非正常工况下化工过程设备故障实时关联预警研究

为提高非正常工况下化工过程设备故障预警的准确性和鲁棒性,需在预测过程中考虑影响目标参数的其他关联参数的状态。提出基于灰色关联分析法和卡尔曼滤波法的化工过程故障实时关联预警方法,建立以目标参数为结果变量的灰色关联模型,通过灰色关联度分析及排序,提取关联系统中目标参数的关联原因变量,对过程参数进行实时预测和预警。在常减压装置故障预警案例分析中,分别以稳定塔回流罐液位和常压塔顶温度为目标参数,实时预测未来1 min内的参数状态值,当判断结果为故障时提前发出预警信息。结果表明:与传统卡尔曼滤波法相比,所提方法预测结果平均相对误差分别减小了91.06%和88.23%,并成功避免了一次误告警和一次漏告警。