化工过程超早期故障预警方法研究

摘要

化工生产过程中,故障发生至故障参量超限报警,期间存在变化幅度较小、不易观测的故障发展状态,若能在此阶段捕捉异常信息并做出预警,提醒操作人员及时关注、排查、检修,可显著降低事故发生概率,保证生产安全.针对化工过程超早期故障提出的基于密度的携噪声空间聚类(DBSCAN)预警检测方法,通过构建有关超早期故障数据集合的K个最大密度相连子集——类,找出异常数据点,并根据异常点集群出现的位置确定预警点,实现超早期故障的预警检测;通过探究与故障微弱程度有关的两大因素(噪声及故障参量变化率)对预警点位置的影响,得出超早期故障数据特征与预警质量之间的关系;通过对比基于DBSCAN方法与传统阈值法的预警结果可知,基于DBSCAN方法的故障预警时间早于阈值法,证明所述方法能够有效预警化工过程超早期故障.