【摘 要】
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工业过程的各生产环节环环相扣、紧密相关,此时系统出现故障危害程度随之增加,造成重大的经济损失,甚至人员伤亡,因此,采用适宜、高效的故障检测方法至关重要。随着工业技术
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工业过程的各生产环节环环相扣、紧密相关,此时系统出现故障危害程度随之增加,造成重大的经济损失,甚至人员伤亡,因此,采用适宜、高效的故障检测方法至关重要。随着工业技术的发展,采集了大量与故障相关的过程数据,如何有效的分析和应用蕴含在过程数据中的丰富信息,提高工业过程的故障检测精度是本文研究的主要问题,具体如下所述。(1)考虑到AdaBoost分类器大量应用于故障检测中,为了使它具有更高的分类精度,本文提出了双反馈极限学习机(Double Feedback Extremely Learning Machine,DFELM)作为 AdaBoost 弱分类器的方法,DFELM在极限学习机(Extremely Learning Machine,ELM)的基础上增加了隐含层的自反馈层和输入-输出反馈层,运用自反馈层的趋势特征因子输出自反馈层的输出权重来调整隐含层的输出权重,运用输入-输出反馈层的误差系数和变化系数调整输入层和隐含层之间的连接权值和偏差。通过在隐含层的输出权重、输入层和隐含层之间的连接权值、偏差的调整,提高了 DFELM分类精度。(2)基于降低AdaBoost的迭代次数和提高分类精度的考虑,本文提出了基于局部选择性集成DFELM的改进AdaBoost方法,该方法充分利用了整体分类性能差的弱分类器所包含的有效信息。它通过误差率高低将弱分类器分为整体分类性能好和整体分类性能差的弱分类器,通过近邻法获得与特定样本相似度高的数据组成新的样本集,将样本集输入整体分类性能差的弱分类器中,筛选出对特定样本具有良好分类性能的弱分类器,选择性集成整体分类性能好和整体分类性能差、局部性能好的弱分类器形成强分类器进行数据分类。由于改进的AdaBoost充分利用了整体分类性能差的弱分类器的有效信息,既提高的分类精度,又降低了弱分类器的迭代次数。(3)结合田纳西-伊斯曼(Tennessee Eastman,TE)过程的故障数据进行仿真实验验证,通过比较可得最终实验结果表明,相较于其他方法,本文提出的故障检测方法在提高故障检测性能方面的效果较好。
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