基于KECA和FWA-SVM的间歇过程故障诊断方法

"这篇论文提出了一种基于核熵成分分析(KECA)和烟花算法(FWA)优化的支持向量机(SVM)的间歇过程分时段故障诊断方法，用于处理高度复杂、非线性和时段性强的工业过程。通过多向核主元分析(MKPCA)进行在线故障监测，然后利用K-means对数据进行时段划分，接着运用KECA进行特征变量处理，并依据熵值贡献率选择主元。最后，针对每个子时段构建FWA-SVM诊断模型，实现降维后故障数据的有效诊断。通过青霉素生产过程的仿真实验，证明了该方法的可行性和有效性。" 论文研究的核心在于解决间歇过程的故障诊断问题，间歇过程在化工、制药等行业中普遍存在，其特点是运行模式复杂，非线性特征显著，并且在不同时间段表现出不同的行为。论文采用了以下技术手段： 1. **多向核主元分析(MKPCA)**：这是一种在线故障监测技术，通过核方法增强主元分析的能力，能处理非线性数据，检测出系统的异常情况，为后续的故障诊断提供数据基础。 2. **核熵成分分析(KECA)**：作为特征变量降维工具，KECA通过计算熵值来评估变量的信息含量，选取贡献率最高的主元，从而提取出最有用的故障特征，降低数据维度，减少计算复杂度。 3. **K-means聚类**：用于将间歇过程的不同运行阶段划分成多个子时段，每个子时段可能对应着不同的故障模式或正常状态，这有助于精细化故障诊断。 4. **烟花算法(FWA)**：是一种全局优化算法，应用于SVM参数的选择，通过模拟烟花爆炸的过程来寻找最优参数组合，提高SVM的分类性能，适应间歇过程的复杂性。 5. **支持向量机(SVM)**：作为一种有效的监督学习模型，SVM被用于构建故障诊断模型。在每个子时段内，通过FWA优化的SVM参数，能够对降维后的故障数据进行精确分类，从而实现故障诊断。 6. **青霉素仿真实验**：为了验证方法的有效性，论文选择了青霉素生产过程作为案例，通过对比实验展示了所提方法在实际工业环境中的应用潜力。 综合来看，该研究结合了多种机器学习和数据分析技术，形成了一套完整的故障诊断流程，对于提升间歇过程的运行效率和安全性具有重要意义。这种方法不仅可以应用于化工和制药领域，也对其他有类似特征的复杂系统故障诊断提供了借鉴。