通过大数据分析进行设备故障诊断的技术研究

• 作者: 冯言勇 刘桐杰 方俊伟 李昱
• 来源期刊: 自动化博览
• 学科: 工学
• 关键词: 化工行业 精馏塔 大数据 建模 设备诊断
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 技术纵横
• 页码范围: 72-77
• 页数: 6页
• 分类号: TP206.3
• 字数: 7097字
• 语种: 中文

摘要

精馏塔是化工生产过程中最常见也是最重要的分离设备之一.其性能直接关系到生产装置的投资、产能、质量、能耗及成本,出现故障将直接影响装置安全稳定运行.然而,采用传统的设备建模方式,存在模型构建复杂、构建的数学模型通常不完善、存在诊断滞后、不能提前预测等问题.本文通过大数据分析的方式,进行精馏塔设备建模、故障诊断以及应用实施方案的研究,可解决目前行业中存在的难题,将为用户提升产品质量、降低设备的维护成本和运行损耗做出贡献.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李昱		17	27	3.0	3.0
2	冯言勇		5	10	2.0	3.0
3	刘桐杰		5	8	1.0	2.0
4	方俊伟		7	9	2.0	2.0