基于RS与LS_SVM的密闭鼓风炉故障诊断

针对密闭鼓风炉故障信息的复杂性和不完备性,建立了基于粗糙集(RS)和最小二乘支持向量机(LS_SVM)相结合的故障诊断模型。首先运用等频率划分法对故障诊断数据中的连续属性进行离散化,然后采用粗糙集理论进行故障诊断决策系统约简,获得最优决策系统。将约简结果与LS_SVM相结合,建立了故障诊断模型。实验结果表明,该模型提高了诊断效率和判断准确率。

基于RS与LS-SVM多分类法的故障诊断方法及其应用

针对密闭鼓风炉熔炼过程工艺复杂、工况变化较大的特点,提出应用粗糙集(RS)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)进行鼓风炉故障诊断的方法。该方法首先利用RS对炉子的故障样本进行知识约简,获得各故障类型的征兆最小条件属性作为特征向量,然后,输入到由多个最小二乘支持向量机构成的多故障分类器中进行故障识别和分类。研究结果表明:该方法具有较强的泛化能力,诊断准确率达到90%以上。