發(fā)布時(shí)間：2018-03-20 23:19

  本文選題：細(xì)菌覓食算法　切入點(diǎn)：免疫算法　出處：《東北石油大學(xué)》2015年碩士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

【摘要】：本文以采油工藝技術(shù)中的抽油機(jī)故障診斷問(wèn)題為研究背景,對(duì)細(xì)菌覓食算法進(jìn)行改進(jìn),將其應(yīng)用于改進(jìn)核函數(shù)的最小二乘支持向量機(jī)的參數(shù)優(yōu)化中,并將優(yōu)化好的最小二乘支持向量機(jī)應(yīng)用于抽油機(jī)的故障診斷,具體內(nèi)容如下:首先,對(duì)細(xì)菌覓食算法的三大操作進(jìn)行改進(jìn),并與免疫算法的克隆選擇思想融合形成一種新型混合算法——免疫細(xì)菌覓食算法。在趨向性操作中,隨著迭代的進(jìn)行,逐步縮小細(xì)菌運(yùn)動(dòng)步長(zhǎng),在保證細(xì)菌收斂性的同時(shí)增強(qiáng)細(xì)菌的全局搜索性能;利用免疫算法的克隆選擇思想代替標(biāo)準(zhǔn)細(xì)菌覓食算法的復(fù)制操作,對(duì)精英細(xì)菌群體進(jìn)行克隆、高頻變異和隨機(jī)交叉,提高細(xì)菌群體的搜索精度;改進(jìn)遷移操作,保證適應(yīng)值最高的細(xì)菌不被遷移,以提高收斂精度。文中給出了免疫細(xì)菌覓食算法流程,同時(shí)對(duì)該算法的收斂性進(jìn)行了證明,并用三種測(cè)試函數(shù)對(duì)免疫細(xì)菌覓食算法測(cè)試,與標(biāo)準(zhǔn)的細(xì)菌覓食算法性能進(jìn)行比較。其次,將相似性度量引入核函數(shù)中。本文采用輸入樣本附近的一些已知類(lèi)別的最近鄰樣本的加權(quán)平均值作為樣本間相似性的度量。將相似性度量引入到核函數(shù)的表達(dá)式中,構(gòu)成新的核函數(shù)。證明改進(jìn)的核函數(shù)仍是Mercer核函數(shù)。為了驗(yàn)證改進(jìn)的核函數(shù)的有效性,采用UCI數(shù)據(jù)庫(kù)的標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)對(duì)核函數(shù)改進(jìn)前后的支持向量機(jī)進(jìn)行比較。最后,將免疫細(xì)菌覓食算法優(yōu)化和改進(jìn)核函數(shù)的最小二乘支持向量機(jī)應(yīng)用到抽油機(jī)的故障診斷中。對(duì)抽油機(jī)井電流曲線(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理并提取其特征向量,建立訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測(cè)試數(shù)據(jù)集;同時(shí)為了提高故障診斷精度,將改進(jìn)核函數(shù)的最小二乘支持向量機(jī)的懲罰因子和核參數(shù)作為免疫細(xì)菌覓食算法的尋優(yōu)對(duì)象,確定診斷值與實(shí)際結(jié)果的均方誤差的相反數(shù)作為細(xì)菌的適應(yīng)值,完成趨向性操作、復(fù)制操作、遷移操作的迭代次數(shù),實(shí)現(xiàn)基于免疫細(xì)菌覓食算法和改進(jìn)核函數(shù)的最小二乘支持向量機(jī)的訓(xùn)練,得到最優(yōu)的懲罰因子和核參數(shù);對(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行診斷,并將診斷結(jié)果同其他診斷方法的診斷結(jié)果進(jìn)行比較。
[Abstract]:In this paper, based on the fault diagnosis of pumping units in the oil recovery technology, the bacterial foraging algorithm is improved and applied to the parameter optimization of the least squares support vector machine (LS-SVM) with improved kernel function. And the optimized least square support vector machine is applied to the fault diagnosis of pumping unit. The main contents are as follows: firstly, the three major operations of bacterial foraging algorithm are improved. A new hybrid algorithm, immune bacteria foraging algorithm, is formed by combining with the clonal selection idea of immune algorithm. In the trend operation, with the iterative operation, the bacterial motion step size is gradually reduced. The clone selection idea of immune algorithm is used to replace the replication operation of the standard bacterial foraging algorithm to clone the elite bacteria population, high frequency mutation and random crossover. The search accuracy of bacterial population is improved, and the migration operation is improved to ensure that bacteria with the highest fitness are not migrated, so as to improve the convergence accuracy. In this paper, the flow chart of immune bacteria foraging algorithm is presented, and the convergence of the algorithm is proved. The immune bacteria foraging algorithm is tested with three test functions, and the performance of the immune bacteria foraging algorithm is compared with that of the standard bacterial foraging algorithm. The similarity measure is introduced into the kernel function. In this paper, the weighted average of the nearest neighbor samples of some known classes near the input sample is used as the measure of similarity between samples, and the similarity measure is introduced into the expression of the kernel function. A new kernel function is constructed. It is proved that the improved kernel function is still a Mercer kernel function. In order to verify the effectiveness of the improved kernel function, the standard test function of the UCI database is used to compare the support vector machines before and after the kernel function is improved. The immune bacteria foraging algorithm was optimized and the least square support vector machine (LS-SVM) with improved kernel function was applied to the fault diagnosis of pumping unit. The data of current curve of pumping unit were processed and its eigenvector was extracted. In order to improve the accuracy of fault diagnosis, the penalty factors and kernel parameters of the improved kernel function least squares support vector machine (LS-SVM) are used as the optimization objects of the immune bacteria foraging algorithm. Determining the opposite number of the mean square error between the diagnostic value and the actual result as the fitness of the bacteria, completing the tendency operation, copying operation, migration operation iteration times, The training of least-squares support vector machine based on immune bacteria foraging algorithm and improved kernel function is realized, and the optimal penalty factor and kernel parameters are obtained, and the test samples are diagnosed. The diagnostic results were compared with those of other diagnostic methods.
【學(xué)位授予單位】：東北石油大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TE933.1;TP183

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本文編號(hào)：1641238