基于复杂网络理论的符号有向图（SDG）化工故障诊断

化工过程系统的大型化和复杂性,仅通过常规方式来描述故障机理越来越受到限制。本文以流程图建模法构建的符号有向图（signed directed graph,SDG）故障模型为基础,将化工过程系统抽象为网络拓扑结构,通过对网络模型的统计特征描述,判断网络的复杂性、小世界性和无标度性,进而以复杂网络中心性理论定量计算网络中各个节点的重要性,分析比较各指标来确定网络中的核心节点,并通过Capocci算法对网络进行社团结构的定量划分,最后以网络中的核心节点确定化工过程中易引起安全事故的关键变量,并用社团划分的结果绘制出化工故障诊断模型的关键路径,确定重点监测部位。案例应用结果表明：该方法可行,为化工过程系统中故障节点和监测提供了新的解决思路,丰富了化工过程故障诊断和预防控制的相关理论。