【摘 要】
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针对化工过程复杂,故障数据量大、属性多,难以保证故障诊断准确率和速度的问题,提出了一种基于模糊粗糙集(fuzzy rough sets,FRS)和鲸鱼优化的支持向量机(support vector machine,SVM)的化工过程故障诊断方法.通过对化工过程历史数据分析,判别故障类型.首先,利用模糊粗糙集对离散化后的过程数据进行特征选择,经过属性约简得出最小故障特征集合;然后,利用一种新型元启发式算法——鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA),对支持向量机的参数
【机 构】
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燕山大学智能控制系统与智能装备教育部工程研究中心,河北秦皇岛066004
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针对化工过程复杂,故障数据量大、属性多,难以保证故障诊断准确率和速度的问题,提出了一种基于模糊粗糙集(fuzzy rough sets,FRS)和鲸鱼优化的支持向量机(support vector machine,SVM)的化工过程故障诊断方法.通过对化工过程历史数据分析,判别故障类型.首先,利用模糊粗糙集对离散化后的过程数据进行特征选择,经过属性约简得出最小故障特征集合;然后,利用一种新型元启发式算法——鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA),对支持向量机的参数进行优化,根据全局最佳适应度函数值,构建故障数据分类模型;最后,将属性约简后的数据集输入到鲸鱼优化的支持向量机故障分类模型中,实现化工过程的故障诊断.利用田纳西-伊斯曼(Tennessee Eastman,TE)过程对构建的FRS-WOA-SVM故障分类模型进行测试及比较.结果 表明,该方法故障诊断准确率高、诊断速度快,可以有效地对化工过程中的故障做出诊断.
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