本文選題：化工過程　切入點(diǎn)：故障診斷　出處：《石油學(xué)報(bào)(石油加工)》2017年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：化工過程長(zhǎng)時(shí)間處于正常運(yùn)行狀態(tài)而積累的故障樣本有限,且含有冗余信息,降低了傳統(tǒng)故障分類器的準(zhǔn)確率。為了提高化工過程故障診斷的準(zhǔn)確率,提出了一種基于RS和SVM的化工過程高精度故障診斷方法。首先,在不損失信息的情況下,采用RS約簡(jiǎn)故障指標(biāo)體系,去除冗余特征;然后,根據(jù)最小約簡(jiǎn)指標(biāo)集構(gòu)建故障數(shù)據(jù)集,建立優(yōu)化的SVM故障分類器。將RS-SVM和標(biāo)準(zhǔn)SVM同時(shí)應(yīng)用到預(yù)加氫過程的故障分類中,RS不同程度的提高了SVM準(zhǔn)確率,當(dāng)采用RBF核函數(shù)且訓(xùn)練樣本集容量為60時(shí),準(zhǔn)確率提高幅度最大值為11.84%。比較結(jié)果表明,剔除數(shù)據(jù)中的冗余信息有助于提高故障診斷的準(zhǔn)確率。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of fault diagnosis in chemical process, the fault samples accumulated for a long time in normal operation state are limited and contain redundant information, which reduces the accuracy of traditional fault classifier. A high precision fault diagnosis method for chemical process based on RS and SVM is proposed. Firstly, RS reduction fault index system is adopted to remove redundant features without loss of information. According to the minimum reduction index set, the fault data set is constructed, and the optimized SVM fault classifier is established. The application of RS-SVM and standard SVM in the fault classification of pre-hydrogenation process improves the accuracy of SVM in varying degrees. When the RBF kernel function is used and the training sample set capacity is 60, the maximum accuracy increase is 11.84. The comparison results show that eliminating redundant information from the data is helpful to improve the accuracy of fault diagnosis.
【作者單位】： 中國(guó)石油大學(xué)機(jī)械與儲(chǔ)運(yùn)工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51574263) 中國(guó)石油大學(xué)(北京)青年創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)C計(jì)劃(C201602),中國(guó)石油大學(xué)(北京)科研基金項(xiàng)目(2462015YQ0403)資助
【分類號(hào)】：TQ02

【參考文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1648464