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(1) 化工过程噪声干扰信号的自适应模态分解与特征提取方法
化工生产过程中的监测信号通常表现出强噪声干扰和高维度特性，这给后续的故障特征提取和状态识别带来了显著困难。传统的信号处理方法如傅里叶变换和小波分析在处理非线性非平稳信号时存在频率分辨率与时间分辨率之间的固有矛盾，难以有效分离不同频率成分且容易产生模态混叠现象。为了克服这些局限性，本研究提出采用时变滤波经验模态分解技术对原始过程信号进行自适应分解处理。该方法的核心思想是通过构造一组随信号局部特征动态调整的带通滤波器，将复杂的多分量信号逐层分解为具有明确物理意义的本征模态函数序列。与传统经验模态分解相比，时变滤波方法能够更好地抑制模态混叠问题并提高对瞬态特征的捕捉能力。然而该方法的分解效果对若干关键超参数较为敏感，包括局部截止频率的计算窗长和滤波器的过渡带宽度等，不恰当的参数设置可能导致分解结果偏离真实的信号结构。针对这一问题，引入一种新型的元启发式优化算法对分解参数进行自动寻优，该算法借鉴自然界中鹭鹰捕食行为的策略模式，具有全局搜索能力强和收敛速度快的特点。通过在田纳西伊斯曼化工过程仿真数据集上的实验验证，该信号处理方法能够有效去除测量噪声和过程扰动的干扰成分，提取出与设备故障和工艺异常高度相关的特征模态，为下游的故障识别任务提供高质量的输入数据。
(2) 基于多尺度并行神经网络的化工过程故障模式识别方法
化工过程数据通常呈现出多时间尺度耦合的复杂特性，故障特征可能同时表现为局部的瞬态异常和全局的趋势偏移两种形式，单一结构的神经网络模型难以充分挖掘这些异质化的故障信息。为此，本研究设计了一种融合多通道卷积网络和双向长短期记忆网络的并行架构模型，分别从空间域和时间域两个维度对故障特征进行联合提取。在空间特征提取分支，采用包含多个不同卷积核尺寸的并行卷积层结构，通过小尺寸卷积核捕捉局部的细粒度特征，通过大尺寸卷积核获取全局的粗粒度特征，再利用卷积注意力模块对各通道特征图进行自适应加权融合，突出与故障判别最相关的特征维度。在时间特征提取分支，采用双向长短期记忆网络结构对过程数据的时序依赖关系进行建模，前向和后向两个方向的隐藏状态能够同时利用历史信息和未来上下文进行特征编码，对于捕捉故障发展的渐进趋势和突变时刻具有天然优势。两个分支的输出特征经过拼接和全连接层映射后送入分类器进行故障类型判别。针对网络超参数选择依赖人工调试的问题，引入改进的灰狼优化算法自动搜索最优的网络结构配置和训练参数组合。在标准化工过程数据集上的对比实验表明，该模型在多种故障类型的识别任务中均取得了优于传统方法和基线深度学习模型的分类准确率。
(3) 基于多源信息融合的化工过程定性定量风险推理框架
现代化工过程具有高度耦合性和复杂性的特点，单一故障事件往往会通过物质流、能量流和信息流的传递在系统中产生连锁反应，最终可能演化为严重的安全事故。现有的风险分析方法大多停留在定性层面的因果关系梳理，缺乏对故障概率和后果严重程度的定量化评估能力，难以为风险防控决策提供精确的数据支撑。本研究提出一种将定性分析与定量推理相结合的综合风险评估框架，首先采用危险与可操作性分析方法系统识别工艺流程中的潜在偏差及其可能导致的危害后果，在此基础上构建以顶层不期望事件为根节点的故障树模型，通过逻辑门的层级连接描述底层基本事件与顶层事故之间的因果传递路径。针对传统故障树分析中基本事件概率难以精确获取的问题，设计了一种基于模糊集合理论的专家知识量化方法，将领域专家对事件发生可能性的语言描述转化为三角模糊数表示的概率区间。考虑到多位专家的评价意见可能存在分歧和冲突，采用改进的证据理论融合算法对多源模糊评价信息进行合成，通过引入证据间的冲突度量和可信度加权机制提高融合结果的可靠性。
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