Tennessee-Eastman过程的学习型案例推理故障诊断方法

发布时间：2018-07-26 13:42

【摘要】：为了提高Tennessee-Eastman(TE)过程的故障诊断准确率,本文研究一种学习型伪度量(learning pseudo metric,LPM)代替距离度量的案例检索方法,并建立了TE过程的案例推理(case-based reasoning,CBR)故障诊断模型.首先建立LPM度量准则并对LPM模型进行训练,其次度量目标案例与每一个源案例的相似度,从中检索与目标案例相似的同类案例,再采用多数重用原则从同类案例中决策出目标案例的解,最后通过TE过程的运行数据对该方法的性能进行测试,并与典型的CBR和BP(back-propagation)神经网络和支持向量机等方法进行对比,表明本文方法能有效提高故障诊断准确率,在实际化工过程中具有一定的推广应用价值.
[Abstract]:In order to improve the accuracy of fault diagnosis in Tennessee-Eastman (TE) process, a case retrieval method based on learning pseudo-metric (learning pseudo (LPM) instead of distance metric is studied, and a case-based reasoning fault diagnosis model for te process is established. First, the LPM metric criterion is established and the LPM model is trained. Secondly, the similarity between the target case and each source case is measured, and the similar cases similar to the target case are retrieved from the target case. Finally, the performance of the method is tested by the running data of te process, and compared with the typical CBR and BP (back-propagation) neural networks and support vector machines. It shows that this method can effectively improve the accuracy of fault diagnosis and has a certain value of popularization and application in the actual chemical process.
【作者单位】： 北京工业大学信息学部自动化学院;计算智能与智能系统北京市重点实验室;数字社区教育部工程研究中心;城市轨道交通北京实验室;拉筹佰大学计算机科学与计算机工程系;
【基金】：国家自然科学基金项目(61374143) 北京市自然科学基金项目(4152010)资助~~
【分类号】：TQ050.7

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本文编号：2146197