基于优化相对主元分析的铝电解槽况诊断

作     者：黄迪 李太福 易军 田应甫 HUANG Di;LI Taifu;YI Jun;TIAN Yingfu

作者机构：重庆科技学院安全工程学院重庆401331 重庆科技学院电气与信息工程学院重庆401331 重庆大学自动化学院重庆400044 中国电力投资集团公司重庆天泰铝业有限公司重庆401328 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51374268 51075418 61174015) 重庆市自然科学基金计划重点项目(cstc2012jjB40006 cstc2013jjB40007) 重庆市教委科学技术研究项目(KJ121410) 重庆高校创新团队建设计划项目(KJTD201324) 

出 版 物：《计算机应用》 (journal of Computer Applications)

年 卷 期：2014年第34卷第8期

页      码：2429-2433,2437页

摘      要：针对影响铝电解槽状态的参数较多且耦合性强、建立诊断模型的计算量巨大、诊断精度有限等问题,提出一种基于优化相对主元分析(ORPCA)的铝电解槽况诊断方法。利用相对主元分析(RPCA)方法在进行特征选择时的降维优势,提出一种有效的准则以确定主元的相对权重。通过遗传算法(GA)构造误报率适应度函数,考察观测样本在主元空间和残差空间里投影的变化,以获得搜索区域内最优的相对转换矩阵,使Hotelling s T2检验和预测平方差(SPE)检验的误报率降低到最小。对某厂170 kA大型预焙槽的样本进行检验,实验结果表明,该方法在置信度为95%和97.5%时,T2检验误报率分别为16.79%和9.77%,SPE检验误报率分别为4.01%和1.75%。与同类算法相比,所提方法不但能准确诊断出铝电解槽中出现的异常状态,而且明显降低T2检验和SPE检验中出现误报的概率。

主 题 词：相对主元分析 相对转换矩阵 遗传算法 铝电解槽 故障诊断 

学科分类：08[工学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 081102[081102] 

核心收录：

D　O　I：10.11772/j.issn.1001-9081.2014.08.2429

馆 藏 号：203121226...