热能动力工程

北大核心,CA,JST,CSCD扩展版,WJCI

国内刊号:23-1176/TK

国际刊号:1001-2060

热能动力工程杂志2023年第4期:基于互信息的自动聚类算法在故障诊断过程中的应用

发布日期:

作者:何 康,任少君,司风琪

单位:东南大学 能源热转换及过程测控教育部重点实验室,江苏 南京 210096,,东南大学 能源热转换及过程测控教育部重点实验室,江苏 南京 210096,,东南大学 能源热转换及过程测控教育部重点实验室,江苏 南京 210096,

关键词:互信息;谱聚类;PCA;LARS;故障诊断

随着热工建模过程中参数的增多,根据参数之间的相关性进行分块建模成为降低模型复杂度、提高模型监测效果的有效手段之一。因此提出了一种基于互信息的自动聚类、分块建模方法。首先,获取参数之间的互信息矩阵,在此基础之上以训练数据的平均平方预测误差最小为标准,使用谱聚类算法对参数进行自动聚类。然后,分别建立每个子块对应的主成分分析(Principle component analysis,PCA)模型,并将所有子块的建模结果通过贝叶斯理论进行融合来对多个子块模型进行统一监测。最后,采用基于最小角度回归(Least angle regressions,LARS)的故障诊断方法定位故障发生的方向和幅值。通过数学案例的验证和电厂高温再热器的实际应用,表明了所提方法在故障监测和诊断方面的有效性。

来源:2023年第4期

《热能动力工程》期刊编辑部

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