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免疫细菌觅食算法及其在抽油机故障诊断中的应用

发布时间:2018-03-20 23:19

  本文选题:细菌觅食算法 切入点:免疫算法 出处:《东北石油大学》2015年硕士论文 论文类型:学位论文


【摘要】:本文以采油工艺技术中的抽油机故障诊断问题为研究背景,对细菌觅食算法进行改进,将其应用于改进核函数的最小二乘支持向量机的参数优化中,并将优化好的最小二乘支持向量机应用于抽油机的故障诊断,具体内容如下:首先,对细菌觅食算法的三大操作进行改进,并与免疫算法的克隆选择思想融合形成一种新型混合算法——免疫细菌觅食算法。在趋向性操作中,随着迭代的进行,逐步缩小细菌运动步长,在保证细菌收敛性的同时增强细菌的全局搜索性能;利用免疫算法的克隆选择思想代替标准细菌觅食算法的复制操作,对精英细菌群体进行克隆、高频变异和随机交叉,提高细菌群体的搜索精度;改进迁移操作,保证适应值最高的细菌不被迁移,以提高收敛精度。文中给出了免疫细菌觅食算法流程,同时对该算法的收敛性进行了证明,并用三种测试函数对免疫细菌觅食算法测试,与标准的细菌觅食算法性能进行比较。其次,将相似性度量引入核函数中。本文采用输入样本附近的一些已知类别的最近邻样本的加权平均值作为样本间相似性的度量。将相似性度量引入到核函数的表达式中,构成新的核函数。证明改进的核函数仍是Mercer核函数。为了验证改进的核函数的有效性,采用UCI数据库的标准测试函数对核函数改进前后的支持向量机进行比较。最后,将免疫细菌觅食算法优化和改进核函数的最小二乘支持向量机应用到抽油机的故障诊断中。对抽油机井电流曲线数据进行处理并提取其特征向量,建立训练数据集和测试数据集;同时为了提高故障诊断精度,将改进核函数的最小二乘支持向量机的惩罚因子和核参数作为免疫细菌觅食算法的寻优对象,确定诊断值与实际结果的均方误差的相反数作为细菌的适应值,完成趋向性操作、复制操作、迁移操作的迭代次数,实现基于免疫细菌觅食算法和改进核函数的最小二乘支持向量机的训练,得到最优的惩罚因子和核参数;对测试样本进行诊断,并将诊断结果同其他诊断方法的诊断结果进行比较。
[Abstract]:In this paper, based on the fault diagnosis of pumping units in the oil recovery technology, the bacterial foraging algorithm is improved and applied to the parameter optimization of the least squares support vector machine (LS-SVM) with improved kernel function. And the optimized least square support vector machine is applied to the fault diagnosis of pumping unit. The main contents are as follows: firstly, the three major operations of bacterial foraging algorithm are improved. A new hybrid algorithm, immune bacteria foraging algorithm, is formed by combining with the clonal selection idea of immune algorithm. In the trend operation, with the iterative operation, the bacterial motion step size is gradually reduced. The clone selection idea of immune algorithm is used to replace the replication operation of the standard bacterial foraging algorithm to clone the elite bacteria population, high frequency mutation and random crossover. The search accuracy of bacterial population is improved, and the migration operation is improved to ensure that bacteria with the highest fitness are not migrated, so as to improve the convergence accuracy. In this paper, the flow chart of immune bacteria foraging algorithm is presented, and the convergence of the algorithm is proved. The immune bacteria foraging algorithm is tested with three test functions, and the performance of the immune bacteria foraging algorithm is compared with that of the standard bacterial foraging algorithm. The similarity measure is introduced into the kernel function. In this paper, the weighted average of the nearest neighbor samples of some known classes near the input sample is used as the measure of similarity between samples, and the similarity measure is introduced into the expression of the kernel function. A new kernel function is constructed. It is proved that the improved kernel function is still a Mercer kernel function. In order to verify the effectiveness of the improved kernel function, the standard test function of the UCI database is used to compare the support vector machines before and after the kernel function is improved. The immune bacteria foraging algorithm was optimized and the least square support vector machine (LS-SVM) with improved kernel function was applied to the fault diagnosis of pumping unit. The data of current curve of pumping unit were processed and its eigenvector was extracted. In order to improve the accuracy of fault diagnosis, the penalty factors and kernel parameters of the improved kernel function least squares support vector machine (LS-SVM) are used as the optimization objects of the immune bacteria foraging algorithm. Determining the opposite number of the mean square error between the diagnostic value and the actual result as the fitness of the bacteria, completing the tendency operation, copying operation, migration operation iteration times, The training of least-squares support vector machine based on immune bacteria foraging algorithm and improved kernel function is realized, and the optimal penalty factor and kernel parameters are obtained, and the test samples are diagnosed. The diagnostic results were compared with those of other diagnostic methods.
【学位授予单位】:东北石油大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TE933.1;TP183

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本文编号:1641238

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