基于核熵成分分析的工业过程多类型故障诊断

作者：李榕; 申志; 李元

来源：电子测量技术, 2023, 46(10): 40-45.

DOI：10.19651/j.cnki.emt.2211095

• 特征提取
• 多类型故障诊断
• 核熵成分分析
• 线性判别分析

核熵成分分析(KECA)特征提取过程中只保留了数据的最大瑞丽熵(Renyi)信息，没有充分利用数据的类别信息。由于监督学习算法线性判别分析(LDA)能够有效提取特征中的类别信息，因此提出KECA-LDA(KEDA)的特征提取方法。首先KECA依据最小Renyi熵损失策略对数据进行维数约简；然后在KECA特征空间使用LDA算法获取具有判别信息的低维特征并输入到支持向量机(SVM)分类器中，利用天牛须优化算法(BAS)得到最佳性能的SVM分类器，从而建立故障诊断模型。将KEDA-BAS-SVM方法应用于田纳西-伊斯曼化工过程(TE)进行仿真实验，结果表明：当采用基于距离测度的矩阵相似性优化确定KEDA中所选用的径向基函数(RBF)核参数时，相比KECA和LDA算法，KEDA特征提取后多类型故障诊断准确率达到99.7%,验证了KEDA-BAS-SVM在多类型故障诊断领域的优越性。

• 单位
  沈阳化工大学