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针对化工过程采样间隔短、动态性强,短期参数预测不能有效地为现场人员提供充足的操作时间,提出了结合改进粒子群优化(PSO)算法和最小二乘支持向量机(LSSVM)的异常工况超早期监测预警方法。采用最小二乘支持向量机对归一化处理后的过程数据进行训练,利用改进的粒子群优化算法对最小二乘支持向量机中的核参数和惩罚因子进行快速精确地全局寻优,得到优化的预测模型。在丙烷塔的超压异常工况超早期监测预警案例分析中,能够准确地对未来500 s内的过程数据进行预测,并比DCS系统提前40 s发出异常报警,相比于最小二乘支持向量机预测模型和标准粒子群优化的最小二乘支持向量机预测模型,所提方法有效降低了预测误差。 相似文献
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由于烟气轮机振动信号中含有大量的噪声成分,常使其非线性特征量的提取不准确,因此将基于阚值的小波去噪应用于烟气轮机振动信号分析中.首先介绍了小波阅值去噪的基本原理、阈值和阏值函数的选择方法,并对阈值函数进行了改进;然后分别对含噪Lorenz信号和实测振动信号进行小波阔值去噪实验,计算了其去噪前、后的关联维数.结果表明,小波分解后,不同尺度上信号和噪声的小波系数的分布规律明显不同,通过对其分析可以合理选择小波分解的尺度;在此基础上对小波系数进行阈值处理并重构,能有效地去除信号中含有的噪声,很好地保存信号的局部特征;去噪后信号的伪相图更加规则,关联维数估计值更加合理.该方法能提高信号分析的准确率. 相似文献
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依托电机滑动轴承,分析滑动轴承在不同磨损状态下轴心轨迹的分布规律。在不同磨损程度下,以判断各周期轴心轨迹的重合度、分布均匀性为出发点,提出了基于无量纲象限面积向量的轴心轨迹重合度和分布均匀性的定量计算方法。即利用各周期与第一周期的面积向量的测度贴近度表示重合度,定量地描述各周期内轴心轨迹的重合情况;在此基础上提取了反应重合度整体离散度的标准差;利用象限面积向量信息熵进行综合的、定量的评价滑动轴承各个周期内轴心轨迹的总体分布均匀性。综合3个无量纲指标,定量地评价滑动轴承的磨损程度。最后,结合实验,检验了该方法的有效性。 相似文献
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