【摘 要】
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多时段是间歇过程的固有特征,对间歇过程划分阶段可以提高故障诊断的精度。采用模糊C-均值聚类(FCM)算法划分阶段存在对初始聚类中心敏感、易于陷入局部极优值的问题。提出遗
【机 构】
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河北工业大学人工智能与数据科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61773151);河北省自然科学基金(F2018202279)
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多时段是间歇过程的固有特征,对间歇过程划分阶段可以提高故障诊断的精度。采用模糊C-均值聚类(FCM)算法划分阶段存在对初始聚类中心敏感、易于陷入局部极优值的问题。提出遗传算法与FCM算法相结合的方法(GA-FCM),用于克服FCM易于陷入局部极优值的问题,以达到全局最优。同时,针对间歇过程数据不等长问题,提出自适应动态时间规整(DTW)算法。随后,用GA-FCM方法完成阶段划分,再建立多向核主元分析(MKPCA)模型完成故障检测。最后将此算法应用于青霉素发酵过程,仿真结果验证了所提方法的可行性和有效性。
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