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Tennessee-Eastman过程的学习型案例推理故障诊断方法  
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【英文篇名】 Fault diagnosis method using learning case-based reasoning for Tennessee-Eastman process
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【作者】 严爱军; 王英杰; 王殿辉;
【英文作者】 YAN Ai-jun; WANG Ying-jie; WANG Dian-hui; School of Automation; Faculty of Information Technology; Beijing University of Technology; Beijing Key Laboratory of Computational Intelligence & Intelligent System; Engineering Research Center of Digital Community; Ministry of Education; Beijing Laboratory for Urban Mass Transit; Department of Computer Science and Computer Engineering; La Trobe University;
【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;
【文献出处】 控制理论与应用 , Control Theory & Applications, 编辑部邮箱 2017年 09期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 TE过程; 故障诊断; 案例推理; 学习型伪度量; 案例检索;
【英文关键词】 TE process; fault diagnosis; case-based reasoning; learning pseudo metric; case retrieval;
【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.
【英文摘要】 To diagnose the fault in the Tennessee-Eastman(TE) process more accurately, a learning pseudo metric(LPM)-based case retrival method is proposed to replace distance measure retrieval method and a case-based reasoning(CBR) fault diagnosis model of TE process is established. Firstly, the LPM metrics are established to train the LPM model.Then, the similarity between the target case and each source case is measured to find the same type of cases as the target case. Next, the solution of the target case is obta...
【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~~
【更新日期】 2018-01-18
【分类号】 TQ050.7
【正文快照】 5.拉筹佰大学计算机科学与计算机工程系,墨尔本VIC 3086)1引言(Introduction)化工生产过程是经过化学反应将原料转变成产品的工艺过程,作为过程工业的一部分,在国民经济中具有重要地位[1].在生产过程中,一旦发生故障而又不能及时排除时,就会影响生产的进行,并威胁到人员和设备?

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