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基于故障-测点互信息的传感器多目标优化配置
被引量:
3
1
作者
于保华
杨世锡
周晓峰
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第1期156-162,共7页
针对大型流程工业系统状态监测故障诊断的传感器优化配置特点,建立能够定量反映测点获取故障信息效率的故障-测点互信息矩阵.提出传感器系统测点-故障关联度优化目标函数,建立兼顾测点获取故障信息效率、传感器系统可靠性、经济性的多...
针对大型流程工业系统状态监测故障诊断的传感器优化配置特点,建立能够定量反映测点获取故障信息效率的故障-测点互信息矩阵.提出传感器系统测点-故障关联度优化目标函数,建立兼顾测点获取故障信息效率、传感器系统可靠性、经济性的多目标优化配置模型.设计改进的非支配排序遗传算法(NSGA-II),在保证故障可检测性和可分辨性的前提下,获得兼顾3大优化目标的Pareto前沿解集.电站除氧器的实例分析表明了该方法的可行性和有效性.
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关键词
故障-测点互信息
测
点
-
故障
关联度
传感器优化配置
非支配排序遗传算法(NSGA)
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职称材料
题名
基于故障-测点互信息的传感器多目标优化配置
被引量:
3
1
作者
于保华
杨世锡
周晓峰
机构
浙江大学机械工程学系
杭州电子科技大学机械工程学院
出处
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第1期156-162,共7页
基金
国家"863"高技术研究发展计划资助项目(2008AA04Z410)
国家自然科学基金资助项目(50675194)
浙江省自然科学基金资助项目(Y1080843)
文摘
针对大型流程工业系统状态监测故障诊断的传感器优化配置特点,建立能够定量反映测点获取故障信息效率的故障-测点互信息矩阵.提出传感器系统测点-故障关联度优化目标函数,建立兼顾测点获取故障信息效率、传感器系统可靠性、经济性的多目标优化配置模型.设计改进的非支配排序遗传算法(NSGA-II),在保证故障可检测性和可分辨性的前提下,获得兼顾3大优化目标的Pareto前沿解集.电站除氧器的实例分析表明了该方法的可行性和有效性.
关键词
故障-测点互信息
测
点
-
故障
关联度
传感器优化配置
非支配排序遗传算法(NSGA)
Keywords
fault
-
measurement point mutual information
correlation of measurement point to fault
optimization of sensor allocation
non
-
dominated sorted genetic algorithm(NSGA)
分类号
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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出处
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1
基于故障-测点互信息的传感器多目标优化配置
于保华
杨世锡
周晓峰
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
3
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职称材料
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