基于LE-ISTOA-SVM的聚合釜化工过程故障诊断

高淑芝; 范策

doi:10.16339/j.cnki.jsjsyzdh.202401005

计算技术与自动化 ›› 2024, Vol. 43 ›› Issue (01) : 32 -37. DOI: 10.16339/j.cnki.jsjsyzdh.202401005

基于LE-ISTOA-SVM的聚合釜化工过程故障诊断

高淑芝, 范策

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摘要

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。