学习型伪度量提升Tennessee-Eastman过程故障诊断精准度

本文主要探讨了在提高Tennessee-Eastman (TE) 过程故障诊断精度方面的一种创新方法，即利用学习型伪度量（Learning Pseudo Metric, LPM）作为替代传统距离度量的案例检索策略。TE过程是一种常见的化工过程模拟平台，其故障诊断对于保障生产效率和产品质量至关重要。 研究者首先构建了LPM度量准则，并对LPM模型进行了训练，这一步旨在开发一个能够适应复杂工况并识别出关键特征的度量标准，以更精确地捕捉故障模式。在实际应用中，这种方法旨在找到与目标故障情况最相似的历史案例，以便于从已知解决方案中进行复用。 然后，通过度量目标案例与源案例之间的相似性，采用案例推理（Case-Based Reasoning, CBR）的方法进行故障诊断。C BR是一种基于实例的知识获取和推理技术，它依赖于存储的过去经验来解决新问题。通过比较目标案例与先前发生的类似情况，可以减少对复杂数学模型的依赖，提高诊断的直观性和可靠性。 接下来，研究者运用多数重用原则（Majority Reuse Principle），即根据同类案例中出现频率较高的解决方案作为当前故障的预测，从而减少了诊断过程中的不确定性。这种策略强调了经验和知识在网络中的共享，有助于提升诊断速度和准确性。 文章通过TE过程的实际运行数据对所提出的LPM-CBR故障诊断方法进行了性能评估，结果表明这种方法相较于传统的CBR、BP神经网络以及支持向量机等机器学习模型，在提高故障诊断准确率上表现更为优越。这说明该方法不仅理论上有可行性，而且在实际化工过程中的应用也展现出显著的优势。 关键词：“Tennessee-Eastman过程”、“故障诊断”、“案例推理”、“学习型伪度量”以及“案例检索”，这些都揭示了研究的核心内容和焦点，即在工业自动化领域，如何结合人工智能技术特别是学习型伪度量，改进故障诊断系统的效能，为化工行业的实践提供技术支持。 本文的研究成果对于提升TE过程的故障诊断效率和准确性具有重要的理论贡献和实践意义，对于优化化工过程控制和保障生产安全具有积极的应用前景。