本文關鍵詞：基于PCA和IGWO-SVM的水泥回轉(zhuǎn)窯故障診斷研究　出處：《中國測試》2017年10期 　論文類型：期刊論文

  更多相關文章： 水泥回轉(zhuǎn)窯 故障診斷 主成分分析 支持向量機 改進的灰狼算法

【摘要】：為實現(xiàn)水泥回轉(zhuǎn)窯故障的精確診斷,提出一種基于主成分分析(PCA)和支持向量機(SVM)的回轉(zhuǎn)窯故障診斷模型。通過引入差分進化(DE)算法的變異、交叉、選擇操作來維持種群的多樣性,克服灰狼算法易早熟收斂的缺陷,然后采用這種改進的灰狼算法(IGWO)對SVM的懲罰因子c和核函數(shù)參數(shù)g進行動態(tài)的尋優(yōu)。運用PCA對采集數(shù)據(jù)進行降維處理,消除非相關因素,降低數(shù)據(jù)處理難度,然后將特征提取后的數(shù)據(jù)作為輸入建立故障診斷模型,并與普通的SVM建模方法進行比較。實例表明:在有用信息量損失較小的前提下,分類準確率達到96.153 8%,模型構(gòu)建時間為2.972 0 s,從而驗證模型的準確性和高效性。
[Abstract]:In order to realize the accurate diagnosis of cement rotary kiln fault. A rotary kiln fault diagnosis model based on principal component analysis (PCA) and support vector machine (SVM) is proposed. The mutation and crossover of differential evolution algorithm are introduced. Select the operation to maintain the diversity of the population to overcome the gray wolf algorithm is easy to premature convergence defects. Then the improved gray wolf algorithm (IGWOO) is used to dynamically optimize the penalty factor c and kernel function parameter g of SVM. The dimension reduction of collected data is processed by PCA to eliminate non-related factors. The difficulty of data processing is reduced, and then the feature extracted data is used as input to establish fault diagnosis model, and compared with the common SVM modeling method. The example shows that the loss of useful information is small. The accuracy of classification is 96.1538 and the time of constructing the model is 2.9720 s, which verifies the accuracy and efficiency of the model.
【作者單位】： 長春工業(yè)大學電氣與電子工程學院;
【基金】：吉林省科學技術廳計劃項目(20150203003SF)
【分類號】：TP18;TQ172.622
【正文快照】： 0引言水泥回轉(zhuǎn)窯作為新型干法生產(chǎn)線上的核心設備,負責完成水泥生料的煅燒[1]。其工作狀態(tài)會直接影響水泥熟料的質(zhì)量、產(chǎn)量[2],因而對其故障進行快速精確地診斷就顯得尤為重要。通過智能算法建立可靠的故障診斷模型對回轉(zhuǎn)窯進行及時的故障識別,可以克服人工診斷方法的局限性,

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