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基于最大-最小螞蟻系統優(yōu)化ELM的電解槽故障診斷
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中國礦業(yè)大學(xué) 信息與電氣工程學(xué)院,中國礦業(yè)大學(xué) 信息與電氣工程學(xué)院,中國礦業(yè)大學(xué) 信息與電氣工程學(xué)院

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TP273

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Aluminum Reduction Cell Fault Diagnosis Based on Max-Min Ant System to Optimize the ELM
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    摘要:

    針對鋁電解槽故障特征種類(lèi)繁多,難以快速準確的實(shí)現故障類(lèi)型診斷,設計了一種基于最大-最小螞蟻系統(MMAS)優(yōu)化的極限學(xué)習機(ELM)故障診斷方法。介紹了電解槽常見(jiàn)的故障類(lèi)型及其對槽電壓的影響,對采集到的故障情況下的槽電壓信號進(jìn)行降噪處理,根據對降噪后故障信號的局域均值分解(LMD)結果得到故障特征。采用ELM算法辨識故障類(lèi)型,針對ELM算法存在的參數問(wèn)題,采用MMAS對ELM隱含層參數尋優(yōu)。結果表明,MMAS優(yōu)化的ELM既保證了較快的訓練速度,同時(shí)獲得了更高的故障測試正確率。

    Abstract:

    參考文獻
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引用本文

孫偉,李停,張明偉.基于最大-最小螞蟻系統優(yōu)化ELM的電解槽故障診斷計算機測量與控制[J].,2015,23(10):26.

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  • 收稿日期:2015-04-27
  • 最后修改日期:2015-05-25
  • 錄用日期:2015-05-26
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2015-10-28
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