·356. 智能系统学报 第10卷 的方法相同，详见参考文献[15]。在展开的表达式中， 只有F和B类型事件，将其发生概率代入即可计算H h()=()Π(，)/(o)- 的验后概率。 @(t)=IIPrE()/PrI IIE(L)(2) H的状态概率定义为h=Pr{HIE}、排序 9 式中：S(4:)为t,时刻化简DUCG中的故障假设集 概率定义为h= 。其中S为存在于化简 合，。为未收到故障信号前的时刻。 HyeSH TE过程 DUCG中的所有可能故障假设的集合。当S.中只 有1个H时，无需计算即可知=1(100%)。 为了验证DUCG在故障诊断上的有效性，采用 对于动态故障诊断，DUCG目前采用的方法是 了Tennessee Eastman(TE)过程作为诊断的实例。 假定各时间片t,内的化简DUCG均包含待求故障假 TE过程是由Tennessee Eastman公司设计的实际工 设H,且证据E(t:)在给定H的条件下独立，则用 业过程的仿真模拟，旨在开发、研究及评价过程控制 式(2)进行计算： 理论和技术。Ricker针对这一过程编译了matlab的 仿真程序。本文采用了Ricker提供的程序，该TE 过程的工艺流程图及采用的控制回路如图2所示。 ©回 8 Compress8a可 Cooling Water TOT 9 Purge A (FD)- r@- @ D 需 G L Conderser Vapor Lig 酒 @ -Separato E 13 西 ∩@ Cooling Water ⊙@ E <>N R 西 @ @ R Stripper co 0 © ©-@ ④ @ 12 Reactor ① Steam >N 酒 T Product 图2TE过程工艺流程 Fig.2 The Tennessee Eastman process TE过程由5个主要单元组成：反应器、冷凝器、障13是反应动力学缓慢漂移：故障14和15为数据 汽提塔，气液分离装置及压缩机：TE的生产过程包含称震荡趋势的阀门粘滞故障：故障16至故障20为未 4种气态的起始反应物：A、C、D、E,每种起始反应物知故障。TE过程被广泛的应用到各种不同研究领域 都混有1%的惰性气体B,它们被喂入反应器后会生来测试各种理论的实际效果。在故障诊断领域，像 成2种气态产物G和H,同时会生成液态副产物F。PCA、贝叶斯网络(BN)等理论已经通过TE过程证明 该过程包含了41个观测变量、12个操作变量以及20了其有效性。在本文中，TE过程也用于验证DUCG 个故障（见表1）。故障1至故障8为数据阶跃变化理论的有效性，基于不同的故障，TE过程的故障数据 的故障：故障9至故障12为数据随机变化的故障：故不仅可以当作离线数据来建立DUCG模型，同时可的方法相同，详见参考文献［１５］。 在展开的表达式中， 只有 Ｆ 和 Ｂ 类型事件，将其发生概率代入即可计算 Ｈｋｊ 的验后概率。 Ｈｋｊ的状态概率定义为 ｈ ｓ ｋｊ ≡ Ｐｒ｛Ｈｋｊ ｜ Ｅ｝ 、排序 概率定义为 ｈ ｒ ｋｊ ≡ ｈ ｓ ｋｊ Ｈ∑ｋｊ∈ＳＨ ｈ ｓ ｋｊ 。 其中 ＳＨ为存在于化简 ＤＵＣＧ 中的所有可能故障假设的集合。 当 ＳＨ 中只 有 １ 个 Ｈｋｊ时，无需计算即可知 ｈ ｒ ｋｊ ＝ １（１００％）。 对于动态故障诊断，ＤＵＣＧ 目前采用的方法是 假定各时间片 ｔ ｉ内的化简 ＤＵＣＧ 均包含待求故障假 设 Ｈｋｊ，且证据 Ｅ（ ｔ ｉ）在给定 Ｈｋｊ的条件下独立，则用 式（２）进行计算： ＳＨ（ｔ） ＝ ∏ ｎ ｉ ＝ １ ＳＨ（ｔ ｉ） ｈ ｓ ｋｊ（ｔ） ＝ αＥ（ｔ）∏ ｎ ｉ ＝ １ ｈ ｓ ｋｊ（ｔ ｉ） ／ （ｈ ｓ ｋｊ（ｔ ０ ）） ｎ－１ αＥ（ｔ） ≡ ∏ ｎ ｉ ＝ １ Ｐｒ｛Ｅ（ｔ ｉ）｝ ／ Ｐｒ｛∏ ｎ ｉ ＝ １ Ｅ（ｔ ｉ）｝ （２） 式中：Ｓ（ ｔ ｉ ） 为 ｔ ｉ 时刻化简 ＤＵＣＧ 中的故障假设集 合，ｔ ０为未收到故障信号前的时刻。 ２ ＴＥ 过程 为了验证 ＤＵＣＧ 在故障诊断上的有效性，采用 了 Ｔｅｎｎｅｓｓｅｅ Ｅａｓｔｍａｎ （ ＴＥ） 过程作为诊断的实例。 ＴＥ 过程是由 Ｔｅｎｎｅｓｓｅｅ Ｅａｓｔｍａｎ 公司设计的实际工 业过程的仿真模拟，旨在开发、研究及评价过程控制 理论和技术。 Ｒｉｃｋｅｒ 针对这一过程编译了 ｍａｔｌａｂ 的 仿真程序。 本文采用了 Ｒｉｃｋｅｒ 提供的程序，该 ＴＥ 过程的工艺流程图及采用的控制回路如图 ２ 所示。 图 ２ ＴＥ 过程工艺流程 Ｆｉｇ． ２ Ｔｈｅ Ｔｅｎｎｅｓｓｅｅ Ｅａｓｔｍａｎ ｐｒｏｃｅｓｓ ＴＥ 过程由 ５ 个主要单元组成：反应器、冷凝器、 汽提塔，气液分离装置及压缩机；ＴＥ 的生产过程包含 ４ 种气态的起始反应物：Ａ、Ｃ、Ｄ、Ｅ，每种起始反应物 都混有 １％的惰性气体 Ｂ，它们被喂入反应器后会生 成 ２ 种气态产物 Ｇ 和 Ｈ，同时会生成液态副产物 Ｆ。 该过程包含了 ４１ 个观测变量、１２ 个操作变量以及 ２０ 个故障（见表 １）。 故障 １ 至故障 ８ 为数据阶跃变化 的故障；故障 ９ 至故障 １２ 为数据随机变化的故障；故 障 １３ 是反应动力学缓慢漂移；故障 １４ 和 １５ 为数据 称震荡趋势的阀门粘滞故障；故障 １６ 至故障 ２０ 为未 知故障。 ＴＥ 过程被广泛的应用到各种不同研究领域 来测试各种理论的实际效果。 在故障诊断领域，像 ＰＣＡ、贝叶斯网络（ＢＮ）等理论已经通过 ＴＥ 过程证明 了其有效性。 在本文中，ＴＥ 过程也用于验证 ＤＵＣＧ 理论的有效性，基于不同的故障，ＴＥ 过程的故障数据 不仅可以当作离线数据来建立 ＤＵＣＧ 模型，同时可 ·３５６· 智 能 系 统 学 报 第 １０ 卷