【摘要】：為了提高Tennessee-Eastman(TE)過程的故障診斷準確率,本文研究一種學習型偽度量(learning pseudo metric,LPM)代替距離度量的案例檢索方法,并建立了TE過程的案例推理(case-based reasoning,CBR)故障診斷模型.首先建立LPM度量準則并對LPM模型進行訓練,其次度量目標案例與每一個源案例的相似度,從中檢索與目標案例相似的同類案例,再采用多數重用原則從同類案例中決策出目標案例的解,最后通過TE過程的運行數據對該方法的性能進行測試,并與典型的CBR和BP(back-propagation)神經網絡和支持向量機等方法進行對比,表明本文方法能有效提高故障診斷準確率,在實際化工過程中具有一定的推廣應用價值.
[Abstract]:In order to improve the accuracy of fault diagnosis in Tennessee-Eastman (TE) process, a case retrieval method based on learning pseudo-metric (learning pseudo (LPM) instead of distance metric is studied, and a case-based reasoning fault diagnosis model for te process is established. First, the LPM metric criterion is established and the LPM model is trained. Secondly, the similarity between the target case and each source case is measured, and the similar cases similar to the target case are retrieved from the target case. Finally, the performance of the method is tested by the running data of te process, and compared with the typical CBR and BP (back-propagation) neural networks and support vector machines. It shows that this method can effectively improve the accuracy of fault diagnosis and has a certain value of popularization and application in the actual chemical process.
【作者單位】： 北京工業(yè)大學信息學部自動化學院;計算智能與智能系統(tǒng)北京市重點實驗室;數字社區(qū)教育部工程研究中心;城市軌道交通北京實驗室;拉籌佰大學計算機科學與計算機工程系;
【基金】：國家自然科學基金項目(61374143) 北京市自然科學基金項目(4152010)資助~~
【分類號】：TQ050.7

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6 張Y，

本文編號：2146197