基于SDG模型的故障诊断技术

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基于复杂网络理论的符号有向图(SDG)化工故障诊断

CHEMICAL INDUSTRY AND ENGINEERING PROGRESS 2016年第35卷第5期·1344·化工进展基于复杂网络理论的符号有向图（SDG ）化工故障诊断王政1，孙锦程1，王迎春1，姜英1，贾小平2，王芳2（1青岛科技大学化工学院，山东青岛266042；2青岛科技大学环境与安全工程学院，山东青岛266042）摘要：化工过程系统的大型化和复杂性，仅通过常规方式来描述故障机理越来越受到限制。

本文以流程图建模法构建的符号有向图（signed directed graph ，SDG ）故障模型为基础，将化工过程系统抽象为网络拓扑结构，通过对网络模型的统计特征描述，判断网络的复杂性、小世界性和无标度性，进而以复杂网络中心性理论定量计算网络中各个节点的重要性，分析比较各指标来确定网络中的核心节点，并通过Capocci 算法对网络进行社团结构的定量划分，最后以网络中的核心节点确定化工过程中易引起安全事故的关键变量，并用社团划分的结果绘制出化工故障诊断模型的关键路径，确定重点监测部位。

案例应用结果表明：该方法可行，为化工过程系统中故障节点和监测提供了新的解决思路，丰富了化工过程故障诊断和预防控制的相关理论。

关键词：化工流程；SDG ；复杂网络；故障诊断中图分类号：X 92 文献标志码：A 文章编号：1000–6613（2016）05–1344–09 DOI ：10.16085/j.issn.1000-6613.2016.05.013Research on chemical process signed directed graph(SDG) fault diagnosisbased on complex networkWANG Zheng 1，SUN Jincheng 1，WANG Yingchun 1，JIANG Ying 1，JIA Xiaoping 2，WANG Fang 2（1College of Chemical Engineering ，Qingdao University of Science and Technology ，Qingdao 266042，Shandong ，China ；2College of Environment and Safety Engineering ，Qingdao University of Science and Technology ，Qingdao266042，Shandong ，China ）Abstract ：C hemical process systems are large scale and complex. It was limited to describe the fault only through conventional model. This paper based on the SDG （signed directed graph ）fault model which constructed with flow modeling method and made the chemical process system abstract the network topology. We described the network model statistical characteristics and judged the network characteristic of complexity ，small world and scale-free. The centrality theory was used to quantitatively calculate the importance of each node in the network. Then, those indexes compared to determine the core node in the network, as well as the community with the Capocci algorithm for network structure quantitatively. Finally, we used the core node of the network to determine the chemical process key variables that easy to cause safety accidents. The result of the community partition maps out the protected path for the chemical fault model. The key monitoring area was identified. Results showed that the proposed method can find the fault nodes of chemical process system and the place that need to be monitored and controlled ，which can then be used as a support in fault diagnosis and preventive controls.Key words ：chemical process ；signed directed graph ；complex network ；fault diagnosis第一作者及联系人：王政（1968—），男，博士，副教授，硕士生导师。

动态概率sdg模型及复杂化工过程故障诊断方法研究

动态概率sdg模型及复杂化工过程故障诊断方法研究近年来，随着行业的发展和技术的进步，复杂诊断技术得到了广泛的应用，其中动态概率sdg模型及其复杂过程故障诊断方法成为研究热点。

sdg模型是一种可以展示故障情况的模型，它可以在复杂工业过程中，通过对多种变量以及其关系的计算，诊断故障原因，有效改善了维护费用和安全状态。

并且，sdg模型还可以帮助企业发现隐藏的故障或风险，从而使企业更有效地进行管理和控制。

本文将讨论sdg模型及其复杂过程故障诊断方法的理论原理及其应用研究。

首先，介绍sdg模型的构造原理，理解sdg模型如何模拟复杂过程中的故障情况；其次，介绍sdg模型在复杂过程故障诊断方法中的应用，分析故障可能的原因；再次，介绍故障诊断方法的应用案例，及其优缺点，探讨sdg模型的未来应用前景。

sdg模型是一种具有概率特征的模型，它可以基于故障产生的不同概率来表征和诊断故障。

sdg模型是模拟复杂过程的多种变量间的关系，通过构建一组独特的概率分布，来模拟复杂过程中的故障情况，从而实现故障诊断。

首先，过静态拓扑图，把复杂过程中的变量、控制参数、外部输入以及复杂关系等系统参数描述出来，然后利用动力学分析有效地求解复杂系统的动态行为，最后，把模型扩展到动态概率模型，以表征故障情况的发生概率。

sdg模型的应用可以让企业更高效地分析过程中的故障，并采取有效的控制措施，进而降低企业的维护成本和提高安全性。

比如，利用sdg模型可以进行系统控制策略的优化，可以预测系统可能出现的故障，也可以在一定程度上减轻系统的风险。

值得注意的是，sdg模型只能针对单个系统进行故障诊断，对于多系统间的协同工作并不能很好地支持，因此，sdg模型在实际应用中还需要进行改进，以更好地支持复杂系统的诊断工作。

以上，就是有关sdg模型及其复杂过程故障诊断方法的综述。

sdg 模型的应用可以很好地支持复杂过程中的故障诊断，具有很强的实用性，但仍有待进一步发展和改进，而今后，sdg模型应用于复杂过程故障诊断方法的前景也是可期的。

动态概率sdg模型及复杂化工过程故障诊断方法研究

动态概率sdg模型及复杂化工过程故障诊断方法研究近年来，复杂的过程工程技术在工业生产中得到应用，解决了许多复杂的问题。

然而，这种复杂的工程技术也带来了新的问题，比如故障诊断。

故障诊断是指检测和识别过程中发生的故障，并分析故障的原因，对故障原因进行处理，以保证过程的有效可靠性。

因此，如何准确快速地进行故障诊断成为当前研究的重点。

为了解决复杂过程故障诊断问题，研究人员逐渐采用动态概率sdg模型来模拟复杂过程故障诊断。

动态概率sdg模型是一种基于概率网络技术的动态诊断模型，可以对复杂过程中可能发生的故障进行有效的模拟和诊断。

该模型可以通过建立不同故障情况的状态概率网络模型，然后进行模拟计算，实现对复杂过程中的可能故障情况的准确诊断。

此外，研究人员还研究了基于动态概率sdg模型的复杂过程故障诊断方法。

在实践中，他们首先建立复杂过程的状态概率网络模型，然后进行状态概率网络模型的分析，最后利用复杂过程的状态概率网络模型计算出该复杂过程中可能出现的故障组合。

据此，进行故障诊断，检测出该复杂过程中可能出现的故障组合，并根据分析结果进行故障处理，进而解决复杂过程故障诊断问题。

动态概率sdg模型及复杂过程故障诊断方法都是复杂过程故障诊断领域内最先进最有效的方法。

然而，目前还存在一些问题，例如，缺乏一个有效的状态概率网络模型建模方法，以及有效的故障诊断方法和实现方法，以充分发挥其功效。

因此，对于动态概率sdg模型及复杂化工过程故障诊断方法研究，应该进一步深入探讨，制定一些新的模型和方法，以实现有效的复杂过程故障诊断。

本研究将利用数据挖掘技术，对复杂过程故障数据进行分析，进而建立有效的复杂过程故障诊断模型。

同时将采用机器学习方法，利用现有的复杂过程故障数据，建立一个有效的故障诊断系统，以更有效地识别和处理复杂过程中可能出现的故障。

值得一提的是，动态概率sdg模型及复杂过程故障诊断方法也可以用于提高复杂过程的可靠性，使过程工艺更加有效。

基于SDG模型的故障诊断技术

是否偏离正常状态的上下限的界限值，它的选择对诊断分辨率反向推理是在ＳＤＧ已知的瞬态样本中进行。
的高低有着直接的影响。
５ＳＤＧ故障诊断方法
实际系统中，多个故障同时发生的可能性远远小于单故障
模型的建模方法，推理机制以及利用ＳＤＧ模型进行故障诊断的步骤。详细阐述了ｓＤＧ故障诊断技术的发展过程和各阶段的进展。最后，分析
了ｓＤＧ故障诊断的优缺点及其改进方法关键词：自动控制技术；故障诊断；符号有向图．
把方程中的 “ ＝ ” 号改为向左箭头 “ 一” ，从现代工业生产的机械设备正朝着大型化、复杂化、高速影响还是减量影响；根据影响方程组直接可以得化、系统化、自动化和大功率方向发展，生产系统本身的规模而将代数方程转化为影响方程，
界， ”表示变量等于或小于阈值下界，“ ０ ” 表示变量处于正取分级或分布式推理的策略。ＳＤＧ的推理机制主要有正向推理
常工况。其中，阈值是经过合理选择后得到的判断各节点变量和反向推理两种。正向推理的前提是ＳＤＧ￣）ｒ有节点的状态未知，
技术应用・
基于ＳＤＧ模型的故障诊断技术
梁美丽（山西轻工职业技术学院，山西太原０３００１￣
摘要：本文介绍了基于符号有向图（ＳｉｇｎｅｄＤｉｒｅｃｔｅｄＧｒａｐｈ）模型的故障诊断技术的原理，￣＠ＳＤＧ模型中节点和支路的物理意义，ＳＤＧ

基于SDG模型的故障诊断专家系统

基于SDG模型的故障诊断专家系统
刘长龙;马昕;张贝克
【期刊名称】《计算机工程》
【年(卷),期】2009(035)019
【摘要】针对现代流程工业的特点,利用符号有向图模型(SDG)对化工生产工艺流程进行建模,运用SDG的推理能力,将其因果图转化为产生式规则,获得对整个生产流程的规则描述.根据SDG模型推理结果的特点提出一种可行的故障诊断专家系统设计方案,将得到的规则存入专家系统知识库,进行基于征兆的前向推理故障诊断.应用结果表明该种方法的有效性与可行性.
【总页数】4页(P233-235,253)
【作者】刘长龙;马昕;张贝克
【作者单位】北京化工大学计算机模拟与系统安全工程研究中心,北京,100029;北京化工大学计算机模拟与系统安全工程研究中心,北京,100029;北京化工大学计算机模拟与系统安全工程研究中心,北京,100029
【正文语种】中文
【中图分类】TP182
【相关文献】
1.基于SDG模型的故障诊断技术 [J], 梁美丽
2.基于模糊分层SDG模型的故障推理方法 [J], 杨恒占;张可;钱富才
3.基于符号模型检测的SDG模型可诊断性验证 [J], 宁宁;张骏;高向阳;薛静
4.基于对象模型的数字电路故障诊断专家系统：数字电路框架模型 [J], 吴翰声;张端仪
5.基于SDG模型的AMT重型越野车离合器接合过程故障诊断 [J], 刘海鸥;孟冬梅;苗成生;席军强;彭建鑫
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基于SDG深层知识模型的电站热力系统故障诊断方法

基于SDG深层知识模型的电站热力系统故障诊断方法曹文亮;王兵树;马永光;马良玉【期刊名称】《华北电力大学学报(自然科学版)》【年(卷),期】2005(032)005【摘要】鉴于符号有向图(Signed Directed Graph,SDG)深层知识模型的推理方法是一种完备的揭示系统故障的有效方法,提出将基于SDG的方法应用于电站热力系统的故障诊断中.应用该方法首先建立了除氧器系统的SDG模型,然后根据各个故障根源得出系统的子SDG模型,最后根据这些子图导出除氧器的故障诊断规则库.诊断时,通过将系统变量的定量值转换为定性值,将实际故障工况与所建立的故障规则进行比较,得到故障源的定性诊断结果.案例研究表明,该方法具有较好的解释性和诊断的快速性,且能有效解决仿真培训过程中误操作自诊断问题.【总页数】5页(P79-83)【作者】曹文亮;王兵树;马永光;马良玉【作者单位】华北电力大学,控制科学与工程学院,河北,保定,071003;华北电力大学,控制科学与工程学院,河北,保定,071003;华北电力大学,控制科学与工程学院,河北,保定,071003;华北电力大学,控制科学与工程学院,河北,保定,071003【正文语种】中文【中图分类】TP206.3【相关文献】1.基于SDG-QTA的一回路冷却剂系统故障诊断方法研究 [J], 杨光;钟小军2.基于特性曲线的电站热力系统故障诊断方法 [J], 胥建群;孙友源;杨涛;周克毅;石永锋;司徒有功3.一种基于Petri网和SDG的车门系统故障诊断方法 [J], 刘二林;彭玮;陈丽涵4.基于改进SDG的电站热力系统故障诊断方法研究 [J], 曹文亮;王兵树;马良玉;张冀;高建强5.基于符号定向图(SDG)深层知识模型的定性仿真 [J], 吴重光;夏涛;张贝克因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

sdg方法

SDG方法阐述与分析
SDG（signed directed graph）方法即符号有向图方法是基于模型的定性方法，描述过程系统的物理关系，建立个设备变量、过程变量之间的定性关系，模型易于修改更新用于化工过程故障预警、诊断方面。

1、基于SDG方法的故障诊断
其采用带符号的有向图来描述复杂系统，通过SDG图上的已知信息搜寻产生下游节点发生扰动的可能故障源。

上图为3节点因果图反应SDG基本原理ABC三个系统可测变量的节点通过支路连接有向支路代表节点之间的关系，实线表示初始对于结果有正影响虚线为减量关系。

通过对相容通路的向下推理可以判断出下游节点的变化趋势，对潜在故障点进行预测，同理反向推理可以预测出故障源
2、时序过程片段提取
时序过程片段提取是定性趋势分析方法（qualitative trend analysis，QTA）的主要步骤之一。

这是一种基于历史数据的时间推理个形状分析方法，常用于慢过程的诊断和控制。

时序过程片段提取分为两个步骤
1.实时趋势提取：首先强实时数据在线分割成线性片段，讲数据表示为连续区间的形式。

2.判断在线线性片段所属的时序线性片段
过程趋势的最简单时序过程片段为以下七种之一
3、基于时序过程片段分析的SDG
将QTA的前期数据处理直接嵌入到SDG模型节点中，查看是否有节点当前时刻值超过安全阈值
叶一益1905120229
张毅1905120231
杨杨1905120228
李福霖1905120217
张羽翚1905120232。

基于SDG-QTA的核动力装置故障诊断技术研究

摘要：通过对核动力装置进行在线状态监测与故障诊断研究，帮助操作人员及时了解核动力装置的运行
状态和事故进程，有助于操作人员进行正确操作，防止事故进一步恶化。符号有向图（ＳＤＧ）能很好地展
ＷＵＧｕｏ—ｈｕａ，ＬＩＵＹｏｎｇ—ｋｕｏ一，ＸＩＥＣｈｕｎ—ｌｉ。，ＰＥＮＧＭｉｎ—ｊｕｎ，ＤＵＡＮＺｈｉ—ｙｏｎｇ
（１．ＦｕｎｄａｍｅｎｔａｌＳｃｉｅｎｃｅｏｎＮｕｃｌｅａｒＳａｆｅｔｙａｎｄＳｉｍｕｌａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙ，
示出复杂系统变量之间的关系，同时具有建立模型简单、推理灵活等优点。本文采用ＳＤＧ对核动力装
置进行故障诊断研究。首先，将定性趋势分析（ＱＴＡ）和阈值法结合对核动力装置进行状态监测。然后，
中图分类号：ＴＬ３６４
文献标志码：Ａ
文章编号：１０００—６９３１（２Ｏ１６）０８—１４６７－０７
ｄｏｉ：１０．７５３８／ｙｚｋ．２Ｏ１６．５０．０８．１４６７
ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＦａｕｌｔＤｉａｇｎｏｓｉｓ
ＢａｓｅｄｏｎＳＤＧ—ＱＴＡｉｎＮｕｃｌｅａｒＰｏｗｅｒＰｌａｎｔ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｏｎｌｉｎｅｐｒｏｃｅｓｓｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇａｎｄｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓ（ＦＤ）ｉｎｎｕｃｌｅａｒｐｏｗｅｒｐｌａｎｔｓ（ＮＰＰｓ）ｈｅｌｐｓｏｐｅｒａｔｏｒｔｉｍｅｌｙｋｎｏｗｔｈｅｓｔａｔｅｏｆｓｙｓｔｅｍａｎｄｄｏａｃｃｕｒａｔｅｏｐｅｒａｔｉｏｎｉｎｃａｓｅｏｆａｃｃｉｄｅｎｔｄｅｔｅｒｉｏｒａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｓｉｇｎｅｄｄｉｒｅｃｔｅｄｇｒａｐｈ（ＳＤＧ）ｃａｎｓｈｏｗｔｈｅｃｏｍｐｌｅｘｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｐａｒａｍｅｔｅｒｓａｎｄｈａｓａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｅｓｔａｂｌｉｓｈｉｎｇｍｏｄｅｌｃｏｎｖｅｎｉｅｎｔｌｙ，ｆｌｅｘｉｂｌｅｉｎｆｅｒｅｎｃｅａｎｄＳＯｏｎ．ＳｏｔｈｅＳＤＧｗａｓａｄｏｐｔｅｄｆｏｒＦＤｉｎｔｈｅｐａｐｅｒ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｏｆｑｕａｌｉｔａｔｉｖｅｔｒｅｎｄａｎａｌｙｓｉｓ（ＱＴＡ）ａｎｄｔｈｒｅｓｈｏｌｄｗａｓａｐｐｌｉｅｄｔｏｐｒｏｃｅｓｓｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｔｈｅＳＤＧｗａｓｕｔｉｌｉｚｅｄｆｏｒＦＤａｎｄｒｅｖｅａｌｅｄｔｈｅｆａｕｌｔ

动态概率sdg模型及复杂化工过程故障诊断方法研究

动态概率sdg模型及复杂化工过程故障诊断方法研究
近年来，由于复杂化工过程的不断发展，工业生产系统对故障诊断技术的需求在不断增加。

由于传统的诊断技术在故障检测、定位和诊断结果的准确性等方面存在不足，采用动态概率sdg模型技术，开展复杂化工过程故障诊断方法研究，成为当前检测定位领域研究的重点之一。

动态概率sdg模型是由概率图结构和对应的sdg模型构成的一种故障检测模型，简单明了。

动态概率sdg模型可以有效求解复杂化工过程中的技术参数，以全面描述复杂化工过程。

此外，动态概率sdg 模型还可以通过诊断方法提供复杂化工过程的故障定位、诊断建议等问题。

为了验证动态概率sdg模型对复杂化工过程故障诊断的有效性，本文针对一个典型的钢铁厂进行了实验研究。

首先，根据当前典型工序的实际情况，采用动态概率sdg模型构建了模型特征参数，以描述复杂化工过程；其次，利用诊断方法计算了当前工序的故障定位、诊断建议等结果；最后，利用实验数据对动态概率sdg模型进行了验证，结果表明：动态概率sdg模型可以有效检测复杂化工过程中的故障，而且定位准确，诊断建议可靠，有效提高检测定位的准确性。

综上，动态概率sdg模型作为一种新型技术可以有效改善复杂化工过程的故障检测、定位和诊断结果的准确性，为复杂化工过程提供了贴切的解决方案。

因此，今后需要继续开展动态概率sdg模型技术的相关研究，l在行业中实现更广泛的应用。

基于SDG方法的环管反应器故障诊断

物理变量，流量、如液位、温度、力及组成等。节压
点之问的有向支路表示节点之间的定性影响关
系。箭头上游节点称为初始节点，游节点称为下终止节点。于一般的定性分析时，点的状态用节
是描述大规模复杂系统的一种有效方式，过节通
点和有向支路表示系统变量或局部变量之间的因
果影响关系形成的一种定性络模型，用推理利
搜索相容通路，找出故障源或推测出可能的不寻利后果，为研究故障的传播规律和及时地发现故障源提供依据。由于利用ＳＧ方法进行故障诊Ｄ断可以明确的表述出故障源和故障传播路径，而且建立ＳＧ模型需要的信息较少，Ｄ因而ＳＧ方法Ｄ
依据工厂生产工艺流程图和丙烯聚合过程操作经
验建立ＳＧ模型，设计进行了审查，Ｄ对辨识出了
环管反应器装置在生产运行过程中潜在的危险，
ｏ—（）＋） …ｏ＿（＿＿
图２水槽ＳＧ模型Ｄ
，、 — — 系统的流量；Ｌｃ — 系统的液位器。Ｉ—
找出了各种报警点（障）有可能的故障传播故所
路径，出了设备运行过程中可能存在的安全隐指
患。
１ＳＧ模型及其定义Ｄ
常用３级方式，即可能取 “＋” “一” “ ” 、和０状态中的一种。其中某个节点取 “＋” 表示超过了允值许的上限；取“一” 值表示低于允许的下限； “ ” 取０

一种基于 SDG 和数据重构的故障诊断方法

一种基于 SDG 和数据重构的故障诊断方法王毓;杨煜普;屈卫东【摘要】针对传统的基于贡献图的多元统计方法中变量贡献值不能真实反映故障原因的不足，提出一种基于符号有向图（SDG）模型和数据重构的故障诊断方法，该方法使用平方预测误差（SPE）和累积和（ CUSUM ）统计量进行故障检测，通过在故障发生时对SDG的所有相容路径方向的样本数据进行重构，重构后残差变化最大的方向被认为是故障的传播方向，该方向上的起始节点为导致故障的原因变量。

通过在TEP模型上仿真表明：该方法能有效地诊断出引起故障的根本原因。

%Considering the fact that in traditional contribution plots-based multivariate statistics , variable con-tribution value has insufficiency in reflecting the failure cause , a new fault diagnosis method based on signed directed graph ( SDG) and data reconstruction was proposed to have square prediction error ( SPE) and cumula-tive sum(CUSUM) used to detect a fault;when a fault happens, all sample data on SDG’s consistent bran-ches can be reconstructed;and the branches where maximal residual change exists after to be reconstructed is the fault propagation branch ,the initial node is thought to be the causal variable which resulting in the fault . Simulation in TEP process shows that this method can find the fault cause accurately .【期刊名称】《化工自动化及仪表》【年(卷),期】2014(000)005【总页数】5页(P563-566,582)【关键词】故障诊断;主元分析;符号有向图;TEP模型【作者】王毓;杨煜普;屈卫东【作者单位】上海交通大学电子信息与电气工程学院自动化系，上海 200240;上海交通大学电子信息与电气工程学院自动化系，上海 200240;上海交通大学电子信息与电气工程学院自动化系，上海 200240【正文语种】中文【中图分类】TH89随着工业过程控制系统不断朝着大规模、智能化和复杂化的方向发展，安全问题日益成为大家关心的主要问题之一。

《基于粒计算的SDG故障诊断关键问题研究》范文

《基于粒计算的SDG故障诊断关键问题研究》篇一一、引言在现代工业生产过程中，安全性和稳定性成为越来越重要的课题。

设备或系统的故障诊断成为了保证工业正常运行和避免安全事故的重要环节。

随着系统复杂性的增加，传统的故障诊断方法往往难以满足高精度的诊断需求。

因此，基于粒计算的SDG （符号定向图）故障诊断方法应运而生，其能够有效地处理复杂系统中的故障诊断问题。

本文将重点研究基于粒计算的SDG故障诊断的关键问题，并探讨其在实际应用中的效果和价值。

二、粒计算概述粒计算是一种新兴的计算方法，它以颗粒为基本单位进行计算和处理信息。

在SDG故障诊断中，粒计算可以将复杂的系统划分为若干个简单的颗粒（即系统组成部分），进而实现对系统状态的精细刻画和精确分析。

通过对不同颗粒之间关系的分析和处理，可以有效解决系统复杂性的问题。

三、基于粒计算的SDG故障诊断基于粒计算的SDG故障诊断方法是一种结合了粒计算和SDG图的可视化、逻辑化、结构化的故障诊断方法。

该方法通过将系统划分为多个颗粒，并建立颗粒之间的逻辑关系，形成SDG 图。

在SDG图中，通过分析不同颗粒之间的关系，可以确定故障发生的可能位置和影响范围。

同时，利用粒计算的思想，可以对系统进行精细化分析，提高诊断的准确性和效率。

四、关键问题研究在基于粒计算的SDG故障诊断中，存在一些关键问题需要解决。

首先，如何将系统合理划分为颗粒，并建立颗粒之间的逻辑关系是关键问题之一。

这需要考虑到系统的复杂性、颗粒的独立性、以及颗粒之间的相互影响等因素。

其次，如何从大量数据中提取出有用的信息并进行粒化处理也是一个重要的研究内容。

这需要对数据进行有效的筛选、分析和解读，以提取出与故障相关的信息。

此外，如何利用SDG图进行故障诊断的推理和决策也是一个关键问题。

这需要深入研究SDG图的逻辑关系和结构特点，以实现精确的故障定位和快速的问题解决。

五、应用与效果基于粒计算的SDG故障诊断方法在实际应用中取得了显著的成果。

《基于粒计算的SDG故障诊断关键问题研究》范文

《基于粒计算的SDG故障诊断关键问题研究》篇一一、引言随着工业自动化和智能化水平的不断提高，系统故障诊断成为了一个重要的研究方向。

系统动力学图（SDG）作为一种有效的故障诊断工具，已经被广泛应用于多个领域。

然而，在实际应用中，SDG面临着许多挑战和问题。

为了更好地利用SDG进行故障诊断，本研究从粒计算的角度出发，探讨了SDG故障诊断的关键问题。

二、粒计算与SDG概述粒计算是一种将复杂问题分解为若干个简单子问题的计算方法。

这种方法能够有效地处理大规模、高复杂度的系统问题。

而SDG（系统动力学图）则是一种基于图论的建模方法，可以直观地描述系统的结构、状态以及动态行为。

在故障诊断中，SDG通过分析系统中的因果关系和逻辑关系，实现故障的快速定位和诊断。

三、基于粒计算的SDG故障诊断关键问题（一）粒度划分问题在SDG故障诊断中，粒度划分是一个关键问题。

粒度过大可能导致信息丢失，影响诊断的准确性；而粒度过小则可能导致计算复杂度过高，增加诊断的难度。

因此，如何合理地划分粒度，使得既能保证信息的完整性，又能降低计算的复杂度，是SDG故障诊断的一个重要研究方向。

（二）多源信息融合问题在实际的工业系统中，往往存在着多种类型的信息，如传感器数据、专家知识、历史数据等。

这些信息在SDG故障诊断中具有重要的作用。

然而，如何有效地融合这些多源信息，提高诊断的准确性和可靠性，是一个亟待解决的问题。

（三）诊断推理问题在SDG故障诊断中，推理是一个重要的环节。

然而，由于系统的复杂性和不确定性，推理过程往往存在多种可能的结果。

如何从这些可能的结果中找出最合理的解释，是一个具有挑战性的问题。

此外，推理过程中还可能涉及到多个领域的专业知识，如何将这些知识有效地融合到推理过程中，也是一个需要解决的问题。

四、基于粒计算的SDG故障诊断方法研究针对上述关键问题，本研究提出了一种基于粒计算的SDG故障诊断方法。

首先，通过合理的粒度划分，将系统划分为若干个简单的子系统；然后，利用多源信息融合技术，将各种类型的信息进行有效的融合；最后，通过推理算法，从可能的结果中找出最合理的解释。

动态概率sdg模型及复杂化工过程故障诊断方法研究

动态概率sdg模型及复杂化工过程故障诊断方法研究近年来，复杂化工过程故障诊断技术受到了国内外学者的广泛关注。

复杂化工过程具有高等级、高可靠性、多级联和难以模拟等特点，其传感器信号十分复杂，提取出特征以及判断出完整故障机理，既需要较高的模型复杂度又要考虑实时性等因素，这对传统诊断技术构成了一种挑战。

基于动态概率模型（DPM）的故障诊断技术就是一种具有潜力的解决方案。

本文的主要目的是探索基于DPM的复杂化工过程故障诊断技术。

动态概率模型概述动态概率模型是一种基于概率的模型，可以用来表示不同的性能参数随时间及其他外部因素的变化而变化。

例如，当一个机器运行时，可以构建一个动态概率模型来表征其内部状态变化，从而可以准确地模拟它的特性。

动态概率模型可以用来表示复杂化工过程的状态变化，从而为故障诊断提供较准确的模型。

在建立动态概率模型后，我们可以使用一系列技术来提取故障信号，并建立故障模式信息。

该信息可以用来预测复杂化工过程的状态，也可以在发生故障时帮助定位出问题所在。

同时，我们还可以利用该模型估计不同参数的变化以及可能存在的故障原因，从而实现准确的故障诊断。

复杂化工过程故障诊断方法研究本节将介绍基于动态概率模型的复杂化工过程故障诊断方法。

首先，我们可以建立复杂化工过程的动态概率模型，模拟性能参数随时间及其他外部因素的变化。

其次，在模型建立好之后，我们可以提取故障信号，并建立故障模式信息，用以诊断复杂化工过程的故障。

最后，我们可以利用模型估计不同参数的变化，以及可能存在的故障原因，从而实现准确的故障诊断。

总结本文探讨了基于动态概率模型的复杂化工过程故障诊断技术。

首先，我们建立了复杂化工过程的动态概率模型，用以模拟性能参数随时间及其他外部因素的变化。

然后，我们提取故障信号，并建立故障模式信息，用以诊断复杂化工过程的故障。

最后，我们利用模型估计不同参数的变化，以及可能存在的故障原因，从而实现准确的故障诊断。

本文为基于动态概率模型的复杂化工过程故障诊断技术提供了一种潜在的解决方案。

动态概率sdg模型及复杂化工过程故障诊断方法研究

动态概率sdg模型及复杂化工过程故障诊断方法研究本文旨在探讨动态概率sdg模型和复杂化工过程故障诊断方法。

首先，将对动态概率sdg模型进行简要介绍，以及它的优点和缺点。

其次，将针对复杂化工过程故障诊断方法进行深入的分析，包括诊断原理、测量原理、数据分析和诊断技术等。

最后，将对可能的潜在的局限性和改进提出建议。

动态概率sdg模型是一种用于复杂化工过程的故障诊断方法。

它是基于概率理论，借助sdg数据进行故障诊断，从而可以快速、准确地诊断出化工过程中可能出现的故障。

相比传统的故障定位方法，动态概率sdg模型有以下优点：首先，它可以检测出低频故障，因为它采用统计方法，可以分析出不同故障水平下的相关数据差异；其次，它可以提高维护效率，因为它能够快速、准确地定位出故障，这样可以节省维护成本。

然而，动态概率sdg模型也存在一些不足之处。

首先，由于它基于统计方法，它有可能在比较弱的故障情况下识别失败，从而导致故障无法定位；其次，在复杂的系统中，由于模型数量较多，建模复杂，模型的计算时间可能较长，也会影响故障定位的准确性。

复杂化工过程故障诊断技术包括诊断原理、测量原理、数据分析和诊断技术等。

在其中，诊断原理的核心思想是，通过对系统的正常运行及故障情况测量，并结合相关的理论分析，从而确定故障的部位、范围和次序。

测量原理分为静态测量和动态测量两类。

静态测量是指通过静态数据测量，在不破坏实验过程的情况下，从参数曲线中推断出诊断结果；动态测量是指在系统运行过程中通过多项参数的连续测量，从动态参数曲线中推断出诊断结果。

数据分析是指在系统运行过程中，通过数据分析、回归分析、贝叶斯推理等方法，从相关数据中推断出最有可能的故障类型。

诊断技术则包括基于规则的诊断、基于模式识别的诊断、模型诊断和解释性方法等。

虽然动态概率sdg模型和复杂化工过程故障诊断方法已经取得了显著成果，但它也存在一些潜在的局限性。

首先，由于复杂的系统，模型的准确性可能会受到影响；其次，复杂化工过程故障诊断技术需要先进的计算机和传感芯片，以及测试环境的支持，这些都会增加故障诊断的成本。

基于SDG模型的AMT重型越野车离合器接合过程故障诊断

基于SDG模型的AMT重型越野车离合器接合过程故障诊断刘海鸥;孟冬梅;苗成生;席军强;彭建鑫
【期刊名称】《北京理工大学学报》
【年(卷),期】2014(34)11
【摘要】针对AMT重型越野车离合器接合过程中故障多发且不易诊断的问题,基于符号有向图(signed directed graph,SDG)模型,为离合器接合过程的故障诊断提出了一种新的方法.以离合器接合过程中最复杂的车辆起步接合为例,建立了其工作过程的SDG模型,通过实际测得量以及对模型中节点和有向边的分析,查找出故障源,完成故障诊断功能.结果表明,SDG模型对于AMT系统离合器接合过程故障诊断有效且实用.
【总页数】5页(P1140-1144)
【关键词】符号有向图;故障诊断;离合器;电控机械式自动变速器
【作者】刘海鸥;孟冬梅;苗成生;席军强;彭建鑫
【作者单位】北京理工大学车辆传动国家级重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】U463.211
【相关文献】
1.AMT汽车起步过程离合器接合控制的研究 [J], 夏长高;张猛;王继磊;张振宇
2.AMT离合器起步接合过程控制研究 [J], 马慧龙;吴训成;张珏成
3.AMT车辆起步过程离合器接合控制方法 [J], 刘帅;吴训成;常小刚
4.越野车辆T.C.+AMT换挡过程主离合器控制策略研究 [J], 望运虎;杜志岐;李吉元
5.基于离合器接合速度的重型越野车辆起步控制研究 [J], 苗成生;刘海鸥;赵亦农;岳甫营;陈慧岩
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