化工过程智能故障诊断：方法论探索与技术趋势

化工过程智能故障诊断技术方法论的研究(2004年)探讨了动态系统故障诊断在现代工业系统中作为确保可靠性和安全性的重要角色。该论文首先概述了化工过程智能故障诊断技术的发展现状和未来趋势，强调了其在多学科交叉下的特性，包括科学性、集成性、应用性和渗透性。作者系统地分析了这一技术如何融合了现代控制理论、测控技术、信号处理、计算机技术和智能控制理论等多元理论。 研究的重点在于将基本的思维方法，如分析与综合、定性与定量分析、假设与验证等，巧妙地应用于化工过程的故障诊断中。这种结合使得故障诊断更为精确和有效，能够在复杂的化工生产环境中识别和定位故障，从而提高生产安全性和效率。论文还提到了故障诊断技术的三大主要类别：基于定量模型的方法、基于知识的方法和基于过程历史数据的方法，每种方法都有其独特的理论基础和应用场景。 化工过程的独特性在于其生产条件极端（高温高压或低温），这对故障诊断技术提出了更高的要求。作者指出，针对这类特殊环境，设计出适应性强的故障检测与诊断技术，对于提升化工生产的整体水平至关重要。通过深入研究和实践，这篇论文旨在构建一套适用于化工过程的智能故障诊断技术方法论，为工业界提供实用且有效的解决方案。 这篇论文不仅回顾了化工过程智能故障诊断技术的发展，还提供了关于如何有效地将其多学科优势转化为实际应用的技术策略，为化工行业的故障预防和管理提供了理论支持。