公开(公告)号：CN108762238A

公开(公告)日：2018-11-06

申请号：CN201810622817.0

申请日：2018-06-15

Applicant: 东北大学

Inventor： 王姝 ,  张思琦 ,  刘秀鹏 ,  常玉清 ,  赵露平 ,  王福利

IPC: G05B23/02

CPC classification number: G05B23/0243 ,  G05B2219/24065

Abstract: 本发明属于湿法冶金浸出过程的故障诊断技术领域，尤其涉及一种基于DCD的湿法冶金浸出过程故障诊断方法。基于DCD的浸出过程故障诊断方法，主要面向湿法冶金的浸出工艺过程，通过提取专家知识和过程数据中的信息作为先验信息建立动态因果图知识库，在观测到异常情况后进入推理诊断机制，以异常情况为证据计算出各可能故障原因的后验概率，比较后验概率得到诊断结果。此算法主要包括浸出过程DCD事件确定、DCD结构学习、DCD参数学习和DCD在线过程故障诊断等步骤。本发明利用DCD故障诊断技术处理在浸出过程中信息的不确定性，一定程度减小了诊断技术对大量数据的依赖性，可以带来更准确的诊断结果，确保企业经济效益和生产效益。

公开(公告)号：CN108762238B

公开(公告)日：2020-07-28

申请号：CN201810622817.0

申请日：2018-06-15

Applicant: 东北大学

Inventor： 王姝 ,  张思琦 ,  刘秀鹏 ,  常玉清 ,  赵露平 ,  王福利

IPC: G05B23/02

Abstract: 本发明属于湿法冶金浸出过程的故障诊断技术领域，尤其涉及一种基于DCD的湿法冶金浸出过程故障诊断方法。基于DCD的浸出过程故障诊断方法，主要面向湿法冶金的浸出工艺过程，通过提取专家知识和过程数据中的信息作为先验信息建立动态因果图知识库，在观测到异常情况后进入推理诊断机制，以异常情况为证据计算出各可能故障原因的后验概率，比较后验概率得到诊断结果。此算法主要包括浸出过程DCD事件确定、DCD结构学习、DCD参数学习和DCD在线过程故障诊断等步骤。本发明利用DCD故障诊断技术处理在浸出过程中信息的不确定性，一定程度减小了诊断技术对大量数据的依赖性，可以带来更准确的诊断结果，确保企业经济效益和生产效益。