GA- LVW算法在化工过程故障诊断中的应用

作者：耿志强; 李俊; 曹原; 韩永明^*

来源：北京化工大学学报(自然科学版), 2022, 49(06): 101-109.

DOI：10.13543/j.bhxbzr.2022.06.012

• 故障诊断
• 遗传算法
• 拉斯维加斯算法
• 化工过程

针对田纳西-伊斯曼(Tennessee Eastman, TE)化工过程中故障特征难区分、诊断方法易陷入局部最优等问题，提出一种基于遗传算法(genetic algorithm, GA)改进的拉斯维加斯包裹式(Las Vegas wrapper, LVW)特征选择方法GA-LVW。利用GA算法改进LVW算法搜索盲目性的缺点，使得特征组合能够快速有效地收敛到近似最优，进而集成机器学习的分类器对TE过程进行过程监控，发现异常状态，从而实现故障诊断。通过TE化工过程的故障诊断实验验证，将GA-LVW算法与未改进的LVW算法及未进行特征选择的分类算法进行对比，结果表明所提GA-LVW方法提高了LVW特征选择的稳定性和寻求近似最优解的迭代速度，从而提升了分类器故障诊断发现异常状态的准确率。

• 单位
  北京化工大学