控制与决策

作者：代伟,黄金昊,王聪,杨春雨

单位：中国矿业大学 信息与控制工程学院,江苏 徐州 221116,,中国矿业大学 信息与控制工程学院,江苏 徐州 221116,,中国矿业大学 信息与控制工程学院,江苏 徐州 221116,,中国矿业大学 信息与控制工程学院,江苏 徐州 221116,

关键词：调节阀;故障诊断;快速自学习;云模型;动态内部主元分析;随机配置网络

基金：国家自然科学基金面上项目(61973306)；江苏省自然科学基金项目(BK20200086)；江苏省研究生科研与实践创新计划项目(SJCX22_1128)；中国矿业大学研究生创新计划项目(2022WLJCRCZL097).

气动调节阀的复杂特性,使得通过建立精确数学模型来描述阀门故障较为困难,因而数据驱动技术在其故障诊断领域颇受关注.但现有商业化的调节阀其控制系统仅配置了相当有限的硬件设备,这对故障诊断模型和学习效率提出了更高的要求.为此,提出一种基于多特征融合的气动调节阀快速自学习故障诊断方法.首先,提出基于云模型(cloud model,CM)和动态内部主元分析(dynamic-inner principal component analysis,DiPCA)的特征信息融合方法,提高诊断模型的输入信息质量;其次,建立一种低差异随机配置网络,按照低差异序列以监督增量方式快速自主构造调节阀诊断模型,从而有效提高模型的学习效率和紧致性;最后,利用DAMADICS平台的实验数据验证所提出方法的快速性和准确性.

来源：2023年第10期

《控制与决策》期刊编辑部

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