计算机测量与控制
計算機測量與控製
계산궤측량여공제
Computer Measurement & Control
2015年
10期
3326-3329
,共4页
铝电解槽%故障诊断%极限学习机%最大-最小蚂蚁系统
鋁電解槽%故障診斷%極限學習機%最大-最小螞蟻繫統
려전해조%고장진단%겁한학습궤%최대-최소마의계통
aluminum reduction cell%fault diagnosis%ELM%MMAS
针对铝电解槽故障特征种类繁多,难以快速准确的实现故障类型诊断,设计了一种基于最大-最小蚂蚁系统(MMAS)优化的极限学习机(ELM)故障诊断方法;介绍了电解槽常见的故障类型及其对槽电压的影响,对采集到的故障情况下的槽电压信号进行降噪处理,根据对降噪后故障信号的局域均值分解(LMD)结果得到故障特征;采用ELM算法辨识故障类型,针对ELM算法存在的参数问题,采用MMAS对ELM隐含层参数寻优;结果表明,MMAS优化的ELM既保证了较快的训练速度,同时获得了更高的故障测试正确率.
針對鋁電解槽故障特徵種類繁多,難以快速準確的實現故障類型診斷,設計瞭一種基于最大-最小螞蟻繫統(MMAS)優化的極限學習機(ELM)故障診斷方法;介紹瞭電解槽常見的故障類型及其對槽電壓的影響,對採集到的故障情況下的槽電壓信號進行降譟處理,根據對降譟後故障信號的跼域均值分解(LMD)結果得到故障特徵;採用ELM算法辨識故障類型,針對ELM算法存在的參數問題,採用MMAS對ELM隱含層參數尋優;結果錶明,MMAS優化的ELM既保證瞭較快的訓練速度,同時穫得瞭更高的故障測試正確率.
침대려전해조고장특정충류번다,난이쾌속준학적실현고장류형진단,설계료일충기우최대-최소마의계통(MMAS)우화적겁한학습궤(ELM)고장진단방법;개소료전해조상견적고장류형급기대조전압적영향,대채집도적고장정황하적조전압신호진행강조처리,근거대강조후고장신호적국역균치분해(LMD)결과득도고장특정;채용ELM산법변식고장류형,침대ELM산법존재적삼수문제,채용MMAS대ELM은함층삼수심우;결과표명,MMAS우화적ELM기보증료교쾌적훈련속도,동시획득료경고적고장측시정학솔.
