基于全局优化支持向量机的多类别高炉故障诊断

• 作者: 尹怡欣 张森 张海刚
• 来源期刊: 工程科学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 高炉 故障诊断 最小二乘分析 支持向量机 全局优化
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 页码范围: 39-47
• 页数: 9页
• 分类号: TF549
• 字数: 8821字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13374/j.issn2095-9389.2017.01.005

摘要

针对高炉故障诊断系统快速性和准确性的要求,提出基于全局优化最小二乘支持向量机的策略.首先,采用变尺度离散粒子群对最小二乘支持向量机的参数和故障特征的选取进行优化;然后,利用核主元分析法对选取的特征向量进行压缩整理;最后,构造了以Fisher线性判别率为标准的启发式纠错输出编码.仿真结果表明,通过对故障训练样本有意义地分割重组,用较少的最小二乘支持向量机分类器,得到较高的故障判断准确率且增强了整个系统的实时性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	尹怡欣	北京科技大学自动化学院	125	1650	21.0	36.0
5	张海刚	北京科技大学自动化学院	4	20	3.0	4.0
9	张森	北京科技大学自动化学院	10	20	4.0	4.0