基于KECA和FWA-SVM的间歇过程分时段故障诊断方法
Time division fault diagnosis method based on KECA and FWA-SVM for batch process
西南交通大学 机械工程学院, 成都 610031
摘要
针对间歇过程的高度复杂性、强非线性、强时段性等特点，提出一种基于核熵成分分析（KECA）特征变量降维，利用烟花算法（FWA）优化支持向量机（SVM）参数的间歇过程分时段故障诊断方法。首先，通过多向核主元分析（MKPCA）进行在线故障监测，输出故障数据；其次，利用K-means分类方法将间歇过程划分为若干个子时段，对故障数据进行KECA特征变量处理，按熵值贡献率来确定选取主元的个数，深层提取特征信息；最后，在各子时段内分别构建FWA优化SVM参数故障诊断模型，将降维处理后的故障数据代入各自所属子时段FWA-SVM诊断模型内进行故障诊断。通过对青霉素仿真实验数据进行各种对比实验研究，验证了该方法的可行性与有效性。
基金项目
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2682016CX031)
国家自然科学基金资助项目(51675450)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.12.0803
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第5期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1409-1414
文章编号: 1001-3695(2019)05-027-1409-06
发布历史
[2019-05-05] 印刷出版
引用本文
蔡振宇, 张敏, 包珊珊. 基于KECA和FWA-SVM的间歇过程分时段故障诊断方法 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (5): 1409-1414. (Cai Zhenyu, Zhang Min, Bao Shanshan. Time division fault diagnosis method based on KECA and FWA-SVM for batch process [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (5): 1409-1414. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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