[發(fā)明專(zhuān)利]基于集成學(xué)習(xí)方法的改進(jìn)FDA流程工業(yè)故障診斷方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011374338.5
• 申請(qǐng)日: 2020-11-30
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112598022A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-04-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 賀彥林;趙陽(yáng);朱群雄;徐圓;張洋
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 北京化工大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06K9/62
• 分類(lèi)號(hào): G06K9/62;G06N20/20
• 代理公司: 北京太兆天元知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限責(zé)任公司 11108
• 代理人: 王宇

1.一種基于集成學(xué)習(xí)方法的改進(jìn)FDA流程工業(yè)故障診斷方法，其特征在于，包括對(duì)所獲得的故障數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、構(gòu)建動(dòng)態(tài)化輸入過(guò)程、FDA數(shù)據(jù)降維以及特征提取、集成學(xué)習(xí)方法AdaboostM2方法模式分類(lèi)、構(gòu)建故障診斷模型；

所述集成學(xué)習(xí)方法AdaboostM2方法模式分類(lèi)的步驟包括：

給定訓(xùn)練集S和基本分類(lèi)器空間Ψ，表達(dá)式如下：

其中，z_i是數(shù)據(jù)Z的行向量，y是類(lèi)別標(biāo)簽，c是故障類(lèi)別數(shù)，φ代表基本分類(lèi)器；

初始化訓(xùn)練集權(quán)重，表達(dá)式如下：

對(duì)于每個(gè)弱分類(lèi)器，劃分樣本空間Z，得到Z₁,Z₂,...,Z_m，在概率分布D_f下計(jì)算樣本類(lèi)別屬性概率，表達(dá)式如下：

在所述劃分樣本空間Z中設(shè)置基本分類(lèi)器的輸出，表達(dá)式如下：

計(jì)算求得歸一化因子，表達(dá)式如下：

其中，共有F個(gè)特征，f＝1,2,…,F；

選擇基本分類(lèi)器使得歸一化因子最小，表達(dá)式如下：

計(jì)算誤分率，表達(dá)式如下：

其中，T_m(z)是由基本分類(lèi)器預(yù)測(cè)的樣本標(biāo)簽；

計(jì)算每個(gè)基本分類(lèi)器的權(quán)重，表達(dá)式如下：

更新樣本權(quán)重，表達(dá)式如下：

獲得組合分類(lèi)器，表達(dá)式如下：

其中，

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于集成學(xué)習(xí)方法的改進(jìn)FDA流程工業(yè)故障診斷方法，其特征在于，所述對(duì)所獲得的故障數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理的步驟包括：選擇田納西-伊斯曼過(guò)程的52個(gè)過(guò)程變量作為輸入，對(duì)田納西-伊斯曼過(guò)程的21個(gè)故障進(jìn)行故障診斷；

獲得故障原始訓(xùn)練樣本的歸一化數(shù)據(jù)集X₀，表達(dá)式如下：

其中，n表示樣本數(shù)量，m表示變量個(gè)數(shù)；

所述構(gòu)建動(dòng)態(tài)化輸入過(guò)程的步驟包括：對(duì)所述歸一化數(shù)據(jù)集X₀進(jìn)行動(dòng)態(tài)化處理，選擇時(shí)滯常數(shù)L＝2，得到增廣矩陣X，表達(dá)式如下：

所述FDA數(shù)據(jù)降維以及特征提取的步驟包括：對(duì)所述增廣矩陣X進(jìn)行降維，計(jì)算FDA特征向量，進(jìn)行L2范數(shù)歸一化。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于集成學(xué)習(xí)方法的改進(jìn)FDA流程工業(yè)故障診斷方法，其特征在于，所述對(duì)所述增廣矩陣X進(jìn)行降維，計(jì)算FDA特征向量，進(jìn)行L2范數(shù)歸一化的步驟包括：

構(gòu)建總離散度矩陣，表達(dá)式如下：

S_t＝S_w+S_b (3)

其中，S_w表示類(lèi)內(nèi)離散度矩陣，S_b表示類(lèi)間離散度矩陣；

計(jì)算FDA向量，滿足最小化類(lèi)內(nèi)離散度的同時(shí)最大化類(lèi)間離散度，表達(dá)式如下：

使用拉格朗日乘數(shù)法，通過(guò)求解廣義特征值來(lái)獲得FDA向量w_k，表達(dá)式如下：

S_bw_k＝λ_pS_ww_k (5)

對(duì)所述FDA向量w_k進(jìn)行L2范數(shù)歸一化，表達(dá)式如下：

選擇r個(gè)FDA向量構(gòu)建線性變換矩陣W_new，表達(dá)式如下：

W_new＝(w²_I，w²₂，...，w²_r)^T (7)

進(jìn)行過(guò)程工業(yè)數(shù)據(jù)降維，表達(dá)式如下：

Z＝W^T_new×X (8)。