首页> 中国专利> 一种改进的群智能机器学习故障诊断系统

一种改进的群智能机器学习故障诊断系统

摘要

本发明公开了一种改进的群智能机器学习故障诊断系统,用于对田纳西伊斯曼过程进行故障诊断,包括数据预处理模块、主成分分析模块、加权最小二乘支持向量机模块以及粒子群算法模块。本发明对田纳西伊斯曼化工过程的重要参数指标进行故障诊断预测,克服已有的化工故障诊断技术仪表预报精度不高、易受人为因素影响的不足,引入粒子群算法模块对加权最小二乘支持向量机参数进行自动优化,不需要人为经验或多次测试来调整系统参数,从而得到具有最优的粒子群算法加权最小二乘支持向量机田纳西伊斯曼化工故障诊断系统。此故障诊断系统预报的鲁棒性好,系统参数少,十分简便。

著录项

  • 公开/公告号CN108764305A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2018-11-06

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江大学;

    申请/专利号CN201810458510.1

  • 发明设计人 刘兴高;何世明;徐志鹏;张泽银;

    申请日2018-05-14

  • 分类号

  • 代理机构杭州求是专利事务所有限公司;

  • 代理人邱启旺

  • 地址 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号

  • 入库时间 2023-06-19 07:03:27

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2018-11-30

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20180514

    实质审查的生效

  • 2018-11-06

    公开

    公开

相似文献

  • 专利
  • 中文文献
  • 外文文献
获取专利

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号