基于数据驱动的TE化工过程故障检测方法研究文献综述

 2021-10-28 20:31:18

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文 献 综 述一、选题背景及意义在工业结构中,流程工业主要是指冶金、石化、炼油、化工、制药、建材、轻工、造纸、采矿、环保、电力等工业行业。

目前这些行业普遍存在着能耗大、产品质量差、生产过程工艺落后、自动化水平低、管理水平低、信息集成度低、综合竞争力弱等现状。

流程工业综合自动化系统是将先进的工艺装备技术、现代管理技术相结合,并通过以先进控制与管理为手段,来提供系统的整体解决方案,以实现企业的优化运行、优化控制与优化管理,从而成为提高企业竞争力的核心高技术。

所以加大对流程工业综合自动化的先进技术研发和产业化的投入是很必要的[1]。

在流程工业的生产体系中,对工业过程的故障检测又是相当重要的一个步骤,因为它直接关系到生产产品的质量,更重要的是它对生产过程的监控,有效检测出故障所在,并对其进行预防和改进。

在流程工业过程中,往往会有一些易燃易爆、高温高压的生产流程,过程中只要有事故发生就会造成人员伤亡和财产损失,而且还会造成严重的环境污染。

随着计算机技术的不断发展,工业生产过程也在不断的实现自动化,但工业生产过程中的一些异常报警主要依靠操作人员来完成[2]。

由于操作人员受自身能力和经验的不足,在生产过程发生异常后,很难做出正确的判断和行动,这样会使得过程处于异常状态下运行,从而造成更大的事故[3]。

根据工业界的统计显示,由于人为操作原因造成的生产过程异常事件约占七成以上的比重,使得生命安全、经济、环境等遭受严重损失。

因此,目前的工业生产中急需引入先进可靠的过程监测与故障诊断技术,才能够大大减少企业生产的危险性,将生命安全威胁和经济损失的可能性降低到最小。

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