【摘 要】
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随着现代化工业技术的发展,工业过程发生故障的类型呈现出多元化、复杂化的发展趋势。如果设备发生故障,而无法正确的检测与诊断出故障来源与类型,将导致整个工业过程无法正
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随着现代化工业技术的发展,工业过程发生故障的类型呈现出多元化、复杂化的发展趋势。如果设备发生故障,而无法正确的检测与诊断出故障来源与类型,将导致整个工业过程无法正常进行,从而严重影响工业过程的生产效率和经济效益。鉴于此,对工业过程进行及时、有效的故障监测与诊断显得尤为重要。为了提高故障诊断的快速性、准确性等性能,本文提出了一种基于变分模态分解(VMD)-改进的模糊C均值(IFCM)-即时学习(JITL)-递推最小二乘支持向量机(RLSSVM)的集合型故障诊断方法。从工业现场采集来的数据由于外界因素或者设备本身的因素往往含有大量噪声,因此对采集到的数据进行去噪处理是必不可少的。本文利用了VMD方法对数据进行去噪处理,它相对于传统算法具有鲁棒性强、采样效应小等优点。它将数据分解为一个个的独立分量,通过独立成分得到去噪后的数据。在模态识别方面,为了有效的辨识出发生故障的模态属于哪个工况,本文采用了IFCM方法进行了模态区分。为了及时有效的建立模型并适应工况的变化,本文采用JITL算法来解决模型及时更新的问题。基于上述分析最终提出了基于VMD-IFCM-JITLRLSSVM的故障诊断方法,将该方法应用于连续搅拌釜式加热器(CSTH)过程中进行实验验证,并将诊断结果与传统的方法进行了对比。通过理论研究及实验验证,表明本文提出的VMD-IFCM-JITL-RLSSVM故障诊断方法效果较好,在故障诊断的快速性与准确性上有显著的提高,其性能优于传统的故障诊断算法。
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