[1]杨佳婧,张勤,朱群雄.动态不确定因果图在化工过程故障诊断中的应用[J].智能系统学报,2014,9(02):154-160.[doi:10.3969/j.issn.1673-4785.201402012]
 YANG Jiajing,ZHANG Qin,ZHU Qunxiong.Application of Dynamic Uncertain Causality Graphto fault diagnosis in chemical processes[J].CAAI Transactions on Intelligent Systems,2014,9(02):154-160.[doi:10.3969/j.issn.1673-4785.201402012]
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动态不确定因果图在化工过程故障诊断中的应用(/HTML)
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《智能系统学报》[ISSN:1673-4785/CN:23-1538/TP]

卷:
第9卷
期数:
2014年02期
页码:
154-160
栏目:
出版日期:
2014-04-25

文章信息/Info

Title:
Application of Dynamic Uncertain Causality Graphto fault diagnosis in chemical processes
作者:
杨佳婧1 张勤2 朱群雄1
1. 北京化工大学 信息科学与技术学院, 北京 100029;
2. 北京航空航天大学 计算机学院, 北京 100083
Author(s):
YANG Jiajing1 ZHANG Qin2 ZHU Qunxiong1
1. College of Information Science and Technology, Beijing University of Chemical Technology, Beijing 100029, China;
2. School of Computer Science and Engineering, Beihang University, Beijing 100083, China
关键词:
动态不确定因果图故障诊断化工过程TE过程
Keywords:
Dynamic Uncertain Causality Graphfault diagnosischemical processTennessee Eastman
分类号:
TP391.41
DOI:
10.3969/j.issn.1673-4785.201402012
摘要:
化工过程具有高复杂性和高危险性等特点,且生产过程都是长周期连续运转,一旦出现故障就会造成巨大的损失,因此对化工过程进行实时的过程监控和故障诊断,对于确保化工生产过程的安全性具有十分重要的意义。动态不确定因果图(Dynamic Uncertain Causality Graph,DUCG)理论是一种动态不确定因果知识的表达和推理方法,能够以图形方式简洁表达不确定因果关系,并基于证据化简图形知识库和进行事件展开运算,最终得到定性推理结果(可能的假设事件集合)及其发生的概率。以TE(Tennessee Eastman)化工过程为测试平台,对基于DUCG理论开发的一种新的应用于化工过程的实时过程监控与故障诊断系统进行了知识库构建和实时在线故障诊断测试,结果证明基于DUCG的化工过程故障诊断方法及开发的软件系统非常有效。

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期:2014-02-18。
基金项目:国家自然科学基金资助项目(61273330)
作者简介:杨佳婧,女,1989年生,硕士研究生,主要研究方向为动态不确定因果图理论及应用和故障诊断。
通讯作者:张勤,男,1956年生,教授,博士生导师,博士。主要研究方向为动动态不确定因果图理论及应用、系统可靠性评价与管理、知识产权理论及应用等。任国际原子能机构《与安全有关的专家系统》中方课题负责人,国家"九五"重大软课题负责人、国家自然科学基金、国家中长期科技发展规划纲要等多项课题负责人。发表学术论文70余篇。E-mail:zhangqin@buaa.edu.cn;朱群雄,男,1960年生,教授,博士生导师,博士。主要研究方向为智能建模与优化、数据挖掘与故障诊断等。主持完成20余项国家自然科学基金、国家"863"计划、省部级科研和企业工程项目,获省部级科技进步一等奖2项、二等奖1项、发明专利和国家软件著作权10余项,发表学术论文200余篇。E-mail:zhuqx@mail.buct.edu.cn.
更新日期/Last Update: 1900-01-01