(shù)學(xué)院 信息工程學(xué)院，河南 鄭州 450044;2.東南大學(xué) 化學(xué)化工學(xué)院，江蘇 南京 211189;3.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 化工與化學(xué)學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150001)

化工涵蓋社會(huì)的方方面面，對(duì)于提高人民的生活質(zhì)量，增強(qiáng)國(guó)防科技實(shí)力，加快農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化改革，保證工業(yè)的高速穩(wěn)定發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義[1].然而，在化工過(guò)程中存在的各種故障增大了系統(tǒng)的安全隱患.為了提高化工過(guò)程的安全性，需要設(shè)計(jì)相應(yīng)的故障診斷方法[2].但是，由于生產(chǎn)環(huán)節(jié)的復(fù)雜及過(guò)程變量數(shù)量的龐大，往往導(dǎo)致故障診斷的時(shí)效性和準(zhǔn)確性偏低.

隨著各類算法的出現(xiàn)，化工過(guò)程的故障診斷得到了較多的研究.文獻(xiàn)[3]提出一種基于主元分析赫爾支持向量機(jī)的化工過(guò)程故障診斷算法，在TE(tennessee eastman)化工過(guò)程中的實(shí)驗(yàn)表明，所提方法有效提高了診斷性能和預(yù)報(bào)能力.文獻(xiàn)[4]首先利用RS故障指標(biāo)體系去除了化工過(guò)程信息的冗余特征，然后利用支持向量機(jī)建立了故障分類器，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，故障診斷準(zhǔn)確率得到了大幅提升.文獻(xiàn)[5]采用擴(kuò)展深度置信網(wǎng)絡(luò)提取時(shí)空信息，并選用兩層反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練故障診斷模型，方法的有效性在TE化工過(guò)程中得到了充分驗(yàn)證.文獻(xiàn)[6]基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)技術(shù)提出了一種改進(jìn)的K-近鄰算法，同時(shí)通過(guò)引入因素分析方法進(jìn)一步提高了故障診斷的精度.文獻(xiàn)[7]針對(duì)非線性化工過(guò)程提出一種基于核熵成分分析和多尺度主成分分析的故障診斷方法，實(shí)現(xiàn)了化工過(guò)程中主要故障的有效診斷.文獻(xiàn)[8]將長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入化工過(guò)程診斷中，實(shí)現(xiàn)了化工過(guò)程原始數(shù)據(jù)的高效分類.

本文提出一種基于云計(jì)算[9]和簡(jiǎn)化粒子群算法的新型診斷方法：利用云計(jì)算具備遠(yuǎn)程、大批量處理數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)，將化工過(guò)程的運(yùn)行數(shù)據(jù)調(diào)入分布式云中進(jìn)行處理，從而提升故障診斷的快速性；利用簡(jiǎn)化粒子群算法實(shí)現(xiàn)故障的精確診斷.為了驗(yàn)證所提方法的有效性，在TE化工過(guò)程中進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明所提方法可以提高故障診斷的速度和精度，從而提高化工過(guò)程的安全運(yùn)行水平.

1 TE化工過(guò)程概述

田納西-伊斯曼(tennessee eastman, TE)化工過(guò)程是由美國(guó)Eastman化學(xué)公司的Downs和Vogel提出的一個(gè)用來(lái)開發(fā)、研究和評(píng)價(jià)過(guò)程控制技術(shù)與監(jiān)控方法的化工過(guò)程模型.目前，TE過(guò)程已經(jīng)成為經(jīng)典的化工過(guò)程故障診斷對(duì)象.TE化工過(guò)程包括A、B、C、D、E、F、G、H共8種主要物質(zhì)成分.氣體成分A、C、D、E以及惰性成分B送入反應(yīng)器，產(chǎn)生液態(tài)成分G和H.反應(yīng)器中的各種化學(xué)反應(yīng)如下所示：

表1 TE化工過(guò)程故障列表

A(gas)+C(gas)+D(gas)→G(liquid)

(1)

A(gas)+C(gas)+E(gas)→H(liquid)

(2)

A(gas)+E(gas)→F(liquid)

(3)

3D(gas)→2F(liquid)

(4)

(1)～(4)式所示的所有化學(xué)反應(yīng)都是放熱的、不可逆的，而且反應(yīng)速度是溫度的函數(shù).由于(1)的反應(yīng)比(2)的反應(yīng)具有更高的活化能，因此其對(duì)溫度具有更高的靈敏度.TE過(guò)程包括21個(gè)故障，如表1所示.

2 提出的故障診斷方法

2.1 云計(jì)算與TE過(guò)程故障診斷

云計(jì)算是并行計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)、熱備份冗余等計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展融合的產(chǎn)物.美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究院對(duì)云計(jì)算的定義是：基于可用的、便捷的、按需的網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)，以及包括網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器、存儲(chǔ)、應(yīng)用軟件、服務(wù)的資源共享池，為用戶提供數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程存儲(chǔ)、處理與訪問(wèn)模式.圖1所示為云計(jì)算的基本原理圖.

在TE化工過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，借助云計(jì)算技術(shù)，將產(chǎn)生的數(shù)據(jù)送入存儲(chǔ)與計(jì)算功能非常強(qiáng)大的云端服務(wù)器進(jìn)行處理，可以有效提高故障診斷速度.此外，通過(guò)設(shè)計(jì)高性能診斷算法，可以實(shí)現(xiàn)故障的準(zhǔn)確診斷.

2.2 改進(jìn)簡(jiǎn)化粒子群算法

粒子群算法是一種基于種群的啟發(fā)式方法.粒子速度和位置的表達(dá)式分別為(下標(biāo)i代表第i個(gè)粒子，上標(biāo)t代表第t代)：

(5)

式中：a為分類質(zhì)量重要性系數(shù)；b為子集長(zhǎng)度系數(shù)；λ(S)為分類質(zhì)量；n為特征總數(shù).

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

為了驗(yàn)證所提故障診斷方法的有效性，在TE化工過(guò)程中進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)分析，選用T2統(tǒng)計(jì)作為診斷性能的度量，結(jié)果如圖2和圖3所示.由于TE過(guò)程故障較多，因此本文僅給出故障2和故障5的診斷結(jié)果.由圖2、圖3可見，在TE化工過(guò)程的運(yùn)行過(guò)程中，在所提方法的幫助下，可以準(zhǔn)確定位T2指標(biāo)異常的運(yùn)行點(diǎn)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)了相應(yīng)故障的快速、精確診斷.

4 結(jié) 論

針對(duì)傳統(tǒng)化工過(guò)程診斷方法精度和速度較差的問(wèn)題，提出一種基于云計(jì)算和簡(jiǎn)化粒子群算法的新型診斷方法.以經(jīng)典TE化工過(guò)程為例對(duì)提出的方法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)分析.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的方法可以提升故障診斷精度和速度，同時(shí)有助于解決大規(guī)模數(shù)據(jù)的快速批量處理問(wèn)題.