"基于半定量SDG模型的化工过程故障诊断 (2012年)" 本文探讨了在化工过程故障诊断中如何克服符号有向图(SDG)模型的局限性。SDG模型是一种有效的工具,它通过图形化方式展示了系统的因果关系,揭示了故障可能的传播路径。然而,传统的定性SDG模型在处理变量间的定量信息时存在不足,这可能导致推理过程中的错误解决方案和低分辨率的诊断结果。 为了解决这些问题,该研究提出了一个半定量SDG模型,即模糊SDG模型。模糊逻辑被引入来处理不确定性和变量间的模糊关系,使得模型能够包含更多的定量信息。模糊隶属度的概念用于量化不同变量之间的关系,增强了模型的精度和适应性。 在模糊SDG模型中,采用了反向推理和正向验证相结合的混合推理方法。反向推理是从故障现象出发,逆向追溯可能的原因;正向验证则是从已知条件出发,验证推理出的结果是否合理。这种混合推理策略有助于提高诊断的准确性和可靠性。同时,将推理结果转化为"If-Then"形式的知识规则,便于构建专家系统,实现对化工过程的在线诊断和实时监控。 关键词涉及到故障诊断、符号有向图和模糊隶属度,表明该研究的重点在于利用模糊逻辑改进SDG模型,提升故障诊断的效率和精度。通过这种方法,可以更好地理解和预测化工过程中的异常情况,及时采取措施避免潜在的生产事故,保证化工生产的稳定和安全。 中图分类号的"TP206+.3"代表了自动控制理论与应用,"TQ062"则对应化学工程。文献标志码"A"通常表示基础研究或理论研究,表明该论文是深入探讨和理论创新的工作。文章发表在《清华大学学报(自然科学版)》2012年第52卷第8期,体现了其在学术界的影响力和专业性。 这篇论文为化工过程故障诊断提供了一种新的、更精确的方法,结合了符号有向图的因果关系分析和模糊逻辑的不确定性处理,对于实际工业应用具有重要的指导价值。
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