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申请/专利权人：中国石油化工股份有限公司;中石化炼化工程(集团)股份有限公司

摘要：本发明公开了一种移动床反应器故障诊断方法，涉及石油化工及环保领域，具体而言，涉及一种移动床反应器故障诊断方法。移动床反应器故障诊断方法，包括：在移动床反应器上安装加速度传感器以检测移动床反应器内催化剂的运动状态，并采集加速度传感器输出的信号；在采集到的信号中提取特征数据并进行标准化处理，对标准化处理的数据通过主成分分析法进行降维得到主成分特征；对得到的主成分特征通过分类算法进行移动床反应器状态识别。本发明中的诊断方法可以更快速、精确地检测移动床反应器的状态，判断有无出现“空腔”和“贴壁”现象。

主权项：1.一种移动床反应器故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：在移动床反应器上安装加速度传感器以检测移动床反应器内催化剂的运动状态，并采集所述加速度传感器输出的信号；在采集到的信号中提取特征数据并进行标准化处理，对标准化处理的数据通过主成分分析法进行降维得到主成分特征；对所述主成分特征采用K均值聚类算法进行移动床反应器状态识别，将反应器状态分为正常状态、空腔状态和贴壁状态，设置聚类数为3；提取特征数据的过程包括：采用统计学和4层小波包分解与重构方法，提取振动信号的时域统计特征并获得敏感频带的能量占比，建立特征数据库；提取振动信号的时域统计特征的过程包括：提取振动信号的时域统计特征均方根值、标准差和峰峰值；对振动信号进行四层小波包分解和重构得到16个子频带，每个频带宽度为6.25kHz，采用基于小波包能量谱的方法，对经小波包4层分解后不同频带下的振动信号进行能量统计，小波包能量谱的特征量定义依据公式如下： ；其中，S4j是分解第4层各频带的重构信号，xjk是S4j各离散点的幅值，各频段能量占比为E4j∑E4j；获得敏感频带的能量占比并建立特征数据库的过程包括：敏感频带分别为：12.5-18.75kHz、18.75-25kHz、31.25-43.75kHz、43.75-56.25kHz和56.25-68.75kHz；其中，敏感频带12.5-18.75kHz的能量占比T1为节点（4,2）对应的频带能量占比，敏感频带18.75-25kHz的能量占比T2为节点（4,3）对应的频带能量占比，敏感频带31.25-43.75kHz的能量占比T3为节点（4,5）和（4,6）对应频带能量占比之和，敏感频带43.75-56.25kHz能量占比T4为节点（4,7）和（4,8）对应频带能量占比之和，敏感频带56.25-68.75kHz能量占比T5为节点（4,9）和（4,10）对应频带能量占比之和；选取均方根值、标准差、峰峰值和敏感频带能量占比T1-T5建立8维特征向量，n组数据建立样本矩阵X如下所示： ；所述K均值聚类算法是采用聚类中心的迭代方式，先根据设定的聚类数随机初始化聚类中心，对所有样本按照其距离各中心的远近进行归类，计算各类内样本到中心的误差和，并将类内样本均值作为新的聚类中心，不断迭代，直到类内误差和达到最小值范围内，完成聚类分析，保存3个聚类中心位置；其中，误差准则函数如下： ；式中，k是预设聚类数量，取3；i代表聚类样本序号，Ci是第i类样本集，si是第i类样本的均值；将已保存的聚类中心作为初始聚类中心，利用Kmeans分类器对数据进行分类，得到反应器的运行状态。

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