基于特征子空间虚假邻点判别的铝电解槽况诊断模型

• 作者: 周伟 张元涛 易军 李太福 田应甫
• 来源期刊: 机械工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 虚假最近邻点法 核主元分析法 概率神经网络 故障诊断 铝电解
• 年，卷（期）: 2014,（10）
• 所属期刊栏目: 仪器科学与技术
• 页码范围: 9-14
• 页数: 6页
• 分类号: TQ821|TF391
• 字数: 3454字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3901/JME.2014.10.009

摘要

造成铝电解异常槽况的因素较多,彼此相关性强,建立槽况诊断模型时计算量巨大.利用核主元分析法虽然可以对非线性数据进行降维,但得到的主元仍然是原始变量在特征空间的线性组合,既无明确的物理含义,又无法对原始特征进行约简达到减少传感器种类的目的.提出一种基于特征子空间虚假邻点判别的槽况诊断方法,首先考察各原始变量置零前后在核空间主元投影上的相似度,根据其对槽况的解释能力进行原始变量选择;再将约简后的原始变量输入概率神经网络,对各类异常槽况进行诊断.通过取自某厂170KA大型预焙槽的268组样本进行检验:在原始特征约简44.4％的情况下分类精度达到95％以上,表明该方法不但可对原始特征进行有效约简,而且槽况分类精度和训练时间均优于同类模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李太福	重庆科技学院电气与信息工程学院	87	399	11.0	15.0
3	易军	重庆科技学院电气与信息工程学院	43	313	10.0	15.0
6	张元涛	重庆科技学院电气与信息工程学院	10	38	4.0	5.0
7	周伟	重庆科技学院电气与信息工程学院	16	97	5.0	9.0
8	田应甫		11	134	6.0	11.0