【摘 要】
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针对铝电解槽故障特征种类繁多,难以快速准确的实现故障类型诊断,设计了一种基于最大-最小蚂蚁系统（MMAS）优化的极限学习机（ELM）故障诊断方法;介绍了电解槽常见的故障类型及其对
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针对铝电解槽故障特征种类繁多,难以快速准确的实现故障类型诊断,设计了一种基于最大-最小蚂蚁系统（MMAS）优化的极限学习机（ELM）故障诊断方法;介绍了电解槽常见的故障类型及其对槽电压的影响,对采集到的故障情况下的槽电压信号进行降噪处理,根据对降噪后故障信号的局域均值分解（LMD）结果得到故障特征;采用ELM算法辨识故障类型,针对ELM算法存在的参数问题,采用MMAS对ELM隐含层参数寻优;结果表明,MMAS优化的ELM既保证了较快的训练速度,同时获得了更高的故障测试正确率。
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