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基于LE-ISTOA-SVM的聚合釜化工过程故障诊断

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计算技术与自动化 2024年第1期43卷 32-37页

作者：高淑芝范策沈阳化工大学装备可靠性研究所辽宁沈阳110142 沈阳化工大学信息工程学院辽宁沈阳110142

聚合釜是制备高分子化合物的最主要设备,其能否稳定的运行关系到产品的质量以及人员、设备的安全。但是,现代化工生产流程非常复杂,化工过程诊断数据具有高维非线性的特点。提出了基于LE-ISTOA-SVM的聚合釜化工过程故障诊断方法。首先,... 详细信息

聚合釜是制备高分子化合物的最主要设备,其能否稳定的运行关系到产品的质量以及人员、设备的安全。但是,现代化工生产流程非常复杂,化工过程诊断数据具有高维非线性的特点。提出了基于LE-ISTOA-SVM的聚合釜化工过程故障诊断方法。首先,使用拉普拉斯特征映射算法(Laplace Feature Mapping Algorithm,LE)对故障数据进行降维。然后,使用改进乌燕鸥优化算法(Improved Sooty Tern Optimization Algorithm,ISTOA)优化SVM(Support Vector Machine,SVM)的参数来提高其性能。最后,利用聚合釜的实验数据做仿真测试。测试结果表明,该方法有较好的诊断效果。

关键词：故障诊断乌燕鸥优化算法聚合釜

数据和知识融合驱动的智能过程系统工程研究进展

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北京化工大学学报（自然科学版） 2018年第5期45卷 143-152页

作者：朱群雄耿志强徐圆贺彦林韩永明北京化工大学信息科学与技术学院智能过程系统工程教育部工程研究中心北京100029

智能过程系统工程教育部工程研究中心建设十余年来,开展了一系列卓有成效的基于数据和知识融合驱动的智能化过程系统工程(PSE)科学研究、技术创新和工程应用。本文重点介绍过程工业节能减排降耗和安全运行相关的关键技术——建模与优化... 详细信息

智能过程系统工程教育部工程研究中心建设十余年来,开展了一系列卓有成效的基于数据和知识融合驱动的智能化过程系统工程(PSE)科学研究、技术创新和工程应用。本文重点介绍过程工业节能减排降耗和安全运行相关的关键技术——建模与优化、报警管理与故障诊断以及能效分析与评价三大应用的研究进展,最后结合大数据、云计算、工业4.0、智能制造、人工智能等技术展望了PSE的未来发展方向。

关键词：数据和知识融合建模与优化报警管理故障诊断能效分析与评价

基于连续小波卷积神经网络的轴承智能故障诊断方法

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浙江大学学报（工学版） 2024年第10期58卷 2069-2075页

作者：耿志强陈威马波韩永明北京化工大学信息科学与技术学院北京100029 智能过程系统工程教育部工程研究中心北京100029 北京化工大学机电工程学院北京100029

传统故障诊断方法存在特征提取有限和故障检测不准确的问题,为此提出新的轴承智能故障诊断方法.构建连续小波卷积层取代卷积神经网络(CNN)中的初始卷积层,用于提取轴承数据的初级特征;使用增强ACON激活函数处理提取的振动信号;设计新的... 详细信息

传统故障诊断方法存在特征提取有限和故障检测不准确的问题,为此提出新的轴承智能故障诊断方法.构建连续小波卷积层取代卷积神经网络(CNN)中的初始卷积层,用于提取轴承数据的初级特征;使用增强ACON激活函数处理提取的振动信号;设计新的计算空间,提高CNN的整体自适应性.在凯斯西储大学轴承数据集上开展滚动轴承故障诊断方法对比实验.结果表明,与传统基于CNN、快速傅里叶变换-CNN、长短时记忆CNN故障诊断方法相比,所提方法的故障诊断精度分别提高了7.45、4.46和1.53个百分点,CNN的收敛速度更快.在不同工况的泛化任务中,所提方法的平均准确率为99.64%,准确性和泛化能力良好.

关键词：卷积神经网络(CNN) 连续小波自适应激活函数轴承故障诊断

基于量纲一指标和极限学习机的滚动轴承故障诊断方法

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机床与液压 2019年第19期47卷 171-175页

作者：覃爱淞胡勤张清华吕运容孙国玺广东石油化工学院广东省石化装备故障诊断重点实验室广东茂名525000 广东省石油化工装备工程技术研究中心广东茂名525000

时域中的量纲一指标因对故障敏感,被广泛运用于机械故障诊断中,但是目前量纲一指标在诊断过程中存在严重交叉问题,即量纲一指标对于不同故障状态在特征空间中存在混叠现象。为了解决这个问题,提出基于量纲一指标和极限学习机的滚动轴承... 详细信息

时域中的量纲一指标因对故障敏感,被广泛运用于机械故障诊断中,但是目前量纲一指标在诊断过程中存在严重交叉问题,即量纲一指标对于不同故障状态在特征空间中存在混叠现象。为了解决这个问题,提出基于量纲一指标和极限学习机的滚动轴承故障识别方法,采用美国西储大学轴承数据中心网站公开发布的轴承探伤数据集,验证算法诊断效果。为了进一步验证算法的优越性,将该算法与BP神经网络、支持向量机(SVM)和GripsearchSVM3种算法进行比较,结果表明:基于量纲一指标和极限学习机的故障诊断方法能够提高滚动轴承故障诊断效率和分类准确率。

关键词：极限学习机量纲一指标滚动轴承故障诊断

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核正交局部保持投影算法及应用仿真研究

沈阳化工大学学报 2017年第4期31卷 370-376页

作者：郭金玉韩建斌李元沈阳化工大学信息工程学院辽宁沈阳110142

针对化工连续生产过程的时序性及非线性特征,为了挖掘数据的高维非线性结构,将核函数技术和投影向量间正交性原理融入局部保持投影算法中,提出一种新的核正交局部保持投影(Kernel Orthogonal Locality Preserving Projections,KOLPP)用... 详细信息

针对化工连续生产过程的时序性及非线性特征,为了挖掘数据的高维非线性结构,将核函数技术和投影向量间正交性原理融入局部保持投影算法中,提出一种新的核正交局部保持投影(Kernel Orthogonal Locality Preserving Projections,KOLPP)用于工业过程故障诊断的非线性算法.首先,利用核函数技术将工业过程数据投影到高维的非线性空间中,提取数据中的非线性信息.在保证投影矩阵中各向量正交的同时,通过局部保持投影算法进行线性映射.其次,通过构造统计量和统计量的控制限进行故障诊断.最后通过TE过程的仿真实验结果验证该算法的有效性.

关键词：故障诊断核主元分析正交局部保持投影核正交局部保持投影

基于自适应增强差分积形态滤波器的滚动轴承故障特征提取方法

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机械工程学报 2021年第9期57卷 78-88页

作者：苗宝权陈长征罗园庆赵思雨沈阳工业大学机械工程学院沈阳110870 沈阳工业大学辽宁省振动噪声控制工程技术研究中心沈阳110870

为了在强背景噪声下提取滚动轴承微弱的故障特征信息。提出一种新的自适应增强差分积形态滤波方法(Adaptive enhanced difference product morphological filter,AEDPO)用于滚动轴承早期的故障诊断。首先,结合已有的四种形态学滤波算子... 详细信息

为了在强背景噪声下提取滚动轴承微弱的故障特征信息。提出一种新的自适应增强差分积形态滤波方法(Adaptive enhanced difference product morphological filter,AEDPO)用于滚动轴承早期的故障诊断。首先,结合已有的四种形态学滤波算子滤波的能力,提出一种改进的增强差分积形态滤波算子(Enhanced difference product morphological filter operation,EDPO),该算子具有在强背景噪声下提取周期性脉冲特征的能力。随后,针对形态滤波过程中最优的结构元素(Structuring element,SE)尺度选择问题,提出一种新的自适应选择策略,名为峭度特征能量积(Kurtosis feature energy product,KF)。最后,EDPO算子凭借最优的SE尺度进行滤波处理,提取滚动轴承早期的故障特征。通过对仿真信号和实测滚动轴承内圈故障信号进行分析,结果表明AEDPO方法能够有效地在强背景噪声中提取滚动轴承微弱的故障特征,对比于传统的形态滤波方法更能体现该方法的准确性和优越性。

关键词：形态滤波滚动轴承故障特征提取故障诊断

基于数据和知识的工业过程监视及故障诊断综述

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控制与决策 2010年第6期25卷 801-807,813页

作者：刘强柴天佑秦泗钊赵立杰东北大学流程工业综合自动化教育部重点实验室沈阳110819 东北大学自动化研究中心沈阳110819 南加州大学化工系洛杉矶90089 沈阳化工学院信息工程学院沈阳110032

从复杂工业过程所可能具有的过程特性及数据存取过程中引入的数据特性分析出发,综述了具有复杂数据特性的工业过程的多元统计监视方法,并分别讨论了基于数据和基于知识方法进行故障诊断的优势、进展、适用范围及二者结合的可能.最后探... 详细信息

从复杂工业过程所可能具有的过程特性及数据存取过程中引入的数据特性分析出发,综述了具有复杂数据特性的工业过程的多元统计监视方法,并分别讨论了基于数据和基于知识方法进行故障诊断的优势、进展、适用范围及二者结合的可能.最后探讨了这一领域中值得进一步研究的问题和可能的发展方向.

关键词：多元统计过程监视基于数据的诊断基于知识的诊断工业过程

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浅析深度信念网络模型

网络安全技术与应用 2021年第1期 9-11页

作者：任楚岚曾召侠沈阳化工大学(沈阳)计算机科学与技术学院辽宁110000

深度信念网络(DeepBeliefNetwork,DBN)是深度学习模型之一,是实现人工智能的重要模型。它是由多个受限玻尔兹曼机(RBM)堆加而成。一般在模型的最后一层加入分类器模型进行分类。目前已在生物特征识别、语音识别、机器故障诊断、疾病诊... 详细信息

深度信念网络(DeepBeliefNetwork,DBN)是深度学习模型之一,是实现人工智能的重要模型。它是由多个受限玻尔兹曼机(RBM)堆加而成。一般在模型的最后一层加入分类器模型进行分类。目前已在生物特征识别、语音识别、机器故障诊断、疾病诊断等诸多领域得到广泛应用。鉴于深度信念网络模型的优点及其强大的自主学习能力,主要做了四个方面的工作:第一,阐述了深度学习的背景以及深度信念网络的来源,第二,详细介绍了深度信念网络的基本原理和模型框架,第三,对受限玻尔兹曼机的学习过程等进行了介绍,第四,总结了深度信念网络在疾病预测领域的研究与应用。

关键词：深度学习深度信念网络受限玻尔兹曼机对比散度

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SDG故障诊断试验平台的研究与开发

SDG故障诊断试验平台的研究与开发

作者：陈皓北京化工大学

学位级别：硕士

石油化工是我国的重要支柱产业之一,关系到国民经济能源、材料等许多方面,也是危险性极高的行业之一。科技和经济的发展使得石油化工过程日益大型化、复杂化。生产中某些微小故障若不能及时排除,就有可能造成巨大的灾难。因此生产系统... 详细信息

石油化工是我国的重要支柱产业之一,关系到国民经济能源、材料等许多方面,也是危险性极高的行业之一。科技和经济的发展使得石油化工过程日益大型化、复杂化。生产中某些微小故障若不能及时排除,就有可能造成巨大的灾难。因此生产系统的安全性和可靠性就显得极其重要。提高系统安全性和可靠性的方法有多种,其中一个重要的方法就是采用故障诊断技术。石油化工的故障诊断技术是当前研究的热点问题。由于石油化工自身有很大的危险性,而故障诊断技术研究的是系统在非正常工况、甚至是在事故状态下的运行情况,因此在实际的流程装置上进行故障试验是不允许的。为了研究石化流程工业的故障诊断技术与方法,建立一个用于故障诊断的仿真试验系统是非常必要的。本课题根据石油化工流程故障诊断研究的需要,开发了基于仿真技术和SDG技术的故障诊断研究平台。本文首先对建立故障诊断仿真平台的各项关键技术进行综述,阐述了建立故障诊断仿真平台的目的及意义。重点介绍了平台结构及软硬件组成,平台数据中心软件和仿DCS操作站软件的设计和开发。并介绍了使用平台进行研究的方法和说明。最后给出课题结论以及对未来仿真平台开发的展望。

关键词：故障诊断仿真平台数据中心操作站