基于粗糙集与最小二乘支持向量机的密闭鼓风炉故障诊断方法研究

论文摘要

密闭鼓风炉是铅锌熔炼过程中的主要设备之一,其炉况稳定对整个熔炼过程的安全运行及提高铅锌产量起重要的作用。因此保持密闭鼓风炉炉况稳定,及时诊断并排除故障对于确保铅锌熔炼过程的稳定运行及提高企业的经济效益都具有重大意义。论文在分析铅锌熔炼密闭鼓风炉的工艺过程及相关的故障诊断理论的基础上,为了从铅锌熔炼过程数据中获得故障特征信息,针对铅锌熔炼过程中数据信息量大,故障诊断存在大量冗余信息的特点,将粗糙集理论应用于密闭鼓风炉故障诊断。首先采用基于属性依赖度的遗传属性约简算法及启发式属性值约简算法求得最简约简,去除冗余知识,然后运用混合策略方法提取诊断规则,最后将得到的诊断规则应用于密闭鼓风炉故障诊断。实例说明该方法具有一定的诊断效果。针对采用单一粗糙集理论进行故障诊断时容错性较差的不足,论文研究基于粗糙集理论与最小二乘支持向量机相结合的密闭鼓风炉故障诊断方法。首先用粗糙集对故障信息进行预处理,然后用最小二乘支持向量机对预处理后的故障信息进行学习训练及分类诊断。该方法不仅充分发挥粗糙集对知识的约简能力和支持向量机优良的分类能力优点,同时克服最小二乘支持向量机对冗余知识和有用知识识别的局限性,有效地降低支持向量机的输入信息空间维数,弥补粗糙集方法对输入信息中的噪声较敏感,抗干扰能力差的不足,进而达到提高诊断准确性的目的。最后通过实例验证,结果表明了该诊断方法的有效性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景及意义
• 1.2 故障诊断技术现状综述
• 1.3 粗糙集理论在故障诊断中的应用
• 1.4 支持向量机在故障诊断中的研究现状
• 1.5 本文的内容和安排
• 第二章 密闭鼓风炉熔炼工艺过程及故障分析
• 2.1 密闭鼓风炉熔炼工艺概述
• 2.2 密闭鼓风炉熔炼过程机理分析
• 2.3 熔炼过程故障分析
• 2.3.1 熔炼过程主要故障
• 2.3.2 熔炼过程炉况特征分析
• 2.4 本章小结
• 第三章 基于粗糙集的密闭鼓风炉故障诊断
• 3.1 前言
• 3.2 粗糙集的基本理论
• 3.2.1 知识与不可分辨关系
• 3.2.2 粗糙集定义
• 3.2.3 约简和核
• 3.2.4 属性的依赖性
• 3.2.5 属性的重要性
• 3.3 基于粗糙集理论的故障诊断方法
• 3.3.1 离散化处理
• 3.3.2 基于属性依赖度的遗传属性约简
• 3.3.3 启发式属性值约简
• 3.3.4 规则提取
• 3.4 基于粗糙集理论的密闭鼓风炉故障诊断
• 3.5 本章小结
• 第四章 最小二乘支持向量机及其诊断模型的设计
• 4.1 引言
• 4.2 支持向量机理论基础
• 4.2.1 VC维
• 4.2.2 期望风险
• 4.2.3 结构经验最小化
• 4.2.4 支持向量机原理
• 4.3 支持向量机与神经网络的比较
• 4.4 最小二乘支持向量机
• 4.5 最小二乘支持向量机诊断模型的设计
• 4.5.1 样本采集与预处理
• 4.5.2 核函数的选择
• 4.5.3 模型参数选择算法
• 4.6 本章小结
• SVM的密闭鼓风炉故障诊断'>第五章 基于RS和LS_SVM的密闭鼓风炉故障诊断
• 5.1 前言
• SVM方法融合的优势'>5.2 RS与LS_SVM方法融合的优势
• SVM的密闭鼓风炉故障诊断'>5.3 基于RS与LS_SVM的密闭鼓风炉故障诊断
• SVM的故障诊断方法'>5.3.1 基于RS和LS_SVM的故障诊断方法
• 5.3.2 密闭鼓风炉故障诊断实例验证
• 5.4 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 6.1 总结
• 6.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士学位期间主要的研究成果