[发明专利]一种参数最优的自主学习故障诊断系统在审
| 申请号： | 201810457999.0 | 申请日： | 2018-05-14 |
| 公开（公告）号： | CN108681248A | 公开（公告）日： | 2018-10-19 |
| 发明（设计）人： | 刘兴高;何世明;徐志鹏;张泽银 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G05B13/04 | 分类号： | G05B13/04 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 邱启旺 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种参数最优的自主学习故障诊断系统，用于对田纳西伊斯曼过程进行故障诊断，包括数据预处理模块、主成分分析模块、自主学习模块以及群智能算法模块。本发明对田纳西伊斯曼化工过程的重要参数指标进行故障诊断，克服已有的化工故障诊断技术仪表预报精度不高、易受人为因素影响的不足，利用蚁群算法较强的全局搜索能力和局部搜索能力快速寻找到支持向量机的最优参数，提出了一种小样本条件下诊断效果更好的且易得到参数最优的自主学习故障诊断系统。 | ||
| 搜索关键词： | 故障诊断系统 故障诊断 数据预处理模块 主成分分析模块 故障诊断技术 局部搜索能力 全局搜索能力 小样本条件 支持向量机 化工过程 快速寻找 人为因素 学习模块 蚁群算法 智能算法 重要参数 最优参数 学习 仪表 诊断 预报 | ||
【主权项】：
1.一种参数最优的自主学习故障诊断系统，用于对田纳西伊斯曼过程进行故障诊断，其特征在于，它包括数据预处理模块、主成分分析模块、自主学习模块以及群智能算法模块。
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