基于ELM-AdaBoost.M2的污水处理过程在线故障诊断

• 作者: 于广平 谭承诚 邱志成
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 污水处理 故障诊断 极限学习机 AdaBoost.M2 在线建模
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 测试与故障诊断
• 页码范围: 53-56
• 页数: 4页
• 分类号: TP242
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2018.02.014

摘要

污水处理存在着强非线性和非稳态运行等特征,对其运行过程进行在线故障诊断在减少污染和保障生产过程安全方面具有重大意义;针对污水处理过程运行状态的不平衡分布造成故障诊断准确率下降的问题,提出一种基于极限学习机(ELM)和AdaBoost.M2算法的在线故障诊断方法;该模型以ELM为弱分类器,利用AdaBoost.M2将多个弱分类器集成,实现了强分类器;仿真结果表明,该模型在线故障诊断精度高,学习速度快,泛化性能好,相较于传统故障诊断方法,综合性能较为突出,较好地实现了污水处理的在线故障诊断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邱志成	华南理工大学机械与汽车工程学院	41	512	11.0	22.0
2	谭承诚	华南理工大学机械与汽车工程学院	2	2	1.0	1.0
3	于广平	中国科学院沈阳自动化研究所广州分所	17	141	5.0	11.0