魏巧玲，趙勁松，鐘本和

（1 四川大學(xué)化學(xué)工程學(xué)院，四川 成都 610065；2 清華大學(xué)化學(xué)工程系，北京 100084）

引 言

間歇過程比連續(xù)過程操作頻繁、狀態(tài)變化復(fù)雜，在生產(chǎn)過程中報(bào)警繁多、產(chǎn)品質(zhì)量波動(dòng)，其原因不易分析，易引起危險(xiǎn)事故和經(jīng)濟(jì)損失。面對不間斷的、大量的報(bào)警信息，操作人員往往難以迅速發(fā)現(xiàn)異常、準(zhǔn)確分析原因、及時(shí)排除事故隱患[1]。因此，迅速、準(zhǔn)確、及時(shí)、智能地發(fā)現(xiàn)故障并診斷出原因，給工廠技術(shù)人員提示和指導(dǎo)意見，從而輔助排除事故隱患，對于保證生產(chǎn)的正常進(jìn)行和預(yù)防事故的發(fā)生有重要意義。

故障診斷方法已有四十多年的發(fā)展歷史，當(dāng)前遇到了一些亟待解決的問題。故障診斷方法的適應(yīng)性、自學(xué)習(xí)能力等難以滿足當(dāng)前需求，模型開發(fā)所必需的先驗(yàn)知識和數(shù)據(jù)樣本嚴(yán)重缺乏，對于波動(dòng)頻繁、事故頻發(fā)的開停車、重啟、間歇操作等過程的研究不深入。

目前，間歇過程故障診斷方法的研究主要集中在基于過程歷史數(shù)據(jù)的方法[2]，如多向主元分析[3]（multi-way principal component analysis，MPCA）、多向偏最小二乘法[4]（multi-way partial least squares，MPLS）、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[5]（artificial neural networks，ANN）、petri 網(wǎng)[6]和專家系統(tǒng)等，及其改進(jìn)方法和多種方法的組合[7]。大多以Tennessee Eastman（TE）模型[8]、PenSim 模型[9]等理想化模型為研究對象，討論上述間歇過程故障診斷方法的診斷效果。對于特定的間歇過程工業(yè)裝置，監(jiān)測變量不完整不全面，過程數(shù)據(jù)波動(dòng)繁雜，各批次時(shí)間和樣本長度不完全一致[10]，故障樣本嚴(yán)重缺乏，故障診斷方法的適應(yīng)性和準(zhǔn)確性有待考究。

本文基于工業(yè)過程的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，利用Aspen 軟件對氯乙烯懸浮聚合間歇過程進(jìn)行建模和動(dòng)態(tài)模擬，由模擬得到的樣本數(shù)據(jù)生成模擬疫苗（SV）[11-12]，結(jié)合工業(yè)數(shù)據(jù)建立抗體庫，利用基于動(dòng)態(tài)時(shí)間彎曲（DTW）算法的人工免疫系統(tǒng)（AIS）進(jìn)行故障診斷，以檢驗(yàn)SV-AIS 故障診斷方法對于氯乙烯懸浮聚合間歇過程工業(yè)裝置的適應(yīng)性。

1 基于模擬疫苗的人工免疫系統(tǒng)

AIS 是一種基于過程歷史數(shù)據(jù)[7]的故障診斷方法，結(jié)合免疫學(xué)與工程學(xué)，利用基于免疫思想的數(shù)學(xué)模型和各類信息處理技術(shù)、計(jì)算技術(shù)，應(yīng)用于科學(xué)和工程的各種智能系統(tǒng)，能夠記憶、學(xué)習(xí)和模式識別。AIS 的研究不足30年，在自動(dòng)控制、異常和故障診斷、模式識別、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域有一定研究與應(yīng)用[13]。在化工間歇過程故障診斷方面，戴一陽等[2]將AIS 思想分別與DTW 算法、PCA 算法結(jié)合，以PenSim 模型[11,14-15]、乙醇-水精餾塔開車實(shí)驗(yàn)裝置[11]以及環(huán)氧丙烷水合模型[16]為研究對象，驗(yàn)證了AIS 對于理想模型和實(shí)驗(yàn)過程的可行性。

本文研究的故障診斷過程包括工業(yè)數(shù)據(jù)提取、SV 生成和AIS 故障診斷3 部分，診斷過程如圖1所示。

1.1 抗體庫的建立

通過動(dòng)態(tài)仿真模型迅速有效地得到大量正常樣本數(shù)據(jù)和故障樣本數(shù)據(jù)，生成正常SV和故障SV，分別與工業(yè)裝置的正常歷史數(shù)據(jù)和同類故障歷史數(shù)據(jù)雜交后構(gòu)建正常抗體庫和故障抗體庫，用于故障檢測和識別。要實(shí)現(xiàn)SV 在故障診斷中的應(yīng)用，建立可靠的仿真模型是基礎(chǔ)。

1.2 差異度的計(jì)算

圖1 基于模擬疫苗的人工免疫系統(tǒng)故障診斷流程Fig.1 Flowchart of AIS fault diagnosis based on SV

DTW 算法是運(yùn)用動(dòng)態(tài)規(guī)劃的思想，非線性地錯(cuò)位兩條軌跡，構(gòu)造兩條軌跡的差異度矩陣，尋找使兩條軌跡平均標(biāo)準(zhǔn)距離最短的一條最優(yōu)路徑[17]。相比于傳統(tǒng)的計(jì)算最短歐氏距離的方法，該算法解決了時(shí)間序列數(shù)據(jù)在時(shí)間軸上的彎曲變形[18]。本文通過DTW 算法計(jì)算抗原與正?？贵w庫和故障抗體庫中各抗體的差異度，構(gòu)建故障檢測、識別的量化指標(biāo)。

1.3 人工免疫系統(tǒng)

AIS 故障診斷過程分為初始化、故障檢測、故障識別和自學(xué)習(xí)4 個(gè)階段[11]。計(jì)算或設(shè)定正常抗體庫和故障抗體庫的閾值，讀取特定時(shí)間寬度的數(shù)據(jù)，進(jìn)行歸一化后生成抗原，計(jì)算抗原與當(dāng)前階段的正?？贵w庫內(nèi)所有抗體的差異度。若所有差異度均大于正常抗體庫閾值，則檢測出故障，進(jìn)入故障識別階段，否則讀取下一組數(shù)據(jù)。在檢測出故障后，計(jì)算該抗原與故障抗體庫內(nèi)所有抗體的差異度。若差異度小于某類故障抗體庫閾值，則識別為該類型故障，并將該抗原加入對應(yīng)故障抗體庫進(jìn)行更新；若所有差異度都大于對應(yīng)的閾值，則診斷為新故障。再進(jìn)行人工診斷分析，若出現(xiàn)誤診，則對模型進(jìn)行校正；若診斷為新故障，則生成新故障對應(yīng)的模擬疫苗，建立新故障抗體庫，進(jìn)行系統(tǒng)自學(xué)習(xí)。

2 氯乙烯懸浮聚合過程模型

氯乙烯懸浮聚合過程[19]是將單體、水、引發(fā)劑等物質(zhì)按照一定加料順序加入帶有夾套的聚合反應(yīng)釜中，氯乙烯均勻分散在水中形成小液滴，聚合反應(yīng)在小液滴中劇烈進(jìn)行，通過工藝水、連續(xù)注入水、夾套冷卻、冷凝器冷卻等方式移除反應(yīng)熱、控制反應(yīng)溫度，待反應(yīng)釜產(chǎn)生一定壓降時(shí)加入終止劑，一段時(shí)間后出料，并進(jìn)行氣提、干燥等操作，得到聚氯乙烯產(chǎn)品顆粒。

依據(jù)工業(yè)數(shù)據(jù)，利用Aspen polymer plus（v 7.3）軟件建立105 m3聚合釜SG-5 型PVC 的聚合模型，部分工業(yè)參數(shù)見表1。選擇PolyNRTL 物性方法，選取文獻(xiàn)中聚合動(dòng)力學(xué)參數(shù)為初值[20-22]，以VCM轉(zhuǎn)化率、引發(fā)劑殘留量等理論數(shù)據(jù)和DPN、MWN、PDI 等產(chǎn)品質(zhì)量指標(biāo)的工業(yè)數(shù)據(jù)為目標(biāo)函數(shù)，進(jìn)行靈敏度分析和優(yōu)化，得到一組較合適的反應(yīng)動(dòng)力學(xué)參數(shù)，見表2。導(dǎo)入Aspen dynamics（v 7.3）后添加控制器，通過夾套冷卻水流率和冷卻水溫度串級控制釜溫，并對控制器參數(shù)進(jìn)行調(diào)優(yōu)，然后進(jìn)行動(dòng)態(tài)運(yùn)行，流程如圖2所示。

表1 部分過程參數(shù)Table 1 Part of process parameters

表2 動(dòng)力學(xué)參數(shù)Table 2 Kinetic parameters

圖2 動(dòng)態(tài)模擬流程Fig.2 Flowsheet of dynamic simulation

3 故障診斷

本文選取氯乙烯聚合過程易于測量且工業(yè)裝置中有監(jiān)測點(diǎn)的9 個(gè)過程變量，見表3，選取變量波動(dòng)劇烈、最難控制的反應(yīng)階段為研究對象，截取反應(yīng)時(shí)間為4 h、采樣點(diǎn)時(shí)間間隔為0.01 h。

表3 選取的工業(yè)監(jiān)測變量在反應(yīng)段的變化范圍Table 3 Selected industrial monitoring variables and control ranges in reaction stage

保證過程變量在正常波動(dòng)范圍內(nèi)和報(bào)警限內(nèi)，調(diào)整控制器參數(shù)，微調(diào)工藝參數(shù)，得到6 組正常樣本數(shù)據(jù)。引入夾套冷卻水溫度階躍、夾套冷卻水流率階躍、連續(xù)注入水流率階躍3 類故障，每類故障由不同的引入時(shí)間和變化程度組合生成4 組故障樣本，共計(jì)12 組故障樣本數(shù)據(jù)，見表4。將這些分別包含9 個(gè)變量、400 個(gè)采樣點(diǎn)的18 組樣本數(shù)據(jù)讀入AIS 系統(tǒng)，進(jìn)行初始化，生成模擬疫苗，建立正常樣本庫和故障樣本庫。

另外選取2 組正常的模擬數(shù)據(jù)和上述3 種故障各2 組模擬數(shù)據(jù)，以及2 組發(fā)生氣體泄漏故障的模擬數(shù)據(jù)，構(gòu)成測試樣本。利用Matlab（2012a）軟件構(gòu)建AIS 系統(tǒng)，將上述10 組測試數(shù)據(jù)讀入AIS 系統(tǒng)，進(jìn)行故障診斷，見表5。可以看出，SV-AIS 方法可以對氯乙烯聚合反應(yīng)間歇過程進(jìn)行故障診斷。

4 結(jié) 論

本文基于SV 思想，將AIS 基本原理結(jié)合DTW算法，應(yīng)用于間歇化工過程的故障診斷。根據(jù)工業(yè)過程數(shù)據(jù)，建立了氯乙烯懸浮聚合間歇過程的動(dòng)態(tài)仿真模型，生成SV 構(gòu)建正常樣本庫和故障樣本庫，解決了故障診斷過程中故障樣本數(shù)據(jù)缺乏的問題。對于氯乙烯懸浮聚合間歇過程，可以及時(shí)、準(zhǔn)確地診斷出故障原因，并具有較好的自學(xué)習(xí)能力。

表4 故障訓(xùn)練樣本Table 4 Fault training samples

表5 故障診斷結(jié)果Table 5 Fault diagnosis results

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