基于WPA与WLS-SVM方法的化工过程故障诊断
来源期刊:控制工程2010年第S2期
论文作者:许贺楠 添玉 肖娟 黄道
文章页码:193 - 197
关键词:故障诊断;TE过程;小波包分析;数据缩放;最小二乘加权支持向量机;K聚类;
摘 要:化工过程存在变量多,系统复杂,非线性等特点,这使得常规的故障诊断方法具有模型难以建立、参数难以调整、收敛速度慢、多故障无法正确识别等局限性。以标准化模型TE过程为实验平台,结合模型特点以及在故障诊断中的难点,采用小波包算法(WPA)滤除过程数据噪声,恢复原始信号,数据缩放统一数据量度,最小二乘支持向量机(WLS-SVM)为模型,K聚类方法确定权值系数,交叉验证来选择模型参数,提出了一系列具体的解决方案。通过仿真实验,验证了算法的有效性,以及在过程故障诊断中的可行性,并在最后提出了一些展望。
许贺楠,添玉,肖娟,黄道
华东理工大学自动化研究中心
摘 要:化工过程存在变量多,系统复杂,非线性等特点,这使得常规的故障诊断方法具有模型难以建立、参数难以调整、收敛速度慢、多故障无法正确识别等局限性。以标准化模型TE过程为实验平台,结合模型特点以及在故障诊断中的难点,采用小波包算法(WPA)滤除过程数据噪声,恢复原始信号,数据缩放统一数据量度,最小二乘支持向量机(WLS-SVM)为模型,K聚类方法确定权值系数,交叉验证来选择模型参数,提出了一系列具体的解决方案。通过仿真实验,验证了算法的有效性,以及在过程故障诊断中的可行性,并在最后提出了一些展望。
关键词:故障诊断;TE过程;小波包分析;数据缩放;最小二乘加权支持向量机;K聚类;