蜜蜂算法-RBFNN控制图在气化过程参数监控中的应用

"基于BA-RBFNN控制图模式识别的气化过程参数失稳监控模型-论文" 本文主要探讨了在固体燃料气化过程中，如何通过创新的监控模型来有效识别并预防参数失稳现象。研究中提出了一种基于蜜蜂算法-径向基函数神经网络（BA-RBFNN）的控制图模式识别方法，用于气化过程参数的实时监控。该模型的构建包含了四个关键模块：特征描述、特征选择、分类器和训练方法。 首先，特征描述阶段，研究者选择了两种类型的特征，即形状特征和统计特征，对气化过程中的参数进行详细描述。这些特征有助于捕捉参数变化的细微模式，为后续分析提供基础。 其次，特征选择是通过关联规则算法（AR）实现的，该算法能发现数据间的关联性和依赖性，从而挑选出对气化过程参数失稳最具影响力的特征集。这一步骤旨在减少冗余信息，提高模型的识别效率。 接着，选用径向基函数神经网络（RBFNN）作为分类器。RBFNN以其快速学习和高精度的特性，在非线性问题的解决上表现出色，适合处理复杂模式的识别任务，如气化过程参数的异常模式。 最后，模型的训练方法采用了蜜蜂算法（BA）。这是一种启发式优化算法，模仿了蜜蜂寻找花粉的过程，能在大量可能解中搜索最优参数配置，以提升模型的预测性能。 为了验证模型的有效性，研究者使用了模拟数据和实际气化炉现场数据对模型进行了测试，并将其结果与传统的监控方法进行了对比。实验结果显示，提出的BA-RBFNN控制图模式识别模型在识别气化过程参数的异常模式方面表现出更优的监控效果。 该研究为气化过程的参数监控提供了一个高效且精确的工具，对于预防和控制气化过程中的不稳定情况具有重要意义。其创新之处在于结合了自然界的智能算法和神经网络技术，为工业生产中的参数监控提供了新的思路。