基于SDG的化工过程多故障诊断

• 作者: 吴重光 张卫华 李传坤 王春利
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: SDG 多故障 故障诊断 混合算法
• 年，卷（期）: 2009,（21）
• 所属期刊栏目: 仿真技术应用
• 页码范围: 6972-6977
• 分类号: TP391.9
• 语种: 中文

摘要

目前,针对化工过程故障诊断的研究多集中在单"剧情",即在某一时刻只有一个故障源,故障传播的路径只有一条.其原因是系统发生单"剧情"的概率非常大.然而,多故障在化工过程中是确实存在的.多故障诊断的难点在于,系统内存在大量不可测节点,可测节点与不可测节点混杂造成剧情数目庞大.如何推理出海量剧情并进行剧情压缩,找到真正的故障传播路径,成为一个研究难点.基于深层知识定性模型的符号有向图(signed Directed Graph,SDG)在推理,压缩剧情方面,完备性较好,推理结果便于压缩.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴重光	北京化工大学信息科学与技术学院	99	1768	25.0	37.0
2	王春利	中国石油化工股份有限公司青岛安全工程研究院化学品安全控制国家重点实验室	20	140	7.0	11.0
3	李传坤	中国石油化工股份有限公司青岛安全工程研究院化学品安全控制国家重点实验室	11	57	5.0	7.0
4	张卫华	北京化工大学信息科学与技术学院	14	138	6.0	11.0