基于著色賦時(shí)Petri網(wǎng)的過(guò)程狀態(tài)監(jiān)控技術(shù)研究.pdf

1、現(xiàn)代流程工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程表現(xiàn)為物料流、能量流、信息流，而生產(chǎn)設(shè)備在物理結(jié)構(gòu)上表現(xiàn)為靜態(tài)，生產(chǎn)中的異常狀態(tài)是在各種“流”的引導(dǎo)下在其中傳播的過(guò)程，異常狀態(tài)在各個(gè)監(jiān)測(cè)變量中表現(xiàn)出異常變化的前因后果、時(shí)序先后的關(guān)系。沿著這一思路，本文提出了兩類(lèi)相互關(guān)聯(lián)的新方法，用于對(duì)流程工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程的異常狀態(tài)監(jiān)控。
　　 由于一個(gè)異常狀態(tài)的出現(xiàn)都經(jīng)歷盟芽、發(fā)展到擴(kuò)散的過(guò)程，這一過(guò)程的信息往往蘊(yùn)涵在壓力、溫度、流量、液位等變量的異常變化(升高或下降引起的過(guò)

2、程報(bào)警)中。對(duì)此本文提出一類(lèi)基于最小二乘擬合的五元變化趨勢(shì)判斷算法，它利用歷史數(shù)據(jù)對(duì)變化趨勢(shì)作出發(fā)散上升收斂上升、平穩(wěn)運(yùn)行、收斂下降和發(fā)散下降的判斷，并對(duì)超設(shè)定值進(jìn)行了超上、超下閾報(bào)警的分類(lèi)，從而把隱含在運(yùn)行參數(shù)中的異常故障信息挖掘出來(lái)對(duì)異常狀態(tài)嚴(yán)重程度進(jìn)行判斷。
　　 論文給出了一類(lèi)新的著色賦時(shí)Petri網(wǎng)，用庫(kù)所代表各個(gè)觀測(cè)變量，用正、負(fù)變遷來(lái)描述它們之間的因果關(guān)系，庫(kù)所顏色集和時(shí)間集來(lái)表示變量的五類(lèi)變化趨勢(shì)以及持續(xù)的時(shí)間，